완벽할 줄 알았던 로봇이 사고 치면 어쩌나! How to investigate when a robot causes an accident – and why it’s important that we do
로봇이 언제 사고를 일으켰는지 조사하는 방법 및
왜 사고를 일으키는 것이 우리에게 중요한지
로봇이 어떤 정보에 대해 행동했는지를 빨리 아는게 중요
로봇은 우리의 일상생활에서 점점 더 많은 것을 특징으로 하고 있다. 그것들은 믿을 수 없을 정도로 유용하거나(바이오닉 팔다리, 로봇 잔디 깎는 기계, 또는 격리된 사람들에게 식사를 배달하는 로봇), 또는 단순히 즐거움을 줄 수 있다(로봇 개, 춤추는 장난감, 그리고 곡예사 드론). 상상력은 아마도 로봇이 미래에 할 수 있는 일의 유일한 제한일 것이다.
하지만 로봇이 우리가 원하는 것을 하지 않거나 해를 끼치는 방식으로 하면 어떻게 될까? 예를 들어, 생체 공학 팔이 운전 중 사고를 당하면 어떻게 되나요?
로봇 사고는 두 가지 이유로 걱정거리가 되고 있다.
첫째, 로봇의 수가 증가하면 당연히 관련된 사고의 수가 증가할 것이다. 둘째, 우리는 더 복잡한 로봇을 만드는 데 점점 더 능숙해지고 있다. 로봇이 더 복잡해지면, 왜 문제가 생겼는지 이해하는 것이 더 어려워진다.
대부분의 로봇은 다양한 형태의 인공지능으로 작동한다. AI는 인간과 같은 결정을 내릴 수 있다(객관적으로 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있다. 이러한 결정은 대상을 식별하는 것에서부터 말을 해석하는 것까지 다양한 것이 될 수 있다.
AI는 방대한 데이터 세트의 정보를 기반으로 로봇에 대해 이러한 결정을 내리도록 훈련된다. 그런 다음 AI가 작업을 설정하기 전에 정확성(우리가 원하는 작업을 얼마나 잘 수행하는지)을 테스트한다.
AI는 다양한 방식으로 설계될 수 있다.
예를 들어 로봇 진공 상태를 고려해 보아라. 표면에 부딪힐 때마다 무작위로 방향을 바꾸도록 설계할 수 있다. 반대로 장애물을 찾아 모든 표면적을 커버하고 충전 베이스로 돌아가기 위해 주변 환경을 설계할 수 있다.
첫 번째 진공은 센서로부터 입력을 받는 반면, 두 번째 진공은 내부 매핑 시스템으로 입력을 추적하는 것이다. 두 경우 모두 AI가 정보를 받아들여 그에 대한 결정을 내리고 있다.
로봇이 더 복잡한 것을 할수록 더 많은 종류의 정보를 해석해야 한다. 또한 청각 데이터의 경우, 라이브 음성, 라디오 및 바람과 같은 한 유형의 데이터의 여러 소스를 평가할 수 있다.
로봇이 더 복잡해지고 다양한 정보에 따라 행동할 수 있게 되면서, 로봇이 어떤 정보에 대해 행동했는지, 특히 언제 손상이 발생했는지 결정하는 것이 훨씬 더 중요해졌다.
황기철 콘페이퍼 에디터 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
(Source:
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