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[IT뉴스]로봇에 호기심을 넣자 아이처럼 배웠다…잘하다가 틀리는 시기까지 똑같았다 [후암동 논문 연구소]

온카뱅크관리자

2026-07-29 20:17:29

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 <img alt="사진은 기사 내용과 관련 없음. [게티이미지뱅크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118369ipgy.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KNCXhKB3ZF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118369ipgy.jpg" width="658">
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 사진은 기사 내용과 관련 없음. [게티이미지뱅크]
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 [헤럴드경제=장윤우 기자] 두 살배기에게 “파란 컵 좀 가져다줘”라고 하면 곧잘 가져온다. 그 아이가 ‘파란 컵’이라는 말을 실제로 들어본 적이 없어도 그렇다. 파란색을 알고 컵을 알면 그만이다. 요즘의 인공지능은 문장 수십억 개를 읽어서 학습해야 겨우 하는 일이다.
 일본 연구팀은 로봇을 활용해 그 차이를 파고들었다. 실험에서 로봇들은 학습 도중 한동안 성적이 떨어졌다가 다시 올라왔다. 아이가 말을 배우다 잘만 쓰던 “더워요”를 “덥어요”라고 하는 시기와 같았다.
 최근 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호에 따르면 일본 오키나와과학기술대학원대(OIST) 타니 준 교수와 도야 겐지 교수, 테오도어 팅커 연구원 연구팀은 이 같은 내용을 담은 연구 결과를 발표했다.
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 <img alt="호기심 점수를 주지 않은 경우(왼쪽)부터 전면 적용한 경우(오른쪽)까지 비교한 학습 곡선. 오른쪽으로 갈수록 배우지 않은 명령의 성공률이 가파르게 올라간다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118638ovrf.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="9kYpGP8BHt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118638ovrf.png" width="658">
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 호기심 점수를 주지 않은 경우(왼쪽)부터 전면 적용한 경우(오른쪽)까지 비교한 학습 곡선. 오른쪽으로 갈수록 배우지 않은 명령의 성공률이 가파르게 올라간다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]
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 로봇에 호기심 점수를 넣자 성공률이 두 배 늘었다
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 연구팀은 컴퓨터 속 가상 공간에 트럭 크레인을 닮은 로봇을 만들었다. 로봇은 점수를 따라 움직인다. 어떤 행동에 점수를 주느냐가 곧 학습 방식이다.
 보통은 점수 주는 기준이 하나다. 시킨 일을 해내는 경우에만 점수를 제공한다. 로봇은 여러 가지 행동을 수없이 반복하다 보면 점수가 나오는 쪽으로 다듬어진다.
 연구팀은 여기에 예상이 빗나갔을 때와 몸을 매번 다르게 움직이는 상황에도 점수를 줬다.
 로봇은 움직이기 전에 다음 순간 무엇이 보일지 미리 그려본다. 팔을 뻗으면 어떤 장면이 펼쳐질지 스스로 예측해 두는 식이다. 그런데 실제로 움직여보니 예상과 딴판인 장면이 나올 때가 있다. 처음 겪는 상황이라는 뜻이다.
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 <img alt="연구팀이 가상 공간에 만든 로봇과 실험에 쓰인 물체들. 로봇은 바퀴 두 개와 관절 두 개짜리 팔을 갖췄다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118844uzjn.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="2yeAdTSrG1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201118844uzjn.jpg" width="658">
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 연구팀이 가상 공간에 만든 로봇과 실험에 쓰인 물체들. 로봇은 바퀴 두 개와 관절 두 개짜리 팔을 갖췄다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]
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 연구팀은 바로 이때 점수를 줬다. 예상하지 못한 상황이 나올수록 이득을 보는 구조다. 사람으로 치면 궁금해서 자꾸 건드려보는 성향에 해당한다. 로봇에 호기심 점수를 준 셈이다.
 6만 번 반복 학습한 시점에서 호기심 점수를 뺀 로봇의 성공률은 41%였다. 호기심 점수를 준 로봇은 85.1%로 나왔다. 같은 시간을 들이고 성공률이 두 배 넘게 벌어졌다.
 호기심 점수를 받는 로봇은 학습 중반에 특이한 행동을 했다. 로봇은 시킨 일은 제쳐두고 놀듯이 돌아다녔다. 이 시점 성공률만 보면 헤매는 구간으로 보이지만 이때 쌓은 경험으로 후반에 성공률을 크게 높였다.
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 로봇도 아이처럼 “덥어요”하는 시기가 생겼다
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 연구팀은 함정을 하나 심어 추가 실험도 진행했다.
 연구팀은 기존에는 명령에 부합하는 행동을 해야 점수를 줬다면 이번엔 명령과 다른 행동을 해야 되는 방식으로 규칙을 바꿨다. 로봇이 스스로 익힌 규칙을 스스로 뒤집어야 풀리도록 설계했다.
 6만 번 학습을 마친 로봇 10대의 성공률은 배운 명령에서 83%, 안 배운 명령에서 74%였다. 함정 명령에서는 51%였다. 개체간 성공률 차이가 커서 5%에 머문 로봇부터 90%에 이른 로봇까지 나왔다.
