00:13셀치pt는 결국은 화면 안에서 일들이 다 돌아가는 거잖아요. 컴퓨터 안에서.
00:18에이전틱 AI는 혼자 일을 시킬 수 있는 뭔가고 피지컬 AI는 결국은 컴퓨터 바깥으로 나가서 AI를 하는 것들을 피지컬 AI라고 얘기를
00:26하고 있고요.
00:27로봇이 옛날부터 로봇이 있었잖아요. 로봇이 옛날에는 사람들이 다 프로그래밍을 해서 움직였어요.
00:33어디까지 가서 여기 뭐가 다 하면 그때부터 무슨 일을 하라든지 프로그램을 했는데 피지컬 AI는 뭐냐면 센서와 액츄에이터 등을 이용해서
00:42자기가 실질적으로 자율적으로 일을 할 수 있는 게 우리가 피지컬 AI라고 할 수 있을 거예요.
00:47그래서 지금 모니터를 그를 뿌려주는 게 셀치pt라면 로봇에게 지시를 하고
00:53그것이 로봇이 자율적으로 일을 할 수 있도록 하는 지능을 제공하는 게 피지컬 AI라고 저는 생각을 하고 있어요.
01:00그런데 차이점은 뭐냐면 챗봇은 틀리면 캔슬하면 되는데 피지컬 AI라는 건 물리 시스템으로 연결되어 있기 때문에
01:07일단 일을 저질리고 나면 확 가면 되돌릴 수가 없어요.
01:13그런 문제들이 안전의 문제가 있고 에너지가 확 움직이기 때문에
01:17또 하나는 뭐냐면 데이터가 충분치가 않아요.
01:21그러니까 지금 셀치pt는 데이터가 충분히 있고 이거를 공부해서 지능을 얻었는데
01:26지금 보면은 뭐 잠깐 기록을 좀 보면은 아마 셀치pt는 약 10만 년 정도의 글을 읽어서 지능을 얻었다고 얘기를 해요.
01:36그런데 지금은 데이터 자체가 한 1년, 2년 정도 로봇의 데이터라는 게 정의도 잘 안 돼 있지만
01:41그래서 셀치pt는 우리가 훌륭하게 우리가 원하는 데 다 할 수 있는데
01:45과연 피지컬 AI는 정말 우리가 원하는 훌륭한 동작을 만들고 할 수 있을까라는 게 문제가 있는 것 같아요.
01:52또 하나의 피지컬 AI의 문제는 보통은 피지컬 AI라는 것들을 지시를 할 때는 1초에 한 10번 정도 지시를 해요.
02:03그런데 이제 제대로 그 안전하게 로봇이 동작하면 1초에 1,000번 정도 해야 돼요.
02:08그런데 이게 뭐냐면 결국은 우리가 이걸 잡았을 때
02:10이 손하고 얘 손이 1초에 1,000번 이거의 단단함을 파악하거든요.
02:17그런데 아직 그 AI라는 것은 1초에 10번 그 사이를 메꿔줘야 되는 기술들이 필요한 거예요.
02:23교수님 아까 이 안전 말씀을 하셨는데
02:26피지컬 AI가 물리법칙이 지배하는 현실 세계에서 안전하게 작동하기 위해서
02:31기술적으로 해결되어야 될 지금 병목은 뭔가 있나요?
02:36사람의 신경세포가 한 860억 개인데
02:39한 690억 정도가 손해에 있대요.
02:43그러니까 무슨 얘기냐 하면 70% 정도의 신경세포는
02:46균형과 안전과 감각을 쪽에 다 있고
02:50나머지 30% 정도가 우리가 얘기하는 퓨어 인텔리전스였거든요.
02:54그런데 아직 우리가 물리세계를 보면 70%의 지능은 많이 부족한 거죠.
03:00지금까지 30%를 갖고 일을 했던 거고
03:01아까도 말해서 제일 문제는 그거 같아요.
