물리적 AI와 기존 AI: 실제 차이점은 무엇인가?

컴퓨터부터 인간을 대신해 일을 해주는 기계까지, 우리는 과연 얼마나 발전했을까?
하지만 아직 AI의 새로운 세계가 펼쳐질 것입니다.

AI의 다음 단계는 물리적 AI입니다. 물리적 AI는 AI가 물리적 세계와 상호 작용하는 것입니다. 즉, 로봇 공학을 의미합니다.
– 젠슨 황(Nvidia), 2025년 1월 16일

물리적 AI는 아직 우리가 준비되지 않은 단계입니다. 하지만 다시 생각해 보면, 과연 우리가 진정으로 준비되었을까요? ChatGPT가 등장했고, 우리는 적응했습니다.

물리적 AI도 다르지 않을 것입니다.
인간의 특징은 적응한다는 것입니다.

이 블로그에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다.

• 물리적 AI란 무엇인가
• 기존 AI란 무엇인가
• 생성적 물리 AI란 무엇인가
• 두 가지의 주요 차이점
  

조금이라도 궁금하다면(궁금하실 거라는 건 알지만요) 자세히 살펴보겠습니다.

물리적 AI란 무엇인가요?

물리적 AI 로봇이나 자율주행 자동차와 같은 기계를 통해 물리적 세계를 감지하고, 이동하고, 상호 작용할 수 있는 인공 지능입니다.

이는 스마트한 의사결정과 실제 행동을 결합한 것입니다. 기본적으로 신체를 갖춘 AI라고 할 수 있습니다.

AI의 진화

60년이 넘게 우리는 소프트웨어 1.0 시대에 살았습니다. 즉, 사람이 코드를 작성하고 CPU에서 실행되는 시대였습니다.

그런 다음 소프트웨어 2.0이 등장했습니다. 이는 기계가 GPU로 구동되는 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습을 시작한 시대입니다.

이것이 바로 우리가 지금 생성적 AI라고 부르는 것의 탄생입니다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 디자인하고, 심지어 당신과 대화할 수도 있는 종류의 AI입니다.

하지만 이제 우리는 새로운 단계로 접어들고 있습니다. 물리적 AI.
아니요, 단순히 소프트웨어만 추가된 것이 아닙니다. 실제 세계를 움직이고, 보고, 감지하고, 상호 작용할 수 있는 AI입니다.

원천

자세히 살펴보겠습니다.

생성적 AI 뇌입니다.
물리적 AI? 뇌와 몸이 합쳐진 거예요.

→ 생성 AI는 쓰다 당신에게 이메일을 보내세요.
→ 물리적 AI는 배달하다 식료품.

손, 바퀴, 눈을 갖춘 AI입니다. 그리고 엄청나게 똑똑하죠.

그렇다면 Physical AI는 실제로 무엇을 할까요?

물리적 AI는 인간과 환경과 상호 작용하도록 설계되었습니다.

• 수술을 보조하는 로봇에 동력을 제공합니다.
• 교통 상황을 스스로 탐색할 수 있는 자율주행차
• 청소 위치를 파악하는 스마트 진공 청소기
• 심지어 사람보다 더 빨리 제품을 조립할 수 있는 공장의 기계도 있습니다.
  

단순한 자동화가 아닙니다. 움직이는 지능입니다.

Physical AI는 어떻게 작동하나요?

실제 세계에서 작동하려면 물리적 AI가 두 가지 주요 구성 요소에 의존합니다.

출처: Eye for Tech

1. 액추에이터:

이것들은 근육과 같습니다. 

• 바퀴
• 로봇이 물건을 옮기거나 들어올리는 데 도움이 되는 로봇 팔이나 다리.

2. 센서:

이것들은 눈과 귀입니다.

• 카메라
• 레이더
• 마이크는 기계가 주변 환경을 "보고" 반응하는 데 도움이 됩니다.

AI는 이러한 감각 정보를 수집하고 처리한 다음 학습한 내용을 바탕으로 행동합니다.

모든 것이 하나로 합쳐지는 방식(NVIDIA의 접근 방식):

1. 훈련은 DGX 컴퓨터에서 시작됩니다. 모델은 데이터를 통해 학습합니다.
2. 그런 다음 Omniverse라는 시뮬레이션 환경에서 강화 학습을 사용하여 미세 조정합니다.
3. 마지막으로, 훈련된 AI는 실제 로봇 내부의 두뇌인 Jetson AGX 컴퓨터에 배포됩니다.
   

