비즈니스 기회
로봇은 당신이 언제 미소지을지 예측하여 미소짓습니다
미소는 낯선 사람을 가장 소중한 친구로 만들 수 있습니다. 그것은 귀여운 할리우드 플롯에 박차를 가하고, 깨진 관계를 회복하며, 흐릿하고 따뜻한 기쁨의 감정과 불가분의 관계를 맺고 있습니다.
하지만 로봇의 경우, 진정한 미소를 지으려는 시도는 종종 인간을 닮을 정도로 가깝지만 약간의 불편함을 유발합니다. 논리적으로, 당신은 그들이 무엇을 하려고 하는지는 알고 있습니다. 그러나 직감적으로 뭔가 잘못되었다는 것을 느낍니다.
타이밍 때문일지도 모릅니다. 로봇은 미소의 얼굴 표정을 모방하도록 훈련되었습니다. 그러나 그들은 언제 미소를 지어야 할지 모릅니다. 인간이 연결될 때, 우리는 의식적인 계획 없이도 진정으로 함께 미소를 짓습니다. 로봇은 미소를 재현하기 위해 사람의 얼굴 표정을 분석하는 데 시간이 걸립니다.
지난주 컬럼비아 대학의 한 연구팀은 로봇이 인간 작업자와 미소를 공유하도록 가르치는 알고리즘을 선보였습니다. AI는 미세한 얼굴 변화를 분석하여 작업자의 표정이 발생하기 약 800밀리초 전에 예측하는데, 이는 로봇이 미소를 지을 수 있는 충분한 시간입니다.
연구팀은 Emo라는 부드러운 로봇 휴머노이드 얼굴을 훈련시켜 인간 동료의 표정을 예측하고 일치시켰습니다. 파란색으로 칠해진 실리콘 얼굴을 가진 Emo는 60년대 공상 과학 외계인처럼 보입니다. 그러나 그것은 같은 "감정적" 파장을 가진 인간 파트너와 함께 기꺼이 웃었습니다.
휴머노이드 로봇은 인간과 의사소통 할 때 종종 투박하고 엉성하다고 연구에 참여하지 않은 글래스고 대학의 레이첼 잭 박사는 썼습니다. ChatGPT 및 기타 대규모 언어 알고리즘은 이미 AI의 음성을 인간처럼 들리게 할 수 있지만 비언어적 커뮤니케이션은 복제하기 어렵습니다.
적어도 얼굴 표정을 위한 사회적 기술을 물리적 로봇에 프로그래밍하는 것은 "소셜 로봇이 인간의 사회적 세계에 합류"하도록 돕는 첫 번째 단계라고 그녀는 썼습니다.
후드 아래
로보택시에서 음식과 음료를 가져다주는 로봇 서버에 이르기까지 자율 로봇은 점점 더 우리 삶에 침투하고 있습니다.
런던, 뉴욕, 뮌헨, 서울에서는 자율 로봇이 혼란스러운 공항을 빠르게 누비며 체크인, 탑승구 찾기, 분실 수하물 회수 등 고객 지원을 제공합니다. 싱가포르에서는 360도 시야를 갖춘 7피트 높이의 로봇 여러 대가 공항을 돌아다니며 잠재적인 보안 문제를 경고합니다. 팬데믹 기간 동안 로봇 개는 사회적 거리두기를 시행했습니다.
그러나 로봇은 더 많은 일을 할 수 있습니다. 파괴된 집이나 다리의 잔해를 청소하는 것과 같은 위험한 작업의 경우 구조 활동을 개척하고 초기 대응자의 안전을 높일 수 있습니다. 전 세계 인구 고령화가 심화됨에 따라 간호사가 노인을 부양하는 데 도움이 될 수 있습니다.
현재의 휴머노이드 로봇은 만화처럼 사랑스럽습니다. 그러나 로봇이 우리 세계에 들어오기 위한 주요 요소는 신뢰입니다. 과학자들이 점점 더 인간과 닮은 얼굴을 가진 로봇을 만들 때, 우리는 로봇의 표정이 우리의 기대와 일치하기를 원합니다. 단순히 얼굴 표정을 흉내내는 것이 아닙니다. 소름 끼치는 농담 위에 "네, 알아요"라는 진심 어린 미소가 유대감을 형성합니다.
비언어적 의사소통(표정, 손짓, 몸의 자세)은 우리가 자신을 표현하는 데 사용하는 도구입니다. 챗GPT와 다른 생성형 AI를 통해 기계는 이미 "비디오와 구두로 소통할 수 있다"고 연구 저자인 호드 립슨 박사가 사이언스에 말했습니다.
