자동차 공장의 생산라인에서 빠른 속도로 일하는 산업용 로봇을 본 적이 있을 것이다. 로봇은 반세기 동안 현격한 진보를 이룩하며 사람의 작업을 대체하는 존재가 되었다.

그러나 한편으로는 재해 현장의 잔해 속에서 제대로 걷지도 못하고, 문을 열려고 하다가 넘어지는 모습을 보이기도 한다. 이는 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주최한 재난구조를 가정한 로봇경진대회에서 일어난 일이다.

현재의 로봇이 할 수 있는 일은 매우 제한적이다. 모라벡의 역설(Moravec's paradox)로도 알려진 바와 같이, 인간이 어렵다고 느끼는 일을 기계는 간단하게 수행하는 반면, (인간이) 간단하다고 여기는 일을 기계는 어려워하기도 한다.

이런 상황이 발생하는 주된 이유는 재해현장과 같은 실제 환경은 다양성과 변화를 동반하는 열린 환경 때문이며, 기존의 로봇이 활약해왔던 공장처럼 한정된 닫힌 환경과는 큰 차이가 있기 때문이다.

한정된 환경에서는 사전에 준비한 시나리오대로 작동하면 되지만, 열린 환경에서는 항상 예상 밖의 상황에 대응해야만 하기 때문에 환경을 관찰하고 그 변화를 바탕으로 임기응변을 통해 적응해야만 한다. 그런 부분에 대응하기 어려운 것이 현재 로봇의 현실이다.

이 상황을 타개할 방법으로 기대를 모으고 있는 것이 바로 AI기술이다. AI는 제3차 붐을 맞이하여 음성 및 화상인식, 번역부터 이상 감지, 예측에 이르기까지 다양한 분야에서 인간의 지적 능력에 필적하는, 때로는 인간을 뛰어넘는 능력을 발휘하고 있다.

그 근본에 있는 것은 기계학습이라는 데이터(경험)로부터 법칙과 경향을 학습하는 능력이다. 로봇연구는 AI의 진화에 의한 성과를 적용함으로써 양상을 크게 변화시키려 하고 있다. 그와 동시에 AI의 연구도 로봇이라는 신체를 얻음으로써 비약적으로 발전할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

일본은 Moon Shot형 연구개발제도 안에서 “스스로 학습, 행동하고 사람과 공생하는 AI 로봇”을 시작했다. 해외에서도 미국은 국가 Robotics Initiative 3.0이 공모를 시작했으며, 중국도 “제14차 5개년 계획”을 통해 로봇 산업 발전 계획을 발표했다.

모두 인공지능 등의 정보기술과 로봇기술의 융합을 통한 기술 진전과 산업확대를 도모한다.

이같은 상황 속에서 일본이 로봇 대국으로서의 국제 경쟁력을 유지, 확대하기 위해서는 현실에서 일할 수 있는 로봇을 실현하기 위한 기초연구의 추진, 오픈 플랫폼의 구축, 미국에서 실시되는 경진대회를 개발에 활용하는 것, 기초연구단계부터 사회 및 경제적 영향평가의 연구를 종합적으로 추진하는 것 등이 필요하다.