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 <img alt="함정 명령을 학습한 로봇 10대의 성적 변화(왼쪽)와 함정 없이 학습한 로봇 10대의 성적 변화(오른쪽). 왼쪽은 성적이 올랐다 떨어진 뒤 다시 오르는 U자를 그린 반면, 오른쪽은 꾸준히 올라간다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119119hisr.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="VnnDLGWIX5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119119hisr.png" width="658">
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 함정 명령을 학습한 로봇 10대의 성적 변화(왼쪽)와 함정 없이 학습한 로봇 10대의 성적 변화(오른쪽). 왼쪽은 성적이 올랐다 떨어진 뒤 다시 오르는 U자를 그린 반면, 오른쪽은 꾸준히 올라간다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]
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 중요한 건 점수가 아니라 성공률 그래프 모양이었다. 10대 중 9대가 U자를 그렸다.
 처음에는 곧잘 맞혔다. 학습이 진행되자 오히려 성공률이 떨어졌다. 후반에 다시 올라와 처음보다 높은 곳에 안착했다. 로봇 10대는 모두 우상향했다.
 이 U자 성공률 그래프는 사람 아이에게서 익숙한 그림이다. 아이들은 “더워요”를 곧잘 말하다가, 어느 시기가 되면 “덥어요”라고 한다. ‘먹어요’ ‘앉어요’처럼 어간에 ‘-어요’를 붙이는 규칙을 익힌 뒤 예외에까지 밀어붙이는 것이다. “들어요”를 “듣어요”라고 하는 것도 같은 시기다.
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 <img alt="사진은 기사 내용과 관련 없음. [게티이미지뱅크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119412cnbq.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="f2VdfrDgZZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119412cnbq.jpg" width="658">
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 사진은 기사 내용과 관련 없음. [게티이미지뱅크]
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 로봇 머릿속에서도 똑같은 순서가 확인됐다.
 로봇은 명령을 하나씩 받을 때마다 그 명령을 자기 나름의 자리에 놓아둔다. 비슷한 뜻이라고 판단한 명령끼리는 가까이 다른 뜻이라고 판단한 명령끼리는 멀리 둔다. 책상 위에 카드를 늘어놓는 것과 비슷하다.
 그래서 어떤 명령이 어느 무리 옆에 놓였는지를 보면 로봇이 그 말을 무슨 뜻으로 알아들었는지 짐작할 수 있다. 연구팀은 학습 단계별로 로봇이 명령을 배치한 모습을 들여다봤다.
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 <img alt="로봇이 명령을 어떻게 분류해 두었는지 보여주는 그림. 동그라미 친 두 명령이 함정에 해당한다. 학습 1만5000번(위)에는 뒤섞여 있고, 3만 번(가운데)에는 엉뚱한 무리에 끼어 있다가, 6만 번(아래)에 제자리를 찾았다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119706luru.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4IklE0FYHX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ned/20260729201119706luru.jpg" width="658">
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 로봇이 명령을 어떻게 분류해 두었는지 보여주는 그림. 동그라미 친 두 명령이 함정에 해당한다. 학습 1만5000번(위)에는 뒤섞여 있고, 3만 번(가운데)에는 엉뚱한 무리에 끼어 있다가, 6만 번(아래)에 제자리를 찾았다. [국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 제12권 제30호]
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 학습 1만5000번 시점에는 명령어 무리 자체가 없었다. 아직 아무 규칙도 못 잡은 상태다.
 3만 번 시점에는 명령어 무리가 또렷해졌다. ‘바라보라’는 ‘바라보라’끼리, ‘가까이 가라’는 ‘가까이 가라’끼리 모였다. 문제는 함정 명령이었다. ‘자홍색 기둥을 바라보라’가 다른 ‘바라보라’ 명령들 사이에 끼어 있었다.
 6만 번 시점에는 명령어가 자리를 옮겼다. ‘가까이 가라’ 쪽으로 건너가 있었다. 문장은 ‘바라보라’인데도 실제로는 다가가는 명령이라는 걸 알아본 것이다.
 로봇은 아이가 겪는 학습 순서를 그대로 밟았다.
 다만 로봇을 아이와 같다고 말하기에는 거리가 멀다. 실험은 컴퓨터 안에서 이뤄졌고 로봇이 아는 세계는 동작 여섯과 색 여섯, 물체 다섯이 전부인 축소판이다. 안정적인 실력에 이르기까지 6만 번의 시행이 필요했다는 점도 연구팀이 스스로 한계로 꼽았다.
 한편 연구팀은 로봇이 스스로 도움을 요청하거나 과제 난이도를 조절하는 쌍방향 소통을 다음 과제로 제시했다.
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 참고논문
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 DOI : 10.1126/sciadv.aee7533
 논문 정보 : Theodore J. Tinker et al. ,Curiosity-driven development of action and language in robots through self-exploration.Sci. Adv.12,eaee7533(2026).
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