저자: Brian R. Duffy는 트리니티 칼리지에서 공학 학사를 취득하였으며, 더블린 대학교(University College Dublin)에서 공학 과학 석사와 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 1992년부터 1994년까지는 프랑스 리옹의 국립응용과학연구소(National Institute for Applied Science)에서 근무하였다. 현재는 MIT 미디어랩의 유럽 연구 파트너인 미디어랩 유럽(Media Lab Europe)의 연구원으로 재직 중이다.
로봇의 정의
1.
웹스터 사전의 정의에 따르면, 로봇은 "인간과 같은 기계적인 존재로서, 특히 원격 제어를 통해 자동으로 작동하는 기계 장치에 의해 인간처럼 보이는 방식으로 작동하는 것"이다. 이 정의는 이미 로봇과 인간의 연관성을 암시하고 있다.
2.
로봇은 프로그래밍된 동작을 수행할 수 있는 자동화된 기계 장치로, 센서를 통해 환경을 인식하고 그에 따라 반응할 수 있는 능력을 가지고 있다.
소셜 로봇의 정의
소셜 로봇은 복잡하고 역동적인 사회적 환경에서 작동하는 물리적 실체로, 다음과 같은 핵심적인 특징을 가진다.
AI의 지능
인공지능이 실제로 지능을 가지고 있다는 것은 사실이 아니다. 인공지능 시스템은 프로그래밍된 알고리즘과 데이터를 기반으로 작동하며, 인간의 지능을 모방하는 것처럼 보이도록 설계된다.
디자이너와 개발자들은 사용자가 시스템과 상호작용할 때 지능이 있는 것처럼 느끼도록 인터페이스와 반응을 설계한다. 이는 사용자 경험을 향상시키고 시스템의 수용성을 높이기 위한 전략적 접근이다.
인공지능 시스템의 '지능'은 실제 지능이 아닌 계산된 반응의 결과물이며, 이는 인간이 기계와 상호작용할 때 자연스럽게 의인화하는 경향을 활용한 것이다.
구분 | 특징 | 목표 | 현재 수준 |
강한 인공지능
(Strong AI) | ·실제 사고와 추론 능력
자의식과 감정 보유
인간과 동등/이상의 지능 | 인간의 마음과 같은 진정한 지능과 의식 구현 | 아직 실현되지 않음 |
약한 인공지능
(Weak AI) | ·특정 작업 해결에 특화
프로그래밍된 규칙 기반
진정한 이해 없음 | 특정 문제 해결 및 작업 수행 | 현재 대부분의 AI 시스템이 해당 |
Projective intelligence
투사 지능(Projective intelligence)은 인간이 다른 개체나 시스템의 행동을 해석하고 이해하기 위해 자신의 지능과 사고방식을 투영하는 현상을 의미한다. 이는 특히 인공지능이나 로봇과 같은 기계적 시스템과 상호작용할 때 자주 발생한다.
Perceiving intelligence
지능을 인식하는 것(Perceiving intelligence)은 인간이 다른 존재의 지능을 어떻게 판단하고 평가하는지에 관한 개념이다. 이는 실제 지능의 존재 여부와는 별개로, 인간이 주관적으로 지능을 인식하고 평가하는 방식을 설명한다.
Anthropomorphism
의인화(Anthropomorphism)는 인간이 아닌 대상에 인간의 특성, 감정, 의도, 또는 행동을 부여하는 경향을 의미한다. 이는 인간이 비인간적 존재나 물체를 이해하고 해석하는 자연스러운 인지적 메커니즘이다.
