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[IT뉴스]피지컬 AI 대부 캘블링 MIT 교수 "로봇, 대량 데이터보다 모듈화된 뇌구조 필요"

온카뱅크관리자

2026-07-03 15:17:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qZkP0cZvSI">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6a2ac4b76f11ee975f34d47e6ff24c6b0d7981d8e9d2fbd26c5ba92a846c50aa" dmcf-pid="B5EQpk5TSO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/03/552796-pzfp7fF/20260703151230524vwgr.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zSnbGiSrvC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/03/552796-pzfp7fF/20260703151230524vwgr.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="08f07e560ac2a16f3df8ecc3d7b63b4e8da001ce625ea305b422b21bfcb9d117" dmcf-pid="b1DxUE1yls" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] "방대한 데이터로 관측값을 행동에 매핑하는 블랙박스 방식만으로는 지능형 로봇을 만들기 어렵습니다"</p>
          <p contents-hash="f9baa0331ae289a8829cfc683c0723ebc750b23b55ec21c4162db411b699b3cb" dmcf-pid="KtwMuDtWCm" dmcf-ptype="general">레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 이같이 강조했다.</p>
          <p contents-hash="3268edf1050e68f9bb541818640770e18fa2b5819fa269d9abd2dab0312741e4" dmcf-pid="9JuSaUJ6Wr" dmcf-ptype="general">레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 "방대한 데이터로 관측값을 행동에 매핑하는 블랙박스 방식만으로는 지능형 로봇을 만들기 어렵다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="586de1fc108378cfea959e4072ba51e2ea666ee1f9b3c1ae5331f258d7be6131" dmcf-pid="2i7vNuiPlw" dmcf-ptype="general">캘블링 교수는 부분관측 마르코프 결정과정(POMDP)을 인공지능·로봇공학에 도입한 학자다. 1997년 국제인공지능공동학술대회(IJCAI)가 만 35세 이하 우수 AI 연구자에게 수여하는 'IJCAI 컴퓨터 및 사고상'을 받았고, 2000년 미국인공지능학회(AAAI) 펠로우로 선출됐다. 그가 2000년 공동 창간한 학술지 '머신러닝 리서치 저널'(JMLR)은 지금도 해당 분야 권위 학술지로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="dd37ef1481d4d950f8d5d5871e76f120e0c2eef94e2b8d99f9db2b0fa75ee5d5" dmcf-pid="VnzTj7nQyD" dmcf-ptype="general">캘블링 교수는 이날 '합리적인 로봇'을 주제로 한 연설에서 "모델이 복잡하고 유연할수록 필요한 데이터양은 기하급수적으로 늘어난다"며 데이터 투입 위주의 현재 대형언어모델(LLM) 업계 접근법이 피지컬 AI 범용 모델에는 비효율적이라고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="aec4c8e0c048501723cde0a38fe936ee8b9b44b60f7143275de59dc33cf5810c" dmcf-pid="fLqyAzLxvE" dmcf-ptype="general">그는 이런 한계를 넘어설 대안으로 '합리적 로봇' 개념을 제시했다. 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합해 적은 데이터로도 로봇이 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만드는 접근법이다.</p>
          <p contents-hash="e437c92a0df3014737641a00b66c5f5ddacde92757d5c24d9812b98629a20bc8" dmcf-pid="4oBWcqoMSk" dmcf-ptype="general">캘블링 교수는 합리적 로봇의 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽으면서도 공간을 이해하는 것만으로는 부족하다고 말했다. "물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있어야 이후 행동을 계획할 수 있다"며 "이런 인과 추론은 현재 대부분 로봇 모델이 하지 못하는 부분"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="17f5b2af144998a00c422ef205c8aa1027d0136fb3a7974c499e7689e8e56b59" dmcf-pid="8gbYkBgRvc" dmcf-ptype="general">모듈형 로봇 학습 설계의 필요성도 강조했다. 캘블링 교수는 "인간 뇌처럼 지각·행동계획·목표설정·추론을 분리된 모듈로 구성하는 로봇 학습 설계가 필요하다"며 "학습 문제를 모듈화하면 필요한 데이터양을 대폭 줄일 수 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="373a2aff2f4f2765e494d6b02faa1ab1bf1bb33a531f1cdc9feb341cc6f4e896" dmcf-pid="6aKGEbaeyA" dmcf-ptype="general">실제로 그는 이런 모듈형 설계를 적용해 3~6회의 시연만으로 새로운 건물과 새로운 로봇 형태에 적용되는 학습 사례, 처음 보는 기계로 과일주스를 만드는 시연, 로봇 '스팟'이 사람이 잠든 사이 3시간 동안 혼자 빗자루질을 연습한 사례 등을 소개했다.</p>
          <p contents-hash="44ae9181a8a4b14f32ae8b3a2502213083016f6b06ce08c1deb53105aae16013" dmcf-pid="PN9HDKNdvj" dmcf-ptype="general">캘블링 교수는 기조연설 후 이어진 패널 토론에도 참여했다. 노암 브라운 오픈AI 연구 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 에밀리 블랙 미국 뉴욕대(NYU) 교수와 함께한 자리에서 그는 "성공할 것이라고 확신하는 프로젝트를 하고 있다면 이미 실패한 것"이라며 "논문을 적게 쓰고 일주일에 반나절은 종이 공책만 들고 사색하라고 권한다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="cafc8b75864fb613d86598e152deaefce41dc22c2af58e1d64e9d2047d50855a" dmcf-pid="Qj2Xw9jJTN" dmcf-ptype="general">한국의 AI 인재 전략을 논의하는 자리에서는 "지금의 신경망과 그래픽처리장치(GPU) 조합이 AI의 전부라고 여기지 말라"며 "10~20년 뒤 나올 완전히 다른 패러다임을 상상해보라"고 말했다.</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>

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