추론과정을 보여주는 로봇, Menteebot
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작성일
2024.04.18 14:48
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Menteebot 이라는 로보틱스 스타트업에서 2년여 개발한 AI 로봇 영상을 공개했습니다.
언뜻 보면 기존에 많이 선보이던 로봇과 차별점이 없어보이고, 로보틱스 관점에서 봐도 대단치 않아 보이긴 합니다.
그런데, 영상 오른쪽에 보면 사람이 마치 사람에게 말하듯 덜 구체적으로 지시한 내용에 대해 외부 정보 센싱과 함께 Detect, Result, Think, Move, Speak, Listen 등의 과정을 거치며 팔과 다리의 기동으로 연결시키는 것을 볼 수 있습니다.
과일을 상자에 담아서 옮기라고 했으니 앞에 과일로 탐지된 이것과 저것을 들어 올려서 이쪽에 탐지된 빈 상자에 담고, 상자안에 과일들이 모두 담겼음을 다시 확인하고, 저쪽으로 상자를 들고 가야 하겠고, 거기 도착했으니 이제 놓아야겠다는 식으로 진행하는데요.
(마치 로봇의 속마음을 훔쳐보는것 같네요.)
이게 사전에 위치정보를 입력해주고 동작 하나 하나를 일일이 코딩한 것이 아니고, 단순히 손과 다리를 움직일줄만 아는 로봇에게 인간의 언어를 이해하고 지시사항에 대해 결과물로 만드는 일반능력이 가능함을 보인 것이 대단한 점이죠.
올 한 해는 휴머노이드 로보틱스의 관점에서 봐도 재미있겠습니다.
댓글 2
/ 1 페이지
가꾸님의 댓글
이쪽 관련 관심있어서 아는걸 조금 이야기 하자면 LLM이 돌아갑니다.
과거에는 특정 명령이 들어오면 그에 맞는 간단한 행동을 하게 되어있는 내부 AI 모델 또는 알고리즘 이었습니다.
최근엔 명령을 하면 LLM이 해당 명령을 수행하기 위한 적합한 절차 또는 행동들을 출력합니다. 즉 단순화된 여러 명령이죠.
그럼 LLM이 생성한 절차에 따라 이전에 만든 내부 AI 모델 또는 알고리즘이 실행되는 구조입니다.
어느정도 상황판단과 추론능력이 입증된 LLM을 일종의 행동 planner로 두어 동작하는 구조로, 보여지는 추론과정은 LLM이 출력한 절차로 예상되네요.
과거에는 특정 명령이 들어오면 그에 맞는 간단한 행동을 하게 되어있는 내부 AI 모델 또는 알고리즘 이었습니다.
최근엔 명령을 하면 LLM이 해당 명령을 수행하기 위한 적합한 절차 또는 행동들을 출력합니다. 즉 단순화된 여러 명령이죠.
그럼 LLM이 생성한 절차에 따라 이전에 만든 내부 AI 모델 또는 알고리즘이 실행되는 구조입니다.
어느정도 상황판단과 추론능력이 입증된 LLM을 일종의 행동 planner로 두어 동작하는 구조로, 보여지는 추론과정은 LLM이 출력한 절차로 예상되네요.
길벗님의 댓글
언어의 애매(Ambiguity)한 점을 잘 파악해 나가는 과정이 흥미롭습니다.