로봇 대 AI: 복잡성에 대한 오해 풀기

이 글에서는 로봇 공학과 AI의 복잡성에 대한 일반적인 오해를 다룹니다. 저자는 사람들이 종종 두 분야를 혼동하고 AI의 발전이 로봇 공학의 발전으로 직접 이어진다고 가정한다고 주장합니다. 그러나 로봇 공학의 핵심 과제는 센서 모터 제어의 복잡한 특성에 있으며, 일반적으로 인식되는 것보다 훨씬 어렵습니다. 이는 모라벡의 역설과 일치합니다. 저수준의 센서 모터 기술은 고수준의 추론보다 재현하기 어렵습니다. 저자는 또한 현재 AI 솔루션이 엄청난 컴퓨팅 성능과 대규모 데이터 세트에 의존하고 있으며, 이러한 조건은 로봇 공학에서는 재현하기 어렵다고 설명합니다. 하드웨어 제약, 데이터 병목 현상, 모델 속도에 대해서도 논의되고 있으며, 미래 로봇 공학의 발전에 대한 미래 지향적인 관점도 제시됩니다.