“사람처럼 판단하는 로봇 시대”…소수 영상으로 인간 의도·행동 학습

KAIST, 피지컬 AI 난제 해결할 새 학습기술 개발
AI, 인간 올바른 행동 선택 지원..로봇, 자율차 등 활용

AI가 인간의 의도와 판단기준을 학습하는 ‘VOTP’ 기술 개념도. KAIST 제공.

로봇이 인간의 의도를 이해하고 스스로 올바른 행동을 선택할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 학습 기술이 개발됐다.

앞으로 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 드론, AI 에이전트 등에 폭넓게 적용해 피지컬 AI 시대를 앞당길 것으로 기대된다.

KAIST는 유창동 전기및전자공학부 교수 연구팀이 단 몇 개의 예시 영상만으로 인공지능(AI)이 인간의 의도와 판단 기준을 학습하는 기술인 ‘VOTP’(Video Optimal TransPort)’를 개발했다고 10일 밝혔다.

최근 AI 기술이 물리적 세계로 나와 직접 판단하고 행동하는 ‘피지컬 AI’ 시대로 빠르게 진화하고 있다. 공장에서 위험한 작업을 대신 수행하는 로봇을 비롯해 스스로 도로 상황을 판단하는 자율주행차, 정교한 수술을 수행하는 의료 로봇 등이 대표적이다.

하지만 기계가 수행한 행동이 인간의 의도에 맞는지, 어떤 행동이 더 바람직한지를 판단하는 인간 수준의 평가 기준을 학습시켜야 하는 문제가 있다.

가령, 수술 로봇이 봉합을 하거나 자율주행차가 복잡한 교차로를 통과할 때 AI는 수많은 선택지 중 가장 적절한 행동을 골라야 한다. 이를 위해 인간의 선호와 판단 기준이 반영된 ‘보상 함수’가 필요하다.

보상함수는 사람이 수천에서 수만 개의 행동 데이터를 직접 평가해야 하기에 막대한 비용과 시간이 든다.

연구팀은 개발한 VOTP 기술은 몇 개의 좋은 사례와 나쁜 사례 영상만으로도 AI가 인간이 선호하는 행동 패턴을 스스로 파악하도록 돕는다.

방대한 양의 데이터를 사람이 일일이 평가하지 않고, AI가 인간의 판단기준을 이해하고 다양한 상황으로 확장해 학습할 수 있도록 구현한 것이다.

유창동 교수는 “VOTP 기술은 소수의 영상만으로 인간의 판단 기준을 학습할 수 있어 로봇이 사람처럼 판단하는 시대를 앞당길 것”이라며 “모든 피지컬 AI 시스템의 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.

연구 성과는 오는 7월 서울 코엑스에서 열리는 AI 및 머신러닝 분야 국제학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 주요 발표 논문으로 선정됐다.

유창동(왼쪽) KAIST 교수와 연구진. KAIST 제공.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr