만약 로봇이 스스로를 만들고 향상시킬 수 있다면?

컴퓨터 공학자 엠마 하트가 말한다.

자가 조립 능력 로봇과 잠재적인 인공진화를 가능하게 만들 수 있는 새로운 기술에 열중하고 있다.

그녀가 어떻게 생물학적 진화의 세 가지 요소가 디지털적으로 복제될 수 있는 지를 설명한다.

 

한 과학자가 있다.

탐사를 위해 아주 먼 곳으로 로봇을 보내고 싶어 한다.

그곳의 지형도 모르고 머무는 것 자체도 어렵다고 생각한다.

로봇이 잘 견디기를 기대하며 로봇을 설계하고 보내는 대신에 로봇을 생산하는 기술을 보내서 

일단 그곳에 도착한 뒤 어떤 종류의 로봇이 필요한지 분석하고 그것을 만들고 그것이 계속 진화를 할 수 있게 해서

새로운 환경에 적응을 하도록 한다.

 

공학자 엠마 하트와 협력자들이 바로 이것을 연구하고 있다.

로봇이 만들어지고, 재생산하고, 긴 시간에 걸쳐 진화하는 것을 가능하게 하는 새로운 기술이다.

이 기술은 로봇 설계와 조합의 임무를 사람이 아닌 기계에게 부여한다.

 

로봇은 이미 공장에, 병원에, 가정에, 우리 주변 어느 곳에나 있다.

기술자의 관점에서 선반을 쌓는 로봇이나 집안을 청소하는 로봇을 설계하는 것은 상대적으로 단순하다.

로봇이 할 일을 정확히 알고 로봇이 처할 온갖 상황을 예상할 수 있다.

로봇 공학자는 이러한 점을 고려해 설계한다.

 

하지만 로봇 공학자들이 잘 알지도 못하는 곳에 로봇을 보내 작동하게 하려면?

예를 들어 사람이 들어가기 어려운 원자로 안의 방사능 폐기물 청소, 깊은 바다 밑바닥 해구에서의 채굴,

또는 먼 곳의 소행성 탐험등에서 인간이 설계한 로봇이 수년에 걸려 소행성에 도착한 뒤에

표본의 채집이나 절벽 등반을 위해 구멍을 뚫을 드릴의 필요를 알게 되지만,

적당한 도구가 없거나 적합한 이동 수단이 없다면 인간은 좌절하게 될 것이다.

 

로봇이 스스로 설계하고, 상황에 맞게 개선하고, 머물고 일하는 환경에 적응한다면

수년간의 수고가 허비되는 것을 방지할 수 있고 스스로가 처한 환경에 독특하게 적응하는 로봇을 만드는 것이 

로봇 공학자들이 하는 일이다.

 

이러한 기술을 알기 위해 로봇 공학자는 자연을 관찰하였다.

여러 생물적 종들은 현명하게 적응하도록 진화하여 주어진 환경에서 번창할 수 있었다.

생명체의 진화와 비슷한 방식으로 로봇을 진화하게 한다면 어떨까?

자연에서 관찰되는 것을 단순히 복사하는 생체모방을 말하는 게 아니다.

 

이론상으로 이런 진화적 설계기술이 아주 먼 곳에서 완전 자동으로 작동할 수 있다.

하지만 그와 동시에 사람에 의해서 유도될 수도 있다.

인간이 인공 진화를 유도해 특정 성능을 가진 로봇을 만들도록 할 수 있을 것이다.

컴퓨터 프로그램을 이용해, 긴 시간에 걸친 문제 해결책을 찾는 생물적 진화를 모방하는 인공진화의 아이디어는 새롭지 않다.

인공진화는 컴퓨터 내부에서 작동하는 연산방식으로 탁자에서 원동기 날개까지 모든 것을 설계하는데 사용해 왔다.

2006년 나사에서 인공 진화하도록 설계한 통신 안테나를 장착한 인공위성을 우주로 보내기도 했다.

 

탁자처럼 수동적으로 진화하는 기계보다 진화하는 로봇이 훨씬 더 어렵다.

로봇은 몸체뿐만 아니라 두뇌도 필요하기 때문인데,

자신을 둘러싼 세계의 정보를 이해해야 하고 그 정보를 적정한 행동으로 전환해야 하기 때문이다.

그럼 어떻게 해야 할까?

진화는 단 세 개의 요소만 필요하다.

하나, 약간의 물리적 차이를 보이는 개체들의 집합

둘, 부모의 특성 일부와 가끔씩 변이를 통해 얻는 특성이 후세대로 유전되는 재생산의 방법

셋, 자연선택의 수단이다.

 

이러한 세 개의 요소를 모형으로 하드웨어와 소프트웨어를 사용해 로봇이 진화하게 할 수 있다.

