더 나은 휴머노이드를 만드는 것을 멈춰야 하는 이유: 다음 로봇은 공간 그 자체일 수 있다!

지난 몇 년 동안, 로보틱스는 매혹적인 아이디어에 집착해 왔습니다. 즉, 두 발로 서고 금속 관절을 가진 휴머노이드를 만들고, 시각과 언어, 충분한 컴퓨팅 능력을 부여한 다음, 인간의 가정이라는 혼란 속에서 생존하도록 요구하는 것입니다.

이는 비범한 공학적 도전입니다.

하지만 이것은 잘못된 추상화일 수도 있습니다.

현실 세계는 깨끗한 공장 바닥이 아닙니다. 물체들은 움직이고, 바닥에는 잡동사니가 놓여 있습니다. 사람들은 방해하고, 넘어지고, 잊어버리고, 마음을 바꿉니다. 우리의 현재 해답은 로봇을 더 똑똑하게 만드는 것입니다: 더 많은 센서, 더 많은 액추에이터, 더 많은 컴퓨팅 능력, 더 많은 학습 데이터.

하지만 만약 문제가 로봇이 너무 멍청해서가 아니라면 어떨까요?

만약 우리가 분산되고 적응하는 물질을 위해 설계된 세계에 경직된 중앙 집중식 '주체(subject)'를 강요하려고 계속 노력하고 있는 것이 문제라면 어떨까요?

경직된 주체의 오류

소프트웨어에서 시스템이 예측 불가능한 엣지 케이스(edge cases)에서 계속 실패할 때, 우리는 항상 try/catch 블록을 추가하지 않습니다. 때로는 아키텍처를 재설계하여 애초에 실패 상태가 발생할 수 없도록 만듭니다.

휴머노이드 로보틱스는 건축학적 약점을 가지고 있습니다: 단일 지점 취약성(single-point fragility).

휴머노이드 로봇은 감지, 구동, 균형, 조작 및 의사결정 기능을 하나의 비싸고 경직된 몸체에 집중시킵니다. 그 몸체는 똑바로 서 있어야 하고, 장애물을 피해야 하며, 교란으로부터 회복하고, 다양한 물체를 조작하며, 사람들을 다치게 하지 않아야 합니다—이 모든 것을 실시간으로 말입니다.

이것이 인간 환경에서 안전을 확보하기가 매우 어려운 이유입니다. 휴머노이드 안전에 대한 연구는 충돌 회피, 힘 제한, 순응형 설계(compliant design), 내결함성(fault tolerance), 낙상 관리, 사이버 보안 및 규제를 문제의 분리할 수 없는 부분으로 다룹니다. publicatio.bibl.u-szeged

휴머노이드는 단순히 로봇이 아닙니다.

그것은 환경이 필요로 할 수 있는 모든 능력의 고도로 압축되고 중앙 집중화된 구현체입니다.

그것은 우아합니다.

하지만 취약하기도 합니다.

'비정형적(amorphous)'이 실제로 의미하는 것

**비정형적(amorphous)**이라는 말로, 저는 형태가 없는 점액질을 의미하는 것이 아닙니다.

기계적 고정 속성(fixed mechanical properties)이 아니라 형태, 강성, 감지 능력 및 행동 자체가 프로그래밍 가능한 상태인 인프라를 의미합니다.

"로봇이 이 공간을 어떻게 이동할 수 있을까?"라고 묻는 대신, 우리는 다음과 같이 질문합니다.

"공간 자체를 어떻게 적응적이고, 지지적이며, 안전하게 만들 수 있을까?"

이를 **앰비언트 무정형 소프트 인프라(Ambient Amorphous Soft Infrastructure)**라고 부릅니다. 이는 표면, 가구, 의류 및 재료에 내장된 컴퓨팅, 감지 및 구동 장치들이 인간의 필요에 맞춰 환경을 재구성할 수 있게 하는 것입니다.

이는 컴퓨터 공학 분야의 오래된 아이디어를 확장한 것입니다. Mark Weiser는 가장 심오한 기술이란 주의를 요구하는 별도의 장치가 아니라, 일상생활 속에 스며들어 사라지는 기술이라고 주장했습니다.

앰비언트 로보틱스는 이 개념을 물리적 계층(physical layer)으로 가져옵니다.

로봇이 방 안으로 걸어 들어오는 것이 아닙니다.

방 자체가 로봇이 됩니다.

두 가지 패러다임

휴머노이드 패러다임 (Humanoid Paradigm)
[중앙 집중식 로봇] → [세상 감지] → [행동 계획] → [세상에 작용]

...

휴머노이드 패러다임에서는 지능이 공간으로 진입하는 기계에 집중되어 있습니다.