슈나이더만(Shneiderman)의 견해
•
HCI 설계에서 의인화의 무분별한 사용을 경계함
•
명확하고 예측 가능한 직접 조작 인터페이스를 강조
•
과도한 의인화는 사용자의 기대와 실제 시스템 능력 간의 불일치를 초래할 수 있음
그러나 이러한 견해는 의인화 자체의 문제라기보다는, 의인화를 잘못 적용하는 설계자들의 접근 방식을 비판
구분 | 정의 | 주요 특징 |
로봇의 의도성
(Robot's Intentionality) | 설계와 프로그래밍을 통한 목적성 | · 프로그래밍된 행동과 반응 (Programmed behaviors and responses)
· 계산된 결과물 (Calculated outputs)
· 알고리즘 기반 의사결정 (Algorithm-based decision making) |
인간의 내재적 의도성
(Human's Inherent Intentionality) | 자발적이고 본질적인 목적성 | · 자발적 의사결정 (Autonomous decision making)
· 감정과 직관 기반 행동 (Emotion and intuition-based actions)
· 상황 적응적 행동 (Situationally adaptive behavior) |
Anthropomorphism and robots
의인화 동기 | 설명 |
물리적, 사회적 공간에서의 기능 설계
(Design for Physical and Social Space Function) | · 도구 사용
· 자동차 운전
· 계단 오르기 등의 기능 구현 |
사회적 상호작용 촉진
(Facilitation of Social Interaction) | · 로봇의 형태
· 로봇의 행동
· 전문성과 역량
· 사회적 환경에서의 '인간성' 통합 |
의인화된 특성을 단순히 단점으로 여기기보다는, 부트스트랩을 위한 의인화 요소와 기계 고유의 장점을 균형 있게 결합하는 것이 성공의 열쇠가 될 것이다. 인간-기계 인터페이스에서 의인화 설계는 불가피한 선택이었다.
로봇 머리에 적용된 의인화
Uncanny Valley
언캐니 밸리는 로봇이나 인공물이 인간과 유사해질수록 호감도가 증가하다가, 어느 지점에서 갑자기 불쾌감이나 거부감이 급격히 상승하는 현상을 의미한다. 이는 마사히로 모리(Masahiro Mori)가 1970년에 제안한 개념이다.
로봇이 완전히 기계적인 모습에서 점차 인간과 비슷해질수록 친밀감이 증가하지만, 거의 인간과 비슷하면서도 완벽하지 않은 지점에서 오히려 불쾌감을 유발하게 된다. 이러한 '밸리(계곡)'를 지나 완벽한 인간과의 유사성에 도달해야 다시 호감도가 상승한다.
키스멧
소셜 로봇의 디자인에서는 Anthropos와 Kismet과 같이 기계적이고 상징적인 헤드 디자인이 가장 효과적일 수 있습니다. 완벽한 인간형 얼굴 구조를 구현하려는 시도는 미세한 표정 표현의 어려움으로 인해 한계가 있습니다.
현재 연구자들은 '지능형' 로봇 구현에 필요한 최소한의 핵심 기능을 찾는데 집중하고 있습니다. 이는 완벽한 인간 복제보다는, 사회적으로 효과적인 상호작용이 가능한 최소한의 공학적 솔루션을 찾는 것이 더 현실적이기 때문입니다.
이는 마치 비행기 발명이 새를 그대로 복제하는 대신 비행의 핵심 원리를 활용한 것과 같습니다. 소셜 로봇에서 중요한 것은 로봇이 실제로 '생각'하는지가 아니라, 사회적 상호작용에서 인간의 기대를 적절히 충족시키는 것입니다.
다만 의인화에는 주의가 필요합니다. 지나치게 인간과 유사한 특성을 부여하면 로봇의 실제 능력을 넘어서는 기대를 형성할 수 있으며, 이는 오히려 상호작용을 저해할 수 있습니다.
Artificial sociability
소셜 로봇 공학에서 인공 사회성이란 로봇과 인간의 의사소통을 촉진하기 위해, 인간의 사회적 시나리오에서 일반적으로 사용되는 의사소통과 감정 표현 기술을 인공 개체에 구현하는 것을 의미한다. 이러한 사회적 상호작용 능력은 발달과 적응 과정을 통해 발전한다. 사회적 상호작용의 기본 요건은 사회적 상황에 적응하고, 이에 대한 이해를 화면, 키보드, 음성 합성 시스템 등을 통해 전달할 수 있는 능력이다.
Communication and emotion
Daniel Goleman의 감성 지능(EI) 정의
Daniel Goleman : "자신과 타인의 감정을 모니터링하고, 감정을 구별할 수 있는 능력, 그리고 그 정보를 사용하여 자신의 사고와 행동을 안내하는 능력"
Salovey & Mayer : "사회적 지능의 핵심 요소는 감정성이며, 이는 사회적 상호작용의 기반이 된다."
Barnes & Thagard : "감정은 우리의 추론을 제한하고 정제함으로써 오히려 추론을 가능하게 한다."
