MA: AI Robots Learning to Do Simple Human Tasks
MA: AI Robots Learning to Do Simple Human Tasks
매사추세츠: AI 로봇, 인간의 기본 동작 학습 중
"Most people live their lives and never see a robot. That's going to change really quickly."
Welcome to Data Factory 1, the largest AI robot data factory in the United States.
It's 1located just outside of Boston, not far from where MIT graduate Josh Greenstein 2co-founded Tutor Intelligence.
"I'm like a kid in a candy shop. Every single day that I come into work, it's like there is nothing that could be more fun."
Think of it like a 3kindergarten for robots.
"These robots are doing really basic tasks. They're picking up individual items, putting them into boxes, trying to 4fold laundry."
And if you haven't 5noticed, they're kind of bad at it.
That's because the data for AI to learn a variety of physical human tasks doesn't 6exist.
"The way that models like ChatGPT work is you read, all of the books that have ever been written and all of Wikipedia and all of social media, and then you can 7engage in kind of conversation like a human. For robotics, we don't have that source of data. We have to go get it."
Hang on a minute. Aren't there already robots doing pretty 8advanced stuff?
So why are these ones in a kindergarten class?
"It's very easy to build a robot that does one job 9over and over and over again very well, right? If you think about a car factory, if you've ever seen videos or photos, it's robots that are doing the exact same 10motion every single day because that car isn't going to change day to day. But most physical work doesn't look like that."
At the heart of this challenge is raising robots that can learn any behavior in any situation, 11adapting like a human would.
"For robots to do all of the jobs and kind of engage with our world in the same way that humans do, they have to be able to learn new skills 12on the fly and kind of be general to any environment that they might learn in."
Until then, they are literally creating the data that they will be trained on 13alongside hundreds of their closest robot friends.
- 1located~에 위치한
- 2co-found공동 설립하다
- 3kindergarten유치원
- 4fold laundry세탁물을 개다
- 5notice알아차리다, 눈치채다
- 6exist존재하다
- 7engage in~에 참여하다, 수행하다
- 8advanced고도화된, 발전된
- 9over and over여러 번 되풀이하여, 반복해서
- 10motion동작
- 11adapt적응하다
- 12on the fly상황에 맞게 바로, 즉석에서
- 13alongside~와 나란히, ~와 함께
“대부분의 사람들은 평생 동안 로봇을 한 번도 보지 못한 채 살아갑니다. 하지만 그런 현실은 매우 빠르게 바뀔 것입니다.”
미국 최대 규모의 AI 로봇 데이터 공장인 ‘데이터 팩토리 1’에 오신 것을 환영합니다.
이 시설은 보스턴 외곽에 위치해 있으며, MIT 졸업생 조시 그린스타인이 공동 설립한 튜터 인텔리전스와 멀지 않은 곳에 자리하고 있습니다.
"저는 마치 사탕 가게에 온 아이처럼 설렙니다. 매일 출근할 때마다 이보다 더 재미있을 수는 없다고 느낍니다.”
로봇들을 위한 일종의 유치원이라고 보시면 됩니다.
"이 로봇들은 매우 기초적인 작업을 수행하고 있습니다. 물건을 하나씩 집어 상자에 넣거나, 빨래를 개는 동작을 시도하고 있습니다."
그리고 보셨다면 아시겠지만, 아직은 그다지 잘하지는 못합니다.
이는 다양한 인간의 신체적 작업을 학습할 수 있는 AI 데이터가 아직 충분하지 않기 때문입니다.
“챗지피티와 같은 모델의 작동 방식은, 지금까지 쓰인 모든 책과 위키피디아, 그리고 소셜미디어의 방대한 데이터를 학습한 뒤 인간처럼 대화를 할 수 있게 되는 것입니다. 하지만 로봇 분야에서는 그런 데이터 원천이 부족합니다. 그래서 직접 데이터를 확보해야 합니다.”
잠깐, 이미 상당히 고도화된 작업을 수행하는 로봇들도 있지 않나요?
그렇다면 왜 이 로봇들은 아직 유치원 수준에 머물러 있을까요?
“하나의 작업을 반복해서 매우 잘 수행하는 로봇을 만드는 것은 매우 쉽습니다. 예를 들어 자동차 공장을 떠올려 보시면, 영상이나 사진에서 보셨듯이 로봇들은 매일 똑같은 동작을 반복합니다. 자동차는 하루아침에 바뀌지 않기 때문입니다. 하지만 대부분의 물리적 작업은 그렇지 않습니다.”
이 과제의 핵심은 어떤 상황에서도 다양한 행동을 학습하고, 인간처럼 유연하게 적응할 수 있는 로봇을 만들어내는 데 있습니다.
“로봇이 모든 일을 수행하고 인간과 같은 방식으로 우리 세계에 관여하듯이 행동하기 위해서는, 상황에 맞게 즉석에서 새로운 기술을 습득하고 어떤 환경에서도 적용될 수 있을 만큼 범용성을 갖춰야 합니다.”
그 단계에 이르기 전까지는, 수백 대의 다른 로봇들과 함께 자신들이 학습할 데이터를 직접 만들어내고 있습니다.