물리적 AI의 실제 사례

1. 룸바(iRobot): 

AI가 탑재된 진공 청소기로, 집 안의 평면도를 학습하고 장애물을 피하며, 집에 아무도 없을 때에도 집안을 청소합니다.

2. 다빈치 수술 시스템(Intuitive Surgical 제공):

외과의가 정밀하고 최소 침습적 수술을 수행하도록 돕고, 정확도를 높이고 회복 시간을 단축하는 로봇 시스템입니다.

물리적 AI는 이미 우리의 생활과 업무 방식을 바꾸고 있습니다.

의료부터 물류까지, 집에서 고속도로까지, AI가 화면에서 벗어나 현실 세계로 나아가고 있습니다.

기존 AI의 작동 방식

기존 AI는 주로 데이터, 논리, 규칙을 사용하여 작동하는 유형의 AI입니다. 즉, 컴퓨터에 내장되어 있으며 실행보다는 사고에 도움을 줍니다.

음성 지원, 추천 시스템(Netflix나 Amazon 등), 사기 탐지 도구 등을 구동합니다.

예를 들어 설명해 보겠습니다.

당신이 통신회사에 근무한다고 상상해보세요.

고객 데이터가 저장소에 많이 보관되어 있습니다. 사용량, 청구 내역, 불만 사항 등이 여기에 포함됩니다.

이제 곧 서비스를 취소할 가능성이 있는 고객(이탈률)을 알아내고 싶다고 가정해 보겠습니다.

당신이 할 일은 다음과 같습니다.

1. 해당 데이터를 분석 플랫폼으로 이동합니다.
2. 다음을 알려주는 예측 모델을 구축합니다.
   "이 고객들은 떠날지도 몰라요."
3. 그런 다음 해당 모델을 할인 혜택을 제공하거나 해당 모델을 유지하기 위한 알림을 보내는 등 조치를 취하는 데 도움이 되는 애플리케이션에 연결합니다.
   

현 시점에서는 완전한 AI는 아니고 단지 예측 분석 수준입니다.

하지만 피드백 루프를 추가하면(시스템이 과거의 결정(실제로 누가 남았는지, 누가 제안을 받았음에도 불구하고 나갔는지)을 통해 학습함) AI가 됩니다.

그러니 무엇이 효과적이고 무엇이 효과적이지 않은지 많이 알수록, 시간이 지날수록 더욱 똑똑해집니다.

물리적 AI와 어떤 점이 다릅니까?

기존 AI는 디지털 공간에서 작동합니다. 

그것:

• 생각한다
• 예측한다
• 복수

하지만 아무것도 움직이지 않고, 보지도, 만지지도 않습니다.

반면, 물리적 AI는 한 걸음 더 나아갑니다. 

그것:

• 생각하고 행동한다
• 카메라, 센서 등을 이용해 실제 세계를 감지합니다.
• 모터, 바퀴 또는 로봇 팔을 사용하여 물리적인 물건을 이동하고 조작합니다.
  

따라서 기존 AI는 어떤 고객이 취소할지 예측할 수 있지만,
물리적 AI는 고객의 현관까지 라우터를 배달하는 로봇이 될 수도 있고, 현장에서 네트워크 문제를 해결하는 스마트 머신이 될 수도 있습니다.

생성적 AI는 기존 AI 및 물리적 AI와 어떻게 다른가요?

생성적 AI 새로운 콘텐츠를 만들기 위해 설계되었습니다.

엄청난 양의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)로부터 학습하고 패턴을 이해한 다음 해당 콘텐츠의 완전히 새로운 버전을 생성합니다.

예를 들어, ChatGPT는 블로그 게시물을 작성하거나 질문에 답변합니다.

AI를 인간 능력의 단계와 같다고 생각해 보자.

• 기존의 AI는 데이터를 분석하고 똑똑한 결정을 내릴 수 있는 사람과 같습니다.
• 물리적 AI는 분석하고, 생각하고, 물건을 들어올리고, 탐색하고, 조립하는 것처럼 움직일 수 있는 사람과 같습니다.
• 생성적 AI는 시를 쓰고, 그림을 그리며, 코드를 생성하고, 음악을 만드는 등 새로운 것을 창조할 수 있는 사람과 같습니다.

간단히 말해서:

→ 전통적인 AI는 똑똑합니다.

→ 생성적 AI는 창의적이다.

→ 물리적 AI는 스마트하고 물리적입니다.