그러나 눈짓, 윙크, 미소가 모든 차이를 만들 수 있는 현실 세계에서는 "지금 당장 놓치고 있는 채널"이라고 Lipson은 말합니다. "잘못된 시간에 미소를 짓는 것은 역효과를 낳을 수 있습니다. 단 몇 밀리초라도 늦어진다면, 어쩌면 허둥대는 것 같은 느낌이 듭니다."
“치~~즈”라고 말해 보세요
로봇이 비언어적 행동을 할 수 있도록 하기 위해 연구팀은 미소를 공유하는 한 가지 측면에 초점을 맞췄습니다. 이전 연구에서는 로봇이 미소를 흉내내도록 미리 프로그래밍했습니다. 그러나 자발적이지 않기 때문에 약간이지만 눈에 띄는 지연이 발생하고 미소가 가짜처럼 보입니다.
립슨은 "비언어적 의사소통에는 정량화하기 어려운 것들이 많이 있다"고 말했다. "사진을 찍을 때 '치즈'라고 말해야 하는 이유는 필요에 따라 미소를 짓는 것이 실제로 꽤 어렵기 때문입니다."
새로운 연구는 타이밍에 초점을 맞췄습니다.
연구팀은 사람의 미소를 예측하고 인간과 같은 애니마트로닉스 얼굴이 함께 미소를 짓게 하는 알고리즘을 설계했습니다. 이모(Emo)라고 불리는 이 로봇 얼굴은 26개의 기어(인공 근육)가 신축성 있는 실리콘 "피부"로 둘러싸여 있습니다. 각 기어는 자석으로 메인 로봇 "스켈레톤"에 부착되어 눈썹, 눈, 입, 목을 움직입니다. 이모의 눈에는 주변 환경을 기록하고 안구 움직임과 깜박임 동작을 제어하는 카메라가 내장되어 있습니다.
Emo는 자체적으로 자신의 얼굴 표정을 추적할 수 있습니다. 새로운 연구의 목표는 다른 사람의 감정을 해석하는 데 도움을 주는 것이었다. 연구팀은 내성적인 십대라면 누구나 알 수 있는 트릭을 사용했습니다. 그들은 이모에게 거울을 보면서 기어를 제어하고 미소와 같은 완벽한 얼굴 표정을 형성하는 방법을 배우도록 요청했습니다. 로봇은 점차적으로 자신의 표정을 "뺨을 들어라"와 같은 운동 명령과 일치시키는 법을 배웠습니다. 그런 다음 팀은 얼굴을 너무 많이 늘려 로봇의 실리콘 피부에 손상을 줄 수 있는 모든 프로그래밍을 제거했습니다.
"알고 보니... 미소를 지을 수 있는 로봇 얼굴을 만드는 것은 기계적인 관점에서 매우 어려웠습니다. 로봇 손을 만드는 것보다 더 어렵습니다"라고 Lipson은 말했습니다.
불쾌한 어색함에 대응하기 위해 연구팀은 웃고, 놀라고, 찡그리고, 울고, 다른 표정을 짓는 사람의 비디오를 사용하여 얼굴 움직임을 예측하도록 Emo를 훈련시켰습니다.
AI는 각 장면의 얼굴 움직임을 프레임별로 분석했습니다. 눈, 입 및 기타 "얼굴 표식" 사이의 거리를 측정하여 특정 감정에 해당하는 명백한 징후를 발견했는데, 예를 들어, 입꼬리가 위로 올라가면 미소가 떠오르는 반면, 아래로 내려가면 찡그린 얼굴이 될 수 있습니다.
훈련이 완료되면 AI가 이러한 얼굴 랜드마크를 인식하는 데 1초도 걸리지 않습니다. Emo에 전원을 공급할 때 로봇 얼굴은 1초 이내에 인간의 상호 작용을 기반으로 미소를 예상하여 참가자와 함께 미소를 지을 수 있습니다.
얼굴 표정은 우리가 사람들과 상호 작용할 때 알아차리는 유일한 단서가 아닙니다. 미묘한 머리 흔들기, 끄덕임, 눈썹 치켜 올리기, 손짓 등이 모두 눈에 띕니다. 문화에 관계없이 "ums", "ahhs", "likes"(또는 이에 상응하는 것)는 일상적인 상호 작용에 통합됩니다. 현재 이모는 미소 짓는 법을 배운 아기와 같습니다. 아직 다른 컨텍스트를 이해하지 못합니다.
이상의 기사는 2024년 4월 1일 SingularityHub에 게재된 “This Robot Predicts When You’ll Smile—Then Grins Back Right on Cue”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 정보 출처 : https://singularityhub.com/2024/04/01/this-robot-predicts-when-youll-smile-then-grins-back-right-on-cue/