휴머노이드 로봇이 인간 작업자를 따라잡으려면 아직 멀었다
Why humanoid robots won't catch up to human workers any time soon
휴머노이드 로봇의 인상적인 시연(예: 테슬라 Optimus의 바텐더, Unitree의 무술 공연, 100m 세계 기록 경신)에도 불구하고, 전문가들은 실제 노동력 대체까지는 아직 멀었다고 말한다. 핵심 문제는 '조작(manipulation)'으로, 로봇이 물체를 집거나 다루는 것은 춤이나 달리기보다 훨씬 어렵다. Physical Intelligence가 인간형 로봇 올림픽에서 10개 과제를 해냈지만, 성공률 52%에 인간보다 4~10배 느렸다. 또한 일반화(generalization) 문제로, 특정 작업에 훈련된 로봇은 새로운 환경에 적응하기 어렵다. 전문가들은 수년에서 수십 년이 걸릴 것으로 전망한다.
로봇이 '콜라 캔 하나 집어 드는 것' 같은 단순한 작업조차 매우 어려워한다고 Physical Intelligence 공동창업자 Karol Hausman은 말한다.
HN 토론
60- seydor
휴머노이드에 투자하는 게 무슨 의미가 있는지 모르겠어요. 또 주식 시장 거품을 만들려는 게 아니라면요. 이미 생산을 대폭 로봇화한 공장들은 틈새 작업을 할 소수의 인간만 고용하고 있어요. 그 틈새 작업을 어떤 로봇으로 대체하는 것도 엄청나게 어려울 텐데, 하물며 휴머노이드로는 더욱 그렇죠.
이런 휴머노이드 로봇(또는 일반적으로 팔다리가 있는 로봇)은 전 세계적으로 값싼 노동력을 갈망하는 두 분야, 즉 농업과 건설에 유용할 수 있어요. 그런데 제가 본 데모들은 모두 거친 작업용으로 만들어진 게 아닌, 깨지기 쉬운 경량 로봇들이에요. 그래서 이 분야 전체가 지금은 메타버스와 같다고 결론을 내리게 됩니다.
- samlinnfer
저는 그 로봇이 문 열기, 셔츠 개기, 오렌지 깎기, 샌드위치 만들기 대회를 꼭 보고 싶어요. 마치 집안일 챔피언십 같을 거예요. 만약 당신 로봇이 그걸 해낸다면 그 자리에서 불티나게 팔릴 거예요.
편집: 파트 2가 있다는 걸 알게 됐어요: https://generalrobots.substack.com/p/benjies-humanoid-olympi...
- vessenes
이건 로봇 노동자에 대한 최근 에세이인데, Figure가 실제 조립 라인에서 패키지 관리를 하는 24시간 이상의 라이브 스트리밍은 언급하지 않네요.
산업용 로봇의 현재 위치를 평가하기 어려운 진짜 이유는, 가장 열심히 파고든 사람들 중 일부가 비밀주의적이고 또한 멱법칙(power law) 스케일링을 믿기 때문이에요. 그래서 처음 1,000대의 로봇은 다음 로봇 공장을 짓는 데만 사용될 거고, 그 공장도 다시 다음의 정말 큰 로봇 공장을 짓는 데 사용될 거예요. 휴머노이드 로봇이 실제로 소매점에서 판매되는 모습을 보게 될 때, 그들은 매우 빠르게, 대규모로 등장할 거예요.
Figure와 Boston Dynamics는 작년에 내년 생산분을 거의 즉시 매진시켰어요. 휴머노이드 로봇이 세계 경제에 미칠 영향을 과대평가하기는 정말 어렵다고 생각해요.
- jillesvangurp
따라잡을 필요가 없어요. 좁은 범위의 작업에서 충분히 잘해서 그럴 가치가 있으면 돼요. 완벽은 좋음의 적이에요. 제가 본 모든 것은 프로토타입이 이미 인식, 집기, 그리고 어떤 식으로든 다른 것에 넣거나 얹는 것과 관련된 단순한 작업에 꽤 능숙하다는 것을 보여줘요.
춤추고, 점프하고, 달리는 등의 모든 것은 마케팅에는 좋지만 그런 작업에는 사실 그렇게 급하지 않아요. 손재주는 좋죠. 티셔츠 개기 같은 꽤 까다로운 일을 하는 휴머노이드 로봇의 예는 많아요.
나머지는 그런 것들이 점차 더 빠르고, 효율적이며, 더 복잡한 일을 하도록 만드는 최적화일 뿐이에요.
- hobofan
이 기사는 휴머노이드 로봇 게임과 지금 이루어지고 있는 일반적인 진전을 보는 완전히 잘못된 렌즈를 사용한다고 생각해요(물론 많은 로봇 회사들이 마케팅으로 어렵게 만들긴 하지만요). 지금 시연되고 있는 발전의 대부분은 로봇 _플랫폼_을 구축하는 것에 관한 것이에요. 개별적으로 모든 작업을 처음부터 끝까지 완료할 필요는 없지만, 한 번에 하나씩 그 경계를 넓혀가는 것이 진전의 단계인 거죠.
기사에서 제시된 다양한 과제들은 거의 서로 직교해요. 어떤 것은 하드웨어 엔지니어링 문제이고, 어떤 것은 소프트웨어/AI 문제이며, 대부분은 궁극적으로 경제적 문제예요. 그것들은 대부분 독립적으로 해결될 수 있어서, 수십 년이 걸리기보다는 수년 안에 해결될 가능성이 높아요.
로봇 공학은 "사람들은 1년 동안의 진전을 과대평가하고 5년 동안의 진전을 과소평가한다"는 범주에 매우 잘 들어맞는 분야라고 생각해요.
휴머노이드 로봇의 효과성(효율성이 아닌)에 관해 해결해야 할 많은 문제들(조작 = 단기 공간 계획; 장기 작업 계획)은 기사에서도 언급했듯이 현재 AI의 발전에서 큰 이점을 얻고 있으며, 제 추정으로는 현재 세대의 모델로 더 나은 하네스만 있으면 이미 해결 가능해요.