소셜 로봇은 인간과 기계의 궁극적인 인터페이스이므로, 사회적 기능과 기계적 기능을 일관되고 자연스럽게 통합해야 한다. 핵심은 로봇과의 원활한 커뮤니케이션, 그리고 로봇의 실질적 능력과 개성에 있다.
키스멧(Kismet)의 연구는 로봇의 표정과 움직임이 사회적 상호작용을 위한 중요한 비언어적 신호로 작용할 수 있음을 보여준다. 기계적인 외형에도 불구하고, 적절한 얼굴 제스처와 모션을 통해 인간과의 자연스러운 상호작용이 가능하다는 것을 입증했다.
로봇은 성격과 정체성을 통해 충분한 상호작용 능력을 갖추어야 하며, 이를 통해 인간이 로봇의 커뮤니케이션과 사회적 상호작용 방식을 자연스럽게 받아들일 수 있어야 한다. 표준화된 의사소통 신호는 로봇과 인간 사이의 명확한 소통 수단이 된다. 예를 들어, 고개를 끄덕이거나 젓는 동작은 특정 문화권에서 동의나 거부를 명확하게 표현하는 방법이다.
Achieving the balance
설계 원칙 | 설명 |
사회적 커뮤니케이션 규칙 활용
(Use social communication conventions) | · 인간과 유사한 기능을 적절히 활용
· 기계적 솔루션과 인간적 참조 사이의 균형 유지
· 사회적 자극과 신호에 적시 반응 |
언캐니 밸리 회피
(Avoid the Uncanny Valley) | · 눈에 띄게 인공적이면서도 매력적인 형태 추구
· 과도한 의인화 지양
· 적절한 수준의 친근감 유지 |
자연스러운 동작 구현
(Use natural motion) | · 동작의 유동성 확보
· 펄린 노이즈 등 자연스러운 움직임 구현
· 기계적 경직성 최소화 |
기능과 형태의 균형
(Balance function and form) | · 로봇의 기능과 형태 간 강한 상관관계 유지
· 능력과 역할에 대한 모호함 방지
· 일관된 디자인 철학 적용 |
인간 vs 기계의 구분
(Man vs. machine) | · 인간 모방에 국한되지 않는 설계
· 기계로서의 고유한 장점 활용
· 명확한 기계적 정체성 유지 |
로봇의 정체성 개발
(Develop robot's identity) | · 고유한 로봇 정체성 확립
· 사회적 공간에서의 차별화
· 독특한 특성과 행동 패턴 구현 |
감정 구현
(Emotions) | · 경험 기록 및 분류
· 본능적 반응 메커니즘 구현
· 감정 기반 의사결정 시스템 통합 |
자율성 확보
(Autonomy) | · 독립적 의사결정 능력
· 환경 적응력
· 자체 학습 및 발전 가능성 |
얼굴 동작 코딩 시스템(FACS)은 인간의 얼굴 표정을 분석하고 설명하기 위한 포괄적인 시스템입니다. Paul Ekman과 Wallace V. Friesen이 1978년에 개발한 이 시스템은 얼굴의 개별적인 근육 움직임을 '동작 단위(Action Units, AU)'로 분류합니다.
인공 감정 메커니즘의 주요 구성 요소
경험 기록 및 분류: 로봇이 경험한 상황과 상호작용을 기억하고 체계적으로 분류하여 저장하는 시스템
본능적 반응 시스템: 특정 상황이나 자극에 대해 즉각적으로 반응할 수 있는 기초적인 행동 패턴
감정 기반 의사결정: 특히 명확한 해결책이 없는 상황에서 과거 경험과 감정적 평가를 바탕으로 한 판단
Fear of robots
로봇공학의 미래에 대한 연구자들의 관점
•
기계의 한계론: 로봇은 결코 인간의 능력에 근접하지 못할 것이라는 관점
•
기계 지배론: 로봇이 필연적으로 세상을 점령할 것이라는 전망
•
사이보그 진화론: 인간이 결국 사이보그 형태의 로봇으로 진화할 것이라는 관점
•
독립 종족론: 로봇이 독자적인 '종족'으로 발전하여, 인간과는 구별되는 고유한 정체성과 특성을 가질 것이라는 관점
References
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