03:04그래서 그냥 간단하게 얘기하면 지금까지 사람들이 열심히 했던 건 30% 정도의 지능을 한 거고
03:09피지컬 AI에 대해서는 70%의 운동 지능을 더 만들어야 되고
03:13시간적으로도 1조에 1000번 이상을 지시할 수 있는지 빨라야 되는데
03:18아직 그런 기술들은 없고
03:20인공 우리가 가끔씩 느리게 가잖아요.
03:24그거를 현실 세계에서 응답을 못하죠. 그냥 떨어져 버리니까
03:27그런 문제들이 있습니다.
03:30테슬라의 오티미어스나 피규어 AI 등 빅테크 기업들이
03:34휴머노이드 노력 경쟁을 벌이고 있습니다.
03:37이런 글로벌 기업들의 기술 완성도는 어느 수준이라고 볼 수 있을까요?
03:42그러니까 저는 이 기술들을 유튜브에 공개할 때마다 깜짝 놀라고
03:47굉장히 많이 발전을 하고 있고요.
03:49특히 손이 최근 엄청 발전한 것 같아요.
03:52이제 주로 옛날에는 걷는 거, 뛰는 거 이런 것들을 보여줬는데
03:57이런 거는 보기는 좋지만 우리가 실제 공장에 쓸 수 있는 기술들은 아닌 거고
04:01그러니까 비율을 하자면 등산을 할 때
04:03이 두 회사는 굉장히 멀리, 우리가 보이긴 한데
04:09쭉 올라가고 있는 것 같아요.
04:11우리가 목적하는 진짜 공장이나 할 수 있는 정도
04:15저 길로 가면 가능한 건지
04:16그게 경제적인 방법인지는 잘 모르겠습니다.
04:19그런데 굉장히 하루하루가 발전을 알고 있는데요.
04:22실제 주로 공장에 설치한다고 했는데
04:24공장에서 사람을 대체할 정도 의미 있게 일을 하는 것 같지는 않고요.
04:28여러 가지 데이터를 보면 그런 것들도 있습니다.
04:30미국은 소프트웨어의 두뇌 플랫폼
04:33그리고 중국은 압도적인 하드웨어의 공급망과
04:36가격 경쟁력이 무기로 보입니다.
04:40이런 미중 패권 경쟁 속에서
04:42글로벌 피지컬 AI 시장은 누가 잡을 걸로 예측을 하시나요?
04:49지금 같은 상황이 되면 저는 중국이 굉장히 유리하다고 생각을 하고 있고요.
04:53왜냐하면 말씀한다시피 지능 쪽은 미국이 잡고 있고
04:58그 외에 여러 가지 실제 움직이는 로봇들은 중국이 잘 만들고 있고
05:02아마 전 세계에서 나오는 휴머노이드의 거의 만 이상을 중국이 만들어내고 있을 거고
05:09아마 시장을 잘 할 거예요.
05:10그런데 중국이 또 무서운 것은
05:13이런 피지컬 AI의 규격들을 지금 만들려고 하고 있거든요.
05:17이 상태로 계속 가면 중국이 유리한 입장이지 않을까
05:20그런데 미국이 잘하는 입장에 보면 그냥 엔비디아에서 잘하는 거 하나거든요.
05:25학습을 할 때는 엔비디아가 중요한데
05:27이 학습된 과학을 실제로 할 때는
05:29그렇게 아주 하이텍이 필요한 건 아니거든요.
05:33중국이 되게 유리합니다.
05:34그런데 그 다음에 엔비디아의 기술들을 우회할 수 있는 기술들도 하거나
05:39결국 엔비디아도 결국 중국에 팔려고 하고 있으니까
05:43그럼 쉽게 그 해자는 해결될 것 같아요.
05:48이런 와중에서 한국의 경쟁력이나
05:57이 시각 세계였습니다.
05:59다음 영상에서 만나요.
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