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올 여름 프랑스에서 제33회 올림픽이 개최되었죠. 다양한 경기 소식들 가운데 양궁 대표팀 관련 기사가 눈에 띄었는데요. 더이상 적수가 없는 우리 대표팀 선수들의 훈련을 위해 로봇 궁사까지 동원되었다는 얘기가 정말 흥미로웠습니다. 센서로 바람의 방향과 세기를 파악해 완벽에 가까운 적중력을 자랑하는 로봇과 대결했다고 하니 올림픽에서 대한민국 대표팀의 선전이 이해가 됩니다. 

[사진]대한양궁협회​

앞으로 탁구도 로봇과 함께 연습하게 될까요? 바둑 인공지능 '알파고'로 센세이션을 일으켰던 구글 딥마인드가 이번에는 탁구 로봇 AI를 만들었습니다. '알파고'는 놀라운 바둑 지능을 가졌지만 실제로 바둑판에 돌을 놓는 일은 사람이 대신해줘야 했는데요. 이제 탁구대를 사이에 두고 로봇과 인간이 직접 경기를 치를 수 있다니 정말 놀라운 소식입니다.

탁구 치는 로봇, 대단한건가요?

탁구와 같은 스포츠를 하기 위해서는 복잡한 동작, 빠른 눈과 손의 협응, 상대의 강점과 약점을 파악하는 고도의 전략이 필요하며, 인간도 고도의 숙련도를 달성하려면 수년간의 훈련을 거쳐야 합니다. 알파고는 바둑 경기를 위한 전략만 세우면 되었지만, 탁구 로봇은 빠르게 판단한 전략을 다시 물리적으로 구현해야 한다는 점에서 로봇의 성능을 테스트할 수 있는 중요한 기준이 될 수 있습니다.

= 인간 수준의 성능에 도전

로봇 공학의 발전에도 불구하고 정확성, 속도, 적응성 면에서 여전히 인간 수준의 성능을 달성하는 데에는 어려움을 겪고 있습니다.

= 복잡성과 전략성

탁구는 복잡한 저수준 기술과 전략적 게임플레이 때문에 인간이 익히기 위해서도 오랜 훈련이 필요합니다. 최적이 아닌 기술이라도 자신 있게 실행할 수 있는 것이 더 나을 수 있으며, 이는 탁구를 체스나 바둑과 같은 순수한 전략 게임과 차별화하는 요소입니다.

= 로봇 공학 역량 기준

탁구는 빠른 움직임, 정확하고 전략적인 실시간 의사 결정, 시스템 설계 및 인간 상대와의 경쟁을 포함한 로봇 역량을 발전시키는 데 중요한 기준이 됩니다.

= 처음 보는 상대와의 경기

이전의 로봇 탁구 연구는 처음 만나는 인간 상대와의 전체 경쟁 게임을 치르는 도전에 대해 다룬 적이 없습니다. 

[이미지]Google DeepMind

인간 VS 로봇: 결과는?

= 승률

탁구 기술을 익힌 로봇의 실력을 평가하기 위해 수준이 다양한 29명의 선수들과 실제로 경기를 진행했습니다. 이 중 13번의 경기에서 승리를 거둬 45%의 승률을 보였다고 합니다. 비록 고급 숙련자를 대상으로는 한 번도 승리하지 못했지만 중급자를 상대로는 승률 55%, 비숙련자인 초급 선수들과는 모든 경기를 이겼다고 하니 로봇이 중급 수준의 실력을 쌓았다는 것을 알 수 있습니다.

= 참가자 후기

연구 참가자들을 로봇과의 게임을 즐기며, 참가자들의 실력 수준이나 경기 결과에 관계 없이 '재미'와 '몰입도'에 높은 점수를 주었습니다. 고급 플레이어들은 로봇의 약점을 발견해 이를 공략할 수도 있었지만 여전히 로봇과의 게임을 즐겼고, 경기 후 참가자들은 로봇이 공 자동발사기보다 더 역동적인 연습 파트너가 될 잠재력을 가지고 있다고 인터뷰했습니다. 

이번 올림픽에서 여자탁구가 16년 만에 단체전 메달을 획득했다는 소식에 많은 분들이 기뻐하셨을 텐데요. 탁구 종목 훈련에도 로봇이 도입되면 더 좋은 성적을 거둘 수 있을까요? 최고의 인간이 되기 위해 로봇과 훈련하는 광경, 어떻게 생각하시나요? 

[참고] Google DeepMind