구글 딥마인드, '바둑 알파고' 이어 '탁구' 도전…사람 수준 도달

(서울=뉴스1) 김승준 기자 = 바둑 인공지능(AI) '알파고'로 센세이션을 일으킨 구글 딥마인드가 이번에는 탁구 로봇 AI를 만들었다. 숙련자를 이기지 못했지만 초보자를 상대로는 모두 이겼고 중급 수준 상대에게는 절반 수준의 승률을 기록했다.

18일 업계에 따르면 구글 딥마인드는 논문 사전 공개 사이트 아카이브와 유튜브를 통해 탁구 로봇 연구 결과를 발표했다.

이 로봇은 팔 하나로 구성됐으며 전후좌우 움직임은 2차원 레일 위에서 구현됐다.

연구팀은 "최근 몇 년 동안 로봇 학습 기술은 발전해 요리, 청소, 공중제비가 가능해졌지만 정확도, 속도 측면에서 인간 수준을 달성하는 것은 여전히 큰 과제"라며 "탁구에는 복잡한 동작, 빠른 눈과 손의 협응, 상대의 강점과 약점을 파악하는 고도의 전략이 필요하다. 인간 선수도 고도의 숙련도를 달성하려면 수년간의 훈련을 거쳐야 한다"고 설명했다.

탁구는 실내에서 실험이 가능하고 고속 동작, 정밀 제어, 빠른 의사결정 등 다양한 요소가 개입하므로 로봇 연구에서 벤치마크 용도로 활용됐다.

딥마인드가 기존에 개발한 알파고가 바둑 전략만을 세웠다면 이번 로봇은 빠르게 판단한 전략을 물리적으로 구현해야 해서 개발 난도가 높다.

연구진은 포핸드 탑스핀, 백핸드 타기팅, 포핸드 서브 등 탁구의 구성 기술에 특화된 제어 정책(프로그램)과 이를 선택하는 컨트롤러로 시스템을 구성했다.

제어 인공지능 시스템은 소량의 인간 사이의 경기 데이터를 바탕으로 초기 훈련을 하고 이후 시뮬레이션을 통한 추가 훈련도 거쳤다.

이후 인간과의 훈련 경기를 반복하며 기술을 향상했다. 또 경기 중의 데이터를 실시간으로 파악해 로봇은 자신과 상대의 강점과 약점을 분석해 상대에 빠르게 적응하는 기술도 적용됐다.

학습을 마친 로봇은 연구소 인근 지역의 일반인들과 경기를 시작했다. 참여자들은 실력과 경력을 기준으로 초급, 중급, 고급으로 분류됐다. 고급 참여자들은 3년 이상 탁구 경력과 다수 대회 출전 경력을 가진 사람들이었다. 중급은 1년에 이상의 경력을 가진 사람들이었다.

로봇은 초급을 대상으로는 100% 승리했으며 중급을 상대로는 55%의 승률을 기록했다. 상급 선수를 상대로는 한 경기도 이기지 못했다.

중급자의 경우 경기가 진행되며 로봇의 약점을 파악해 승률이 올라가는 경향을 보였다.

연구팀은 "역동적이고 고난도의 기술이 요구되는 탁구에서 아마추어 인간 수준의 성능을 발휘하는 학습된 로봇 에이전트 개발에 성공했다"며 "빠른 공이 오는 상황에서 로봇의 지연 시간 제약을 줄이려면 공의 궤적 예측 모델을 개선하거나 로봇의 센서와 구동부의 빠른 통신 프로토콜을 구현해야 한다"고 했다.

seungjun241@news1.kr