(기조강연2) 서울대학교 장병탁 교수
서울대학교 컴퓨터공학부 장병탁 교수는 26일 ‘ICROS 2025’에서 ‘휴머노이드 바카라사이트 유니벳을 위한 물리적 인공지능’을 주제로 기조강연을 했다.
장 교수는 “1970년대 AI 연구가 출발했을 당시, 사람처럼 생각하는 기계를 만들고 싶었지만, 어쩌면 이제야 챗 GPT를 통해, 적어도 언어에 관해서는 이뤄진 것 같다. AI는 어쩌면 이제 시작에 불과하다. 문제와 환경을 이해하고 생각한 것을행동으로 옮기고 다시 그 행동을 보며 지각하고 생각하고 행동하는 완전한 에이전트 형태의 지능체가 되어야 한다. 인공지능의 지각 능력에 해당하는 시각 능력이 발휘되고 있다. 최근 에이전트 AI, 즉 행동형 AI가 일어나고 있다”고 밝혔다.
그는 “지난 40여 년 동안 기계가 데이터를 학습하면서 스스로 지식을 생성하고 습득하면서 AI가 발전하고 있다. AI가 인간을 능가할 가능성이 제기되는 이유는 AI가 더 많은 데이터를 보유하고 있기 때문이다”며 “강화학습의 관점에서 판단형 AI 기술을 살펴볼 수 있다. 신경망 모델이 데이터를 학습하면 성능이 통계적으로 향상되는데, 마치 객관식 문제를 푸는 것과 같다. 이것이 생성 AI의 고강도 학습이다. 목표를 정하고 에러를 줄여주며 목표에 다가갈 수 있도록 에러를 줄여주는 것이다”고 말했다.
또한 “1990년대부터 인공지능이 출현했는데 당시는 AI라고 부르지 않았다. ‘AI의 겨울’이라고도 얘기하는 시기였다. 프로그래밍해서 지식을 넣어주려는 시도가 있었지만 잘 되지 않았다”며 “최근 일어나는 머신 러닝(machine learning)은 모든 세상의 데이터가 AI를 향해 온다는 관점으로 볼 수 있다. AI가 몸을 갖는 것은 물리적인 차원에서 다른 학습을 하는 것이다. 궁극적으로 말한다면 휴머노이드 바카라사이트 유니벳이 물리적인 세계에서 에이전트다. AI 관점에서 에이전트 몸을 가지고 작업을 수행한다”고 설명했다.
이어 “대규모 언어모델(large language model)이 세상에 대한 지식을 보유하고 이 세상을 이해해서 수행하는데, 이 상태에서 몸을 가지면 물리적인 세계에서 일을 할 수 있는 장점이 있다”며 “사람이 일하거나 행동하는 것을 데이터화하고 기계를 계속 학습시키면, 우리가 원하는 행동을 하거나 작업을 할 수 있는 휴머노이드로 만들 수 있다. 즉 AI 기술과 휴머노이드 바카라사이트 유니벳 제작과 밀접히 관련이 있고 AI 연구자의 목표가 명확해짐을 의미한다”고 강조했다.