[2025.12.17 뉴스레터] 로봇 학습의 미래: 인간 모방에서 대규모 시뮬레이션으로
MIT 테크놀로지 리뷰 구독자 여러분, 안녕하세요.
지금까지 로봇은 인간의 시연 따라 동작을 학습해 왔습니다. 그리고 이런 과정은 피지컬 AI 분야에서 빼 놓을 수 없는 과정이었습니다.
엔비디아와 카네기멜론대학교(CMU)가 공개한 휴머노이드 연구 ‘VIRAL’은 이 전제를 정면에서 뒤흔듭니다. 사람의 데모 영상이나 실제 공장에서의 반복 훈련 없이, 시뮬레이션만으로 학습한 휴머노이드가 곧바로 현실 세계에서 59개 과제 중 54개를 성공적으로 수행했다는 결과를 내놓았기 때문입니다.
핵심은 ‘시뮬레이션의 스케일’입니다. 가상 세계에서 동일한 로봇 수백 개를 복제해, 동시에 시행착오를 통해 학습하는 구조를 만들었습니다. 시뮬레이션으로 최적 행동을 계산하고, 실제 로봇과 비슷한 입력만 받는 상태에서 이를 모방합니다.
이번 연구가 말해 주는 바는 분명합니다. 휴머노이드 학습의 중심이 “인간 동작 모방”에서 “환경과의 대규모 상호작용”으로 이동하고 있다는 점입니다. 특히 초기 학습 과정을 시뮬레이션으로 대체하면서 로봇 개발 경쟁력은 “얼마나 좋은 데이터를 모으느냐”에서 “얼마나 정교한 가상 세계를 만들고 활용하느냐”로 바뀌고 있습니다.
감사합니다. |
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엔비디아와 카네기멜론대학교가 시뮬레이션 환경에서만 학습한 휴머노이드 실험을 발표하며, 로봇 학습 방식에 대한 기존 전제에 새로운 질문을 던졌다. 시뮬레이션만으로 학습한 로봇이 추가 튜닝 없이 실제 환경에서 복잡한 행동을 수행하면서 ‘로봇이 어떻게 배워야 하는가’라는 질문을 던지고 있다. |
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AI는 정치적 설득에 탁월하며 설득 작업을 대규모로 자동화하는 것도 가능하다. 그러나 우리는 이런 방식으로 AI를 활용하는 상황에 대비가 되어 있지 않다.
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지열 발전 유망지 중 일부 지역은 지하 수천 미터 아래에 숨어 있어 발견이 어렵다. 최근에는 이처럼 탐지가 어려운 잠재 지열 자원을 찾아내는 AI 기술이 새로운 해법으로 주목받고 있다.
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MIT 테크놀로지 리뷰 11-12월호
당신은 AI와 일할 준비가 되어 있는가?
AI가 더 이상 ‘도구(tool)’에 머물던 시대는 끝났습니다. MIT 테크놀로지 리뷰 11·12월호는 일의 정의 자체가 다시 쓰이고 있는 지금, 그 변화의 중심으로 독자를 안내합니다. 또한 스스로 학습하며 진화하는 자율형 AI의 다섯 가지 비밀, 동물 인지에서 착안한 ‘비둘기와 강화학습’, AI 전쟁의 최전선과 사회적 충돌에 대한 다양한 기사들이 준비돼 있습니다.
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