로봇이 인간 없이 학습한다? 새로운 연구, 인간의 초기 실험 참여를 제한한다

서리대학교와 함부르크대학교의 새로운 연구에 따르면, 인간은 더 이상 사회적 로봇이 효과적으로 상호작용하도록 훈련하는 데 있어 독점적인 통제력을 행사할 수 없습니다.

올해의 IEEE 로봇 및 자동화 국제 컨퍼런스(ICRA)에서 발표될 이 연구에서는 연구자들이 인간 참여자 없이도 소셜 로봇을 테스트할 수 있는 새로운 시뮬레이션 방법을 소개하여 연구를 더 빠르고 확장 가능하게 만들었습니다.

연구팀은 인간형 로봇을 이용해 사람이 사회적 상황에서 어디를 바라볼지 예측하는 데 도움이 되는 동적 스캔 경로 예측 모델을 개발했습니다.

이 모델은 공개적으로 이용 가능한 두 개의 데이터 세트를 사용하여 테스트되었으며, 연구자들은 인간형 로봇이 사람과 같은 눈의 움직임을 모방할 수 있음을 보여주었습니다.

서리 대학교 인지신경과학 강사이자 이 연구의 공동 책임자인 디 푸 박사:

"저희 방법을 사용하면 로봇이 마치 사람처럼 실시간으로 사람의 감독 없이도 올바른 것에 주의를 기울이는지 테스트할 수 있습니다. 흥미로운 점은 이 모델이 노이즈가 많고 예측 불가능한 환경에서도 정확성을 유지한다는 점입니다. 이는 교육, 의료, 고객 서비스와 같은 실제 응용 분야에 유망한 도구가 될 것입니다."

소셜 로봇은 말, 몸짓, 표정을 사용해 사람과 상호 작용하도록 설계되어 교육, 의료, 고객 서비스 분야에 유용합니다.

소셜 로봇의 예로는 소매점 직원인 Pepper와 치매 환자를 위한 치료 로봇인 Paro가 있습니다.

연구팀은 로봇의 예측된 주의 집중을 실제 세계 데이터와 비교하기 위해 인간의 시선 우선순위 맵을 화면에 투사하여, 실제 세계에서의 모델 작동 방식과 시뮬레이션된 모델의 작동 방식을 비교했습니다.

이를 통해 현실적인 조건에서 사회적 주의 모델을 직접 평가할 수 있었고, 연구 초기 단계에서 대규모 인간-로봇 상호작용 연구에 대한 필요성이 줄었습니다.

푸 박사는 다음과 같이 말했습니다.

"초기 인간 실험 대신 로봇 시뮬레이션을 활용하는 것은 사회 로봇 공학의 중요한 진전입니다. 이는 사회적 상호작용 모델을 대규모로 테스트하고 개선하여 로봇이 사람을 더 잘 이해하고 반응하도록 만들 수 있음을 의미합니다. 앞으로 이러한 접근 방식을 로봇 구현의 사회적 인식과 같은 분야에 적용하고, 더 복잡한 사회적 환경과 다양한 유형의 로봇에서 어떻게 작동할 수 있는지 탐구하고자 합니다."

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/05/250519132026.htm