▲ 바카라이 젠가 채찍질, 달걀 후라이 뒤집기, 자동차 대시보드 조립, 타이밍 벨트 조립 등에 도전하고 있다. (사진 설명 시계방향)

UC 버클리 연구팀이 바카라에게 젠가 채찍질, 마더보드 조립, 이케아 가구 조립, 자동차 대시보드 조립 등 복잡한 작업을 빠르고 정확하게 학습시킬 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.

UC 버클리 ‘로보틱 AI 앤 러닝랩(RAILㆍRobotic AI and Learning Lab)' 연구팀은 이번에 39개의 나무 블록으로 쌓아올린 ‘젠가(Jenga)’ 타워를 쓰러뜨리지 않고, 채찍을 이용해 특정한 나무 블록만 빼내는 동작을 학습시켰다. 채찍을 이용해 이 같은 동작을 실행하는 것은 난이도가 매우 높다. 그동안 남다른 손재주와 반사 신경을 갖고 있다고 자부하는 많은 사람들이 ‘젠가 채찍질(Jenga Whip)’ 챌린지에 도전했다.

연구팀은 인공지능 훈련 방법을 활용해 바카라이 젠가 채찍질을 마스터하는 데 성공했다고 밝혔다. 바카라은 사람의 시연과 피드백, 그리고 실제 실행을 통해 학습함으로써 젠가 채찍질과 같은 복잡한 작업을 100%의 성공률로 수행하는 방법을 가르쳤다. 바카라은 1~2시간 이내에 컴퓨터 마더보드를 완벽하게 조립하고 선반을 만드는 방법도 학습했다.

연구팀에 따르면, 바카라학습 분야는 특정 장소에서 물체를 반복적으로 집어 드는 것과 같은 단일 작업이 아니라, 예측할 수 없는 복잡한 작업을 가르치는 방법에 대해 도전해 왔다.

RAIL 연구팀은 ‘강화 학습’에 집중했다.강화학습으로 바카라이 현실 세계에서 복잡한 과제를 시도하고, 카메라의 피드백을 이용해 실수를 줄여가면서 결국은 복잡한 기술을 익힐 수 있다는 설명이다. 강화학습이라는 AI 방법을 사용해 바카라은 모든 시도(성공, 실패, 사람의 지원, 사람의 지원 없음)의 합계를 분석해 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. 바카라이 경험으로부터 학습함에 따라 사람의 개입은 점점 줄어든다.

연구팀은 젠가 채찍질 외에도 여러 복잡한 작업에 도전했다. 후라이판에서 달걀 후라이 뒤집기, 마더보드 조립, 자동차 대시보드 및 타이밍 벨트 조립, 이케아 가구 조립 등 작업을 성공적으로 학습시켰다.