로봇에게 사람과의 협업을 위한 사회적 역량을 가르쳐주는 알고리듬 

Reducing Errors in Object-Fetching Interactions through Social Feedback, Brown University(2017/03)

미국 브라운대학교의 로봇 연구팀이 3월 6일, 사용자가 로봇에게 내린 명령이 불확실할 때 로봇이 사용자에게 질문함으로써 정확하게 명령을 수행할 수 있는 알고리듬(news.brown.edu/articles/2017/03/fetch)을 개발했다. 이를테면, 서로 다른 크기에 모양이 비슷비슷한 렌치가 여러 개 놓인 책상에서 사용자가 로봇에게 렌치를 달라고 요청하면, 로봇이 어떤 렌치를 말하는 것이냐고 묻고 답변에 따라 사용자가 원하는 정확한 렌치를 집어서 건네는 식이다. 이는 사람과 로봇 간의 협업 중에 로봇이 사람이 필요한 물건을 집어 주는 작업에 중점을 뒀다. 이 연구의 일환으로 연구팀은 기존에 음성 명령과 동작 명령을 모두 인식할 수 있는 알고리듬을 개발한 바 있다. 일반적으로 무엇인가를 집어달라고 부탁할 때 손으로 그 물건을 가리키면서 집어달라고 말하기 때문이다. 하지만 해당 알고리듬도 비슷한 생김새의 물건이 서로 가까운 위치에서 여러 개 존재하는 상황에서는 정확하게 명령을 해석하지 못했다. 따라서 명령이 불확실할 때 잘못된 행동을 하지 않고 사용자에게 명령을 되묻거나 확인하는 알고리듬을 개발한 것이다. 물론 모든 상호작용에 대해 질문을 던지는 것이 아니라 명령이 불확실하다고 판단해 다른 데이터가 필요할 때만 질문을 던진다. 명령의 확실성이 높을 때는 그대로 명령을 수행하며 또, 명령이 불확실할 때도 우선 사용자가 원하는 것을 추측한 다음에 그와 관련된 질문을 한다. 추론도 가능하다. 두 가지 물건 중 로봇이 예측한 물건이 아니라고 사용자가 답변하면, 그다음에는 질문하지 않고 나머지 물건이 원하는 물건이라고 추론해 바로 집어준다. 아예 질문하지 않는 로봇, 모든 상호작용에 질문하는 로봇, 필요할 때만 질문하는 로봇으로 세 가지 실험을 진행했는데, 필요할 때만 질문하는 로봇이 다른 두 조건과 비교해 정확성과 속도에 있어서 명확하게 향상된 결과를 보였다고 한다. 

• 로봇이 프론트 데스크에서 손님을 맞거나 레스토랑, 카페 등에서 조리를 하는 등 사람과 로봇이 협업하는 사례가 증가하고 있다. 하지만 아직 로봇의 대부분은 입력된 명령만 기계적으로 수행할 뿐 사람처럼 다르게 반응하거나 대화하는 등의 사회적 역량은 부족하다. 향후 사람과 로봇 간의 긴밀한 협업이 확산되려면 로봇이 사회적 역량을 키워야 할 필요가 있다. 이를 통해 로봇이 사람의 명령이나 반응 혹은 자신의 실수를 인지하고 스스로 수정하여 협업 과정에서의 정확성을 높인다. 

• 사실상 로봇 자체가 옳고 그름을 명확하게 판단할 수는 없다. 알고리듬을 통해 로봇이 판단할 수 있다고 사람이 생각하게끔 유도하는 것이다. 즉, 로봇은 두려움을 느끼지 않지만 로봇이 사람의 명령에 몸을 떨게 만든다거나 위의 사례처럼 질문을 통해 명령을 재확인하는 행동을 프로그래밍해줌으로써 로봇을 활용하는 사용자의 태도를 변화시키고 사람과 로봇 간의 협업을 지원한다.