반면, 앰비언트-무정형(ambient-amorphous) 패러다임에서는 지능이 공간 자체를 통해 분산됩니다.

이는 휴머노이드가 쓸모없다는 것을 의미하지는 않습니다. 건설, 물류, 우주, 위험 환경, 그리고 적응형 인프라가 존재하지 않는 장소에서는 여전히 가치가 있을 수 있습니다.

하지만 가정집, 병원, 요양 시설, 일상적인 인간의 공간에서는 더 나은 질문이 다음과 같을 수 있습니다.

"우리가 로봇을 어떻게 더 인간처럼 만들까?"

라기보다는,

"인간 환경 자체를 어떻게 더 반응적으로 만들까?"

일 수 있습니다.

세 가지 아키텍처 기본 요소

1. 변형 표면 (Morphing surfaces)

단단한 로봇이 정적인 바닥을 이동하는 대신, 바닥 자체가 프로그래밍 가능한 기계적 매체가 됩니다.

국소화된 소프트 액추에이터(localized soft actuators), 가변 강성 재료(variable-stiffness materials), 그리고 내장 감지 기능은 표면이 모양을 바꾸거나, 지지력을 제공하거나, 움직임을 우회시키거나, 충격을 흡수할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 단순히 장애물을 피해 경로를 _계획_하는 것이 아니라, 물리적으로 그 주변에 재구성될 수 있습니다.

이것은 순수한 공상과학이 아닙니다. 소프트 로봇 시스템은 이미 탄성체(elastomers), 유체 구동 장치(fluidic actuation), 형상 기억 재료(shape-memory materials), 저항 메커니즘(jamming mechanisms), 그리고 가변 강성 복합재(variable-stiffness composites)를 사용하여 모양과 강성을 적응시킵니다.

진짜 어려운 문제는 개념적인 불가능성이 아니라, 규모(scale), 내구성(durability), 에너지(energy), 감지(sensing), 그리고 제어(control)입니다.

2. 제2의 피부 반응형 외골격 수트 (Second-skin reactive exosuits)

경직된 외골격은 종종 인간의 몸을 교정해야 할 기계적 틀로 취급합니다.

더 나은 인터페이스는 **부드럽고 분산된 외골격 수트(soft, distributed exosuit)**일 수 있습니다. 이는 대부분의 시간 동안 편안하고 유연한 메쉬 형태의 웨어러블 장치이며, 불안정하거나 임박한 낙하를 감지할 때 국소적으로 강성을 높입니다.

이것은 방화벽(firewall)의 물리적 유사체입니다.

대부분의 시간 동안 몸이 자연스럽게 움직이도록 허용합니다. 결정적인 순간에는 더 넓은 영역에 걸쳐 힘을 분산시키고, 최대 충격량을 줄이며, 일시적인 구조적 지지력을 제공합니다.

가변 강성 액추에이터와 소프트 로봇 시스템은 이미 노인 돌봄, 재활, 수술 및 섬세한 조작과 같은 애플리케이션을 포함하여 더 안전한 인간-기계 상호 작용을 위해 탐구되고 있습니다.

핵심 변화는 이것입니다:

안전성은 충돌 후에 실행되는 제어 정책에만 국한되지 않습니다.

안전성은 인터페이스 자체에 설계된 재료적 속성이 될 수 있습니다.

3. 사물의 해체 (Dissolving the object)

가장 깊은 변화는 개념적인 것입니다.

오늘날 우리는 이렇게 질문합니다: 로봇이 이 컵을 어떻게 집을 수 있을까?

앰비언트-무정형 시스템(ambient-amorphous system)은 다음과 같이 질문합니다: 애초에 컵을 분리된 기계가 가져야 할 필요성이 있을까?

어쩌면 테이블 자체가 표면 지오메트리를 조정할 수도 있습니다. 어쩌면 필요한 순간에만 가변적인 조작기(compliant manipulator)가 가구에서 나타날 수도 있습니다. 어쩌면 그 사물 자체에 수동적 또는 능동적 재료 지능이 포함되어 있을 수도 있습니다.

“로봇”은 공간으로 들어오는 '사물'이라는 개념을 벗어납니다.

그것은 공간의 일시적이고 재구성 가능한 행동(reconfigurable behavior)이 됩니다.

개발자가 관심을 가져야 하는 이유

이것은 단순히 로봇 공학 이야기가 아닙니다. 소프트웨어 아키텍처 이야기입니다.

우리는 다음으로 이동하고 있습니다:

– APIs 및 마이크로서비스
– 클라우드 네이티브 시스템
– 사이버-물리 시스템(CPS)
– 체화되고 물질 인지적인 시스템

앰비언트-무정형 아키텍처에서는 소프트웨어가 더 이상 단순히 장치를 제어하는 것에 그치지 않습니다. 그것은 물질 상태를 조정합니다.

