뇌파로 로봇을 가르친다면, 경험을 제공한 사람에게는 무엇을 줄까요

뇌파는 로봇에게 어떤 정보를 줄 수 있을까요

사람이 로봇의 행동을 보며 잘못됐다고 느낄 때, 그 반응을 뇌파에서 찾아 로봇 학습에 활용하는 연구가 있어요. 머리 표면에 전극을 붙여 뇌의 전기적 활동을 측정하는 EEG, 그리고 이 신호를 기계의 입력으로 쓰는 BCI, 즉 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술입니다.

저는 이 연구를 보면서 데이터를 제공한 사람의 몫이 궁금해졌어요. 숙련자의 판단과 동작이 로봇을 훈련시키는 데 쓰인다면, 그 사람에게는 어떤 설명과 보상이 필요할까요? 먼저 지금 기술로 할 수 있는 일부터 살펴볼게요.

실험에서 확인한 것은 오류 판별과 학습 보조예요

사람이 로봇의 실수를 알아차렸을 때 나타나는 뇌파 반응을 오류 관련 전위, ErrP라고 해요. 연구자들은 측정한 신호를 분석해 사람이 로봇의 행동을 어떻게 평가했는지 추정하고, 이를 학습 과정의 피드백으로 사용합니다. 사용자의 뇌파를 분류하는 준비 과정이 필요하고, 판단이 항상 맞는 것도 아니에요.

2017년 독일 DFKI 연구진의 실험에서는 사람이 손짓으로 명령을 내리고, 로봇은 그 손짓에 어떤 행동으로 응답해야 하는지 배웠어요. 손짓은 별도 센서로 읽고, 뇌파는 로봇의 반응이 맞았는지를 평가하는 데 썼습니다. 오류 판별의 균형 정확도는 시뮬레이션 실험에서 약 91%, 실제 로봇 실험에서 약 90%였어요. 이 수치는 오류와 정상 반응을 구분한 성능입니다. 로봇이 모든 작업을 90% 성공했다는 뜻은 아니에요. Kim 등, 2017

2020년 ICRA에 발표된 Akinola 등의 연구도 관찰자의 뇌파를 학습에 활용했어요. 로봇이 장애물을 피해 목적지로 가는 과제에서, 뇌파로 얻은 평가가 학습 초기에 탐색 방향을 잡는 데 도움이 됐습니다. 사람이 설정한 최종 목표와 학습 체계를 없앤 것이 아니라, 드문 보상만으로 배우기 어려운 부분을 사람의 평가로 보완한 거예요. Akinola 등, 2020

2023년 프라운호퍼 연구진은 젤을 바르는 전극 대신 건식 EEG 장비로도 학습을 도울 수 있는지 시험했어요. 결과는 긍정적이었지만, 연구 대상은 3차원 로봇 시뮬레이션이었습니다. 실제 공장의 움직임과 잡음 속에서도 같은 성능이 나오는지는 별도로 확인해야 해요. Vukelić 등, 2023

2024년 공개된 E2H 연구는 조금 다른 방식이에요. 뇌파에서 동작을 뜻하는 명령을 추정하고, 별도의 동작 생성·제어 모델이 휴머노이드를 움직이도록 했습니다. 연구진도 비침습 뇌 신호만으로 정밀한 이동 경로를 읽기 어렵다는 점에서 두 단계를 나눴다고 설명해요. 이 역시 머릿속의 숙련 기술을 통째로 복사한 실험은 아닙니다. E2H 연구