미국의 로봇 공학 기업인 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)가 만든 로봇이 달리거나 점프하거나 파쿠르(parkour·주위 지형이나 건물, 사물을 이용해 이동하는 곡예 활동)를 하는 멋진 동영상을 본 적이 있다면 로봇이 놀라울 정도로 민첩해졌다는 인상을 받았을지 모른다. 그런데 사실 이러한 로봇은 여전히 수작업으로 코딩되기 때문에 지금까지 접해보지 못한 새로운 장애물에 대처하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

하지만 로봇에게 움직임을 가르치는 새로운 방법을 사용하면 인간이 예측할 수 없는 상황을 학습하고 그것에 적응하듯 로봇도 시행착오를 겪으면서 새로운 시나리오에 대처하도록 만들 수 있다.

연구자들은 강화 학습(reinforcement learning)이라는 인공지능(AI) 기술을 사용하여 캐시(Cassie)라는 별명을 가진 이족보행 로봇이 개별 동작에 대해 명확하게 훈련받지 않고서도 다양한 지형에서 400미터를 달리고, 서서 멀리뛰기와 높이뛰기를 할 수 있게 가르쳤다. 강화 학습은 AI가 목표를 수행하려고 할 때 보상하거나 불이익을 주는 방식으로 특정 행동을 강화하거나 억제하는 방법이다. 이 경우 연구자들은 강화 학습으로 캐시가 새로운 상황에 직면했을 때 기존 로봇처럼 동작을 멈추지 않고 상황을 일반화하며 대응할 수 있도록 가르쳤다.