몸을 가진 AI, 과연 진정으로 '구현'되었는가?

본 기사는 Matej Hoffmann과 Shubhan Parag Patni의 논문 "Embodied AI in Machine Learning -- is it Really Embodied?"를 바탕으로, 최근 주목받는 구현된 인공지능(Embodied AI)에 대한 비판적 분석과 미래 발전 방향을 제시합니다. 기존의 GOFAI 방식의 한계를 극복하지 못하고 있는 현실과, 진정한 구현을 위한 근본적인 어려움을 짚어보며, Cross-embodiment learning 등의 가능성과 한계를 논의합니다.

최근 딥러닝, 트랜스포머, 거대 언어 및 시각-언어 모델의 발전에 힘입어 구현된 인공지능(Embodied AI) 이 주목받고 있습니다. 로봇을 강화하는 데 AI의 최신 성과를 활용하려는 시도가 활발히 진행 중인 것이죠. 하지만 Matej Hoffmann과 Shubhan Parag Patni는 흥미로운 질문을 던집니다. 과연 이러한 AI 기반 로봇들은 진정으로 '구현'되어 있는가?

이들은 논문 "Embodied AI in Machine Learning -- is it Really Embodied?" 에서 기존의 '좋은 옛날 방식의 인공지능'(GOFAI, Haugeland, 1989)와 행동 기반 또는 구현된 대안(R. A. Brooks 1991; Pfeifer and Scheier 2001)의 맥락에서 Embodied AI를 분석합니다. 그 결과, 놀랍게도 AI 기반 로봇은 '약하게 구현된(weakly embodied)' 상태이며 GOFAI의 문제점을 상당 부분 답습하고 있다는 결론을 내립니다.

특히, 논문에서는 Cross-embodiment learning (Padalkar et al. 2024) 의 가능성과 한계에 대한 비판적 논의를 펼칩니다. 단순히 AI 모델을 로봇에 적용하는 것만으로는 진정한 구현이 이루어질 수 없다는 점을 강조하며, 근본적인 장벽들을 명확히 제시합니다.

하지만 낙담할 필요는 없습니다. Hoffmann과 Patni는 진정한 Embodied AI를 향한 발전 방향 또한 제시하고 있습니다. 이들의 연구는 단순히 기술적 발전에 그치지 않고, AI의 '구현'이라는 개념에 대한 근본적인 질문을 던지며, 앞으로 Embodied AI 연구의 새로운 이정표를 제시할 것으로 기대됩니다. 단순한 기능 구현을 넘어, 세상과 상호작용하며 진정으로 '살아있는' AI를 향한 여정은 이제 막 시작된 셈입니다.

핵심 내용: 현재의 AI 기반 로봇은 GOFAI의 한계를 극복하지 못하고 있으며, 진정한 Embodied AI를 위해서는 근본적인 문제 해결이 필요합니다. Cross-embodiment learning의 가능성과 어려움을 짚어보고, 향후 연구 방향을 제시합니다.