기존 AI가 물리적 세계에서 부족한 점

기존의 AI는 데이터로 생각하는 데는 뛰어나지만, 편안함의 영역인 디지털 세계를 벗어나면 어려움을 겪습니다.

이는 미리 정의된 규칙과 패턴에 따라 작동합니다.

그래서 예상치 못한 일이 발생하면 어떻게 처리해야 할지 모릅니다.

예를 들어 설명해 보겠습니다.

AI를 활용해 다음 식사를 추천해주는 음식 배달 앱이 있다고 상상해보세요.

이 서비스는 사용자의 과거 주문 내역을 살펴보고, 이탈리아 음식을 자주 주문하는 경우 피자와 같은 유사한 음식을 제안합니다.

이제, 해당 지역에 교통 체증이 심해 배송이 지연된다고 가정해 보겠습니다.

AI가 집에서 더 빨리 요리할 수 있는 방법을 제안하거나 경고를 줄 수 있을까요?

아니요. 그런 실제 상황을 처리하도록 훈련받지 않았기 때문입니다.
단지 사용자의 데이터만 알 뿐, 실제로 외부에서 무슨 일이 일어나는지는 알 수 없습니다.

또 다른 예:

예를 들어, 공장에서 전통적인 AI가 병의 결함을 감지하는 데 사용된다고 가정해 보겠습니다.
깨지거나 금이 간 병의 이미지를 기반으로 훈련되었습니다.

하지만 라벨이 약간 잘못 인쇄되었거나 병이 약간 기울어진 것과 같이 새로운 종류의 결함이 나타난다면 어떻게 될까요?

AI가 바로 그 문제에 대한 훈련을 받지 않았다면, 그 문제를 전혀 놓칠 수도 있습니다.

왜?

기존의 AI는 즉흥적으로 적응할 수 없기 때문입니다.
그것은 보지도, 느끼지도, 움직이지도 않습니다.

→ 데이터에서 이미 본 것만 이해합니다.
그 이상은요? 헷갈리네요.

여기서 Physical AI가 등장합니다. 

다음과 같은 작업이 가능합니다.

• 환경을 감지하다
• 예상치 못한 상황에 적응하다
• 그에 따라 행동하세요.

생성적 물리 AI: 새로운 영역

생성적 AI + 물리적 AI = 게임 체인저.
이 새로운 형태는 생성적 물리적 AI라고 불리며, 미래적인 느낌이 드는 부분입니다.

그럼, 정확히 그것은 무엇일까요?

이해해 보자.

무엇이 이것을 "창조적"으로 만드는가?

일련의 고정된 지침을 따르는 기존 로봇과 달리, 생성적 물리 AI는 스스로 학습하고 적응하며 새로운 신체적 반응을 만들어낼 수 있습니다.

단순히 반응하는 것이 아니라, 창의적으로 생각하고 실행하는 것입니다.

예를 들어 설명해보겠습니다.

로봇이 당신의 방 청소를 돕는다고 상상해보세요.

• 기존 로봇은 직선으로 바닥을 청소할 뿐이었습니다.
  
• 하지만 생성적 물리 AI 로봇은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 침대 밑에 양말이 있는 것을 보세요
• 그것들을 어떻게 집어 올릴지 알아보세요
• 담요를 접으세요
• 심지어 책을 정리하는 방법을 제안하기도 하지만, 어떻게 해야 할지 구체적으로 알려주지는 않습니다.
  

왜? 

왜냐하면 그것은 당신의 생활 방식을 배우고, 당신의 일상에 적응하며, 이전에 본 적이 없는 상황에서도 더 똑똑하고 도움이 되는 방식으로 대응하기 때문입니다.

간단히 말해서:

• 생성형 AI처럼 학습합니다
• 물리적 AI처럼 작동합니다.
• 그리고 그것은 인간처럼 적응합니다
  

그것이 새로운 영역을 개척하는 이유입니다. 

우리는 더 이상 기계에게 그저 일을 하는 방법을 가르치는 데 그치지 않습니다. 우리는 기계가 현실 세계에서 창의적으로 생각하고 움직이는 방법을 가르치고 있습니다.

생성적 물리 AI의 응용

이제 생성적 물리 AI가 무엇인지 알았으니, 이 기술이 어디에 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. 솔직히 말해서, 꽤 멋지죠.

1. 창고의 스마트 로봇:

이 로봇은 상자를 들어올리는 것뿐만 아니라,

• 그것들을 옮기는 가장 좋은 방법을 알아보세요
• 장애물을 피하세요
• 무언가 바뀌면 경로도 조정합니다.

