AI 이후의 세상을 읽다
현실이 되어가는 로봇 기술,
그리고 인간의 역할이 바뀌는 미래를 연구하고 기록합니다.
먼지 쌓인 로봇이 연구실 구석에서 멈춰 서 있는 이유는 제어 알고리즘이 부족해서가 아니다. 물리 세계의 수많은 변수를 실시간으로 감당하지 못했기 때문이다. 피지컬 AI가 현실을 정복하기 위해 선택한 돌파구는 단순한 동작 반복이 아니라, 인간처럼 다음 행동의 결과를 미리 그려보는 예측 능력에 있다. 월드 모델(World Model), 행동 전에 예측이 필요한 이유 로봇이 컵을 쥐고 들어 올리는 단순한 … 더 읽기
피지컬 AI는 단순히 답변하는 AI가 아니라 현실을 인식하고 직접 움직이는 인공지능이다. 생각하는 두뇌에서 행동하는 두뇌까지, 피지컬 AI의 두뇌 구조가 어떻게 진화해왔는지 살펴본다. 피지컬 AI 이전, 현실을 이해하지 못했던 초기 인공지능 초기의 인공지능은 현실 세계의 불확실성을 전혀 견디지 못했다. 먼지 하나 없이 깨끗한 컴퓨터 내부와 달리 우리가 사는 현실은 온갖 변수와 소음으로 가득하기 때문이다. 예전 개발자들은 … 더 읽기
최근 제조업에서는 소규모 제조 모델(SMM, Small Manufacturing Model) 이 새로운 경쟁력으로 주목받고 있다. SMM은 공장에서 발생하는 생산 데이터와 설비 데이터를 학습하여 공정 최적화와 자율적 의사결정을 지원하는 제조 특화 인공지능 모델이다. 다시 말해 SMM은 모든 공장을 조금씩 이해하려는 인공지능이 아니라, 하나의 공정 그리고 더 크게는 공장을 누구보다 깊이 이해하려는 인공지능이다. 제조 현장이 인공지능에게 가장 까다로운 이유 … 더 읽기
인간의 생각과 최첨단 피지컬 AI의 움직임은 모두 미세한 전기 신호에서 시작된다. 현실을 인식하고 행동으로 옮기는 과정에서 인간과 기계는 놀라울 정도로 유사한 메커니즘을 공유한다. 인간의 생각은 어디에서 시작되는가 사람들은 흔히 기억이나 판단을 눈에 보이지 않는 마음의 영역이라고 여긴다. 하지만 과학적 관점에서 바라본 인간의 정신 활동은 철저하게 물리적인 현상이다. 우리가 오늘 점심 메뉴를 고르거나 과거의 추억을 떠올리는 … 더 읽기
화면 밖으로 나온 로봇들이 무선 통신을 끊고도 서로의 몸짓을 관찰하며 협업하기 시작했다. 이러한 변화는 앞으로 인간이 감시하지 못하는 물리적 신호 기반의 새로운 소통 방식이 등장할 가능성을 보여준다. 중앙 통제 기반 휴머노이드 로봇 시스템의 구조 과거의 공장 로봇들은 철저하게 중앙 컴퓨터의 명령만 따르며 정해진 궤적 안에서만 움직였다. 메인 관제실 서버가 다음 행선지와 작업 순서를 규격화된 신호로 … 더 읽기
인간이 눈으로 세상을 보고 몸을 움직이는 인지 과정을 공학적으로 분석하여, 최근 주목받는 피지컬 AI가 인간의 뇌 구조를 어떻게 모방하고 진화하는지 명확하게 밝힌다. 인간은 현실을 직접 보는 것이 아니다 우리는 눈앞의 책상을 있는 그대로 본다고 믿는다. 하지만 엄밀히 말하면 인간은 물체 자체를 직접 보지 못한다. 우리가 보는 것은 물체의 표면에서 튕겨 나온 빛의 조각들이다. 태양이나 전등에서 … 더 읽기
휴머노이드 로봇이 인간처럼 생각하고 움직이는 시대가 다가오고 있다. 그 중심에 있는 Vision-Language-Action(VLA) 모델이 왜 로봇 산업의 판도를 바꾸는지 현실적인 흐름을 바탕으로 분석한다. Vision-Language-Action란 무엇인가 그동안 로봇은 정해진 규칙대로만 움직였다. 공장에서 똑같은 물건을 집어 올리는 작업이 대표적이다. 조금만 위치가 바뀌어도 로봇은 오류를 일으켰다. 환경이 변하면 사람이 코드를 새로 짜야 했다. 최근 등장한 휴머노이드 로봇은 전혀 다르게 … 더 읽기
화면 속에서 글자만 만들던 인공지능이 눈과 손을 얻고 현실로 걸어 나오고 있다. 인간의 명령을 이해하고 공간을 분석하는 비전 언어 모델은 이제 로봇 산업의 가장 핵심적인 인프라로 자리 잡는 중이다. VLM(Vision Language Model)이란 무엇인가 과거의 로봇은 눈앞에 있는 물체가 무엇인지 이름만 겨우 맞추는 수준이었다. 하지만 비전 언어 모델은 이미지를 보면서 동시에 문장의 맥락까지 함께 이해하도록 설계되었다. … 더 읽기
말을 유창하게 구사하는 인공지능은 많지만 현실의 물체를 정교하게 제어하는 인공지능은 보기 드물다. 텍스트라는 고정된 규칙을 벗어나 중력과 마찰력이 지배하는 현실을 온전히 이해하는 과정이 인공지능에게는 가장 거대한 장벽이다. AI는 왜 현실 세계의 물체를 완전히 이해하지 못할까 컴퓨터 화면 속 비디오 화면에서 사과는 완벽한 둥근 모양으로 보이고 구르는 방향도 일정하다.하지만 인공지능은 그 사과를 화면 밖 실제 공간으로 … 더 읽기
구글 제미나이 로보틱스는 인공지능이 실제 로봇 몸체를 스스로 판단하고 움직이게 만드는 기술이다.사물을 보는 눈과 이해하는 지능, 행동 데이터를 결합해 현실 세계를 직접 학습하는 피지컬 AI 시대를 열고 있다. 제미나이 로보틱스 가상 지능이 실제 로봇 몸체를 움직이는 원리 구글 딥마인드가 발표한 보고서의 핵심은 화면 속에서 글만 쓰던 생성형 인공지능을 실제 로봇 몸통과 연결했다는 점이다. 기존 로봇들은 … 더 읽기