첫 번째 임무는 유전자를 디지털로 설계하는 것이다.

이것은 로봇의 두뇌, 몸체, 감각기관, 운동수단을 묘사하는 디지털 청사진이다.

이 진화 과정을 시작시키기 위해 무작위로 생성한 이러한 청사진의 조합으로 10개 이상의 첫 로봇 집단을 제작할 수 있다.

인간의 도움 없이 디지털 청사진을 가지고 물리적인 로봇으로 만드는 기술을 설계했다.

 

예를 들면, 3차원 프린터로 로봇의 골격을 만들고

공장에서 볼 수 있는 자동 조립 팔로 두뇌 역할을 할 소형 컴퓨터를 포함해 전자 부품과 동작부품을 추가한다.

이 두뇌를 로봇의 새 몸체에 적응시키기 위해 생산한 모든 로봇을 인간 유치원에서처럼 

새로 만들어진 로봇들의 운동감각등을 세밀하게 조정한다.

 

자연선택을 모방하는 방식으로 로봇의 임무 수행능력에 점수를 부여한다.

그 점수를 기반으로 어느 로봇이 재생산될지 선별한다.

재생산 방식은 선별된 로봇들의 디지털 유전자를 섞어서 새로운 후세대 로봇의 청사진을 만든다.

부모 세대 로봇의 특성도 일부 전해졌지만 가끔 새로운 특성도 나타났다.

선별과 재생산의 주기를 여러 번 반복함으로써 이어질 세대의 로봇이 계속 만들어지길 기대한다.

생물학적 진화에서 종종 관찰되는 것처럼 각 세대가 그 이전 세대보다 점점 나아지고 있다.

 

로봇도 그들이 처한 환경과 임무에 맞게 스스로의 형태와 행동을 점차적으로 최적화한다.

수천수만 년에 걸쳐 이루어진 생물학적 진화에 비해 인공진화가 훨씬 빠르게 진행되지만,

우리가 현대 사회에서 기대하는 시간틀로 보자면 가공품을 설계하고 생산하기에는 여전히 상대적으로 느리다.

그 주요 원인이 3차원 프린터의 처리이다.

난이도와 로봇의 형태에 따라 로봇 하나에 4시간 이상 걸린다.

 

컴퓨터 가상 실험기에서 생산되었던 모든 로봇을

디지털 복사해서 가상으로 로봇들이 진화하게 하는 것이다.

가상실험이 현실세계를 아주 정확히 반영하는 것은 어렵다.

하지만 이것의 장점으로 로봇의 모형을 만들고 시험하는데 몇 시간이 아닌 단 몇 초가 걸린다.

 

가상 실험 기술을 이용하면

다른 모양과 크기, 감각 기능을 가진 다른 종류의 로봇이 가진 잠재력을 빠르게 파악할 수 있고,

물리적으로 만들기 전에 각 로봇이 얼마나 유용할지 빠르게 예상할 수 있다.

만들어진 로봇과 가상 로봇을 프로그램 실험을 통해 나온 유용한 특성을 빠르게 물리적 로봇에게 적용시키면

로봇이 상황에 맞게 더 세밀히 조정 가능하게 만들 수 있다.

 

요점은 한 가지다.

로봇 공학자들이 기대하는 것은 로봇진화 기술이 로봇 설계에 유용하리라는 것이다.

사람을 보내기에는 위험 한 곳에서의 작업이나 외계행성 탐험을 위한 과학적 탐구를 돕는 것.

 

인공진화를 고려해야 할 또 다른 실제적인 이유가 있다.

기후변화가 점점 빨라짐에 따라 로봇 설계에 대한 접근법에 대한 근본적인 생각의 전환이 필요함이 분명하다.

예로 새로운 로봇 설계에 친환경 재료를 사용하고 작은 에너지로 작동하게 하고 수리와 재활용이 가능하게 하는 것이다.

 

우리 과학기술에 대한 이해가 설계 공정에 제약을 가하는데,

그러한 제약을 받지 않는 훌륭한 설계는 인공진화에 도움이 될 수 있다.

 

로봇 공학자의 말도 일리가 있다.

인류가 영생하는 유기체가 아니기 때문에, 우주 탐험은 힘들다.

압력에 대한 저항이 약하기 때문에 심해를 탐사할 수 없다.

이러한 것을 로봇이 해 준다면 인류 발전에 도움이 될 것이다.

다만 스스로 학습하고 진화하는 물리적인 힘을 발휘할 수 있는 로봇의 등장은 인류에게 위협이 될 수도 있다.

어쩌면 가까운 미래에 우리는 트랜스포머에서 나오는 스스로 생각하고 진화하는 로봇을 보는 날이 올 수 있겠다.