이것은 새로운 공학적 기본 요소(engineering primitives)를 도입합니다:

마지막 행이 중요합니다.

기존 클라우드 시스템에서 버그는 데이터를 손상시키거나 다운타임을 유발할 수 있습니다.

체화된 시스템에서는 버그가 인간의 신체에 힘을 가할 수도 있습니다.

이것이 바로 “설계 단계부터 안전성(safety by design)”이라는 것이 나중에 안전 모듈을 추가하는 것을 의미할 수 없는 이유입니다. 그것은 첫날부터 물질, 형태학(morphology), 제어 루프, 그리고 실패 모델에 내장되어야 합니다.

우리가 무시할 수 없는 프라이버시 문제

지능과 감지가 어디에나 존재한다면, 앰비언트 로봇공학은 쉽게 감시 인프라가 될 수 있습니다.

자세, 움직임, 수면, 낙상, 목소리, 일상 루틴을 감지할 수 있는 방은 단순히 “스마트 홈”이 아닙니다. 그것은 인간 생활의 가장 사적인 부분 주변에 존재하는 지속적인 센서 네트워크입니다.

따라서 아키텍처는 기본적으로 **로컬 우선(local-first by default)**이어야 합니다:

sensing → local inference → material actuation
       → explicit consent
       → minimal retention
...

기본값은 클라우드 의존성이 아니라 엣지 추론(edge inference)이어야 합니다.

데이터는 최대화되는 것이 아니라 최소화되어야 합니다.

동의는 명시적이고, 철회 가능하며, 이해하기 쉬워야 합니다.

능동적인 감지는 무해한 램프나 매트리스 센서 뒤에 숨겨져 있는 것이 아니라 물리적으로 보여야 합니다.

Weiser는 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)이 심오한 프라이버시 문제를 야기한다는 것을 이해했습니다. 만약 우리가 프라이버시 우선 아키텍처 없이 앰비언트 로봇공학을 구축한다면, 우리는 배려하는 환경을 만들지 못할 것입니다.

우리는 아름답게 디자인된 감시 시스템만 만들 것입니다.

정직한 공학적 문제들

이 비전은 매력적이지만, 공짜는 아닙니다.

소프트 로보틱스(Soft robotics)는 여전히 재료 피로, 관통 및 열화, 모델링의 어려움, 비선형 동역학(nonlinear dynamics), 센싱 밀도, 전력 자율성, 페이로드 제한, 그리고 표준화된 벤치마크의 부족과 같은 주요 장벽에 직면해 있습니다.

가변 강성(Variable stiffness)은 안전성과 역량 사이의 간극을 메우는 데 도움을 주지만, 자체적인 트레이드오프를 야기합니다. 부드러운 상태(soft state)는 더 안전하고; 단단한 상태(stiff state)는 지지 및 힘 전달에 더 유용합니다. 공학적 과제는 이러한 상태들 사이를 신뢰성 있게, 빠르게, 그리고 안전하게 전환하는 것입니다.

그리고 더 깊은 위험이 있습니다: 주변 환경 시스템(ambient systems)들이 불투명해질 수 있다는 것입니다. 방이 당신 주위에 맞춰진다면, 누가 '적응'의 의미를 결정할까요?

그 답은 블랙박스 최적화 목표가 될 수 없습니다.

인간, 재료, 기계 사이에 읽을 수 있는 계약(legible contract)이어야 합니다.

패러다임 전환 (The paradigm shift)

휴머노이드 로봇은 세상이 기계에게 읽기 쉬워지기를 요구합니다.

주변 환경의 비정형 아키텍처(Ambient amorphous architecture)는 기계가 세상과 연속적이 되기를 요구합니다.

우리는 거실에 어색하게 서 있는 반짝이는 금속 휴머노이드를 반드시 필요로 하지는 않습니다.

기계로 인식되기를 강요하지 않으면서, 양보하고, 지지하며, 재구성하고, 돌볼 수 있는 방을 필요로 할 수도 있습니다.

로보틱스의 미래는 사람의 모습과 같지 않을 수 있습니다.

아무것도 아닌 것처럼 보일 수도 있습니다.

여러분은 어떻게 생각하십니까?

이족 보행 휴머노이드(bipedal humanoids)가 복잡한 인간 공간을 위한 올바른 범용 플랫폼일까요?

아니면 진정한 종착점은 로봇을 아키텍처 자체에 녹여내는 분산되고, 부드러우며, 주변 환경적인 인프라일까요?

댓글에서 논쟁해 봅시다.
작성자: Seyed Alireza Alhosseini Almoddarresieh
[https://almodarresieh.github.io/]