◀ 앵 커 ▶
대전MBC 연중 기획보도
'AI 대전환, 일상을 바꾸다' 순서입니다.

로봇이나 자율주행차 같은 
피지컬 AI 개발의 가장 큰 난제는 
'방대한 데이터 확보'입니다.

사람처럼 판단하는 기준을 가르치려면 
수천, 수억 개의 데이터가 필요해서인데요.

그런데 단 몇 개의 영상만으로 사람의 의도를 스스로 학습할 수 있는 기술이 선보였습니다.

김지혜 기자가 취재했습니다.

◀ 리포트 ▶

로봇이 서랍장에 놓인 택배를 
불안하게 들어 올리더니 이내 떨어뜨립니다.

반면, 물건을 집는 최적의 방법을 학습한 
로봇은 택배를 정확하게 잡고 옮깁니다.

'피지컬 AI'가 인간의 선호도와 판단이 반영된 데이터를 통해 배운 덕분입니다.

로봇이 달걀을 깨뜨리지 않게 잡는 힘의 세기,
자율주행차가 부드럽게 정거하는 타이밍 등
AI가 인간의 의도에 맞게 움직이게 하려면
수만 개 데이터를 학습시켜야 합니다.

문제는 어떤 게 좋고 나쁜지 
사람이 일일이 채점해야 한다는 겁니다.

그런데 단 몇 개의 영상만으로 
AI가 스스로 사람의 의도와 판단 기준을 
학습할 수 있는 기술, VOTP가 국내에서 
개발됐습니다.

김환희/카이스트 로봇공학학제전공 연구원 
"5~10개 정도의 적은 양의 동영상만 가지고도 사람이 평가를 한 뒤에 VOTP로 넘겨주게 되면 다른 모든 평가되지 않은 영상들을 평가데이터로 바꿔줄 수 있는 기술이고요."

사람이 몇 개의 선호 영상만 보여 주면,
AI는 그 판단을 바탕으로 
새로운 영상이 선호 영상과 얼마나 비슷한지,
비선호 영상과 얼마나 가까운지 
수학적 기법을 활용해 계산하는 방식입니다.

적은 수의 사례만으로 사람의 판단 기준을
파악할 수 있어 피지컬 AI 개발 기간과
비용을 단축할 것으로 기대됩니다.

유창동/카이스트 전기및전자공학부 교수
"공장, 식당, 가정, 자율 주행처럼 실제 세계에서 움직이는 AI가 사람의 의도와 안전 기준을 더 효율적으로 배우고 빠르게 적응할 수 있는 것을..."

피지컬 AI가 산업 현장에 상용화되려면
방대한 데이터를 빠르게 학습해야 하는 만큼
새로운 데이터 축적과 학습법이 
해결책이 될 수 있을지 주목됩니다.

MBC 뉴스 김지혜입니다.