예를 들어, 아마존의 프로테우스 로봇이 있습니다. 

바쁜 공간을 탐색하고, 장애물(사람 포함)을 감지하고, 즉시 움직임을 조정할 수 있는 자율형 창고 로봇입니다. 고정된 경로가 필요 없습니다.

2. 의료 분야의 인간과 유사한 기계:

수술 중에 의사를 돕는 로봇을 상상해보세요. 단순히 도구를 잡아주는 것이 아니라, 의사의 손 움직임이나 환자 상태의 변화에 따라 동작을 조절합니다.

그것은 인간을 위해서 일하는 것이 아니라, 인간과 함께 일하는 법을 배웁니다.

예를 들어, Intuitive Surgical의 다빈치 로봇이 있습니다.

이 로봇 시스템은 의사가 최소 침습 수술을 수행하는 데 도움이 됩니다. 

이 장치는 외과 의사의 움직임을 반영하고 향상시켜, 섬세한 수술 중에 정밀하고 실시간적인 조정을 제공합니다.

3. 공장의 적응형 도구:

이러한 기계는 생산 라인에서 느슨한 나사나 결함이 있는 부품 등 문제가 있을 때 이를 감지하여 사람의 입력을 기다리지 않고도 문제를 해결할 수 있습니다.

실시간으로 적응하여 효율성을 높이고 실수를 줄입니다.

예를 들어 테슬라의 AI 기반 로봇팔이 있습니다.

이 로봇들은:

• 용접이나 조립과 같은 반복적인 작업을 수행합니다.
• 센서와 AI를 활용해 생산 라인의 예상치 못한 변화에 적응하세요.

예를 들어, 정렬이 잘못된 부분을 잡아내어 그 자리에서 바로 수정해줍니다.

물리적 AI 대 기존 AI: 주요 차이점

측면	전통적인 AI	물리적 AI
유추	뇌	뇌 + 신체
있음	무체성(소프트웨어나 디지털 플랫폼에만 존재)	구체화됨(물리적 기계와 로봇에 존재함)
상호 작용	데이터 및 디지털 입력과 함께 작동합니다.	센서와 움직임을 통해 물리적 세계와 상호 작용합니다.
적응성	미리 정의된 규칙을 따릅니다	실시간으로 학습하고 적응합니다
예	고객 이탈 예측	장애물을 피하는 자율주행차
주요 초점	의사결정 및 예측	의사결정 및 신체적 행동
안전 응용 프로그램	디지털 환경에 한정됨	자율 주행차와 같은 실제 사용 사례에 필수적입니다.

보시다시피:

• 기존의 AI는 컴퓨터에 설치된 스마트 비서와 같습니다.

이는 답변을 제공하고, 작업을 자동화하고, 패턴에 기반한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 물리적 AI는 화면에서 나오는 조수와 같습니다.

자동차를 운전하는 것, 공장에서 일하는 것, 심지어 수술을 돕는 것까지도 생각과 행동이 뒤섞인 것입니다.

Physical AI의 진정한 장점은 실시간 적응력에 있습니다. 

기존의 AI가 지시를 기다리거나 규칙을 따르는 반면, 물리적 AI는 인간과 마찬가지로 반응하고, 조정하고, 움직일 수 있습니다.

결론: AI 여정은 아직 끝나지 않았습니다

생각하는 소프트웨어부터 움직이는 기계까지, AI는 먼 길을 왔습니다.
하지만 이것은 시작일 뿐입니다.

• 기존의 AI는 데이터 처리 방식을 바꾸었습니다.
• 생성적 물리 AI는 이제 기계가 현실 세계와 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다.
  

하지만 ChatGPT가 AI의 종말이 아니었던 것처럼 Physical AI 역시 그렇지 않을 것입니다.
항상 "다음 단계"가 있을 겁니다.

그럼에도 불구하고, 여전히 가장 중요한 것이 하나 있습니다. 바로 인간의 지능입니다.

지능형 기계가 존재하는 세상에서도 소비자의 88%는 기업과 거래할 때 여전히 인간 상호작용이 필수적이라고 말합니다(PwC, 2023).

그렇기 때문에 가장 현명한 선택은 AI와 인간 중 하나를 선택하는 것이 아니라 둘을 결합하는 것입니다.

AI Business Asia에서는 AI의 힘과 날카로운 인간의 통찰력을 결합하여 귀사의 사업이 손쉽게 성장할 수 있도록 돕습니다.

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