상상하는 로봇: 수천 번의 시행착오 없이 현실을 학습하는 AI의 혁명
Published Sep 9, 2026
로봇이 실제 세상에서 단 하나의 새로운 상황에 적응하기 위해 수천 번, 아니 수만 번의 시행착오를 거쳐야 한다는 사실, 알고 계셨습니까? 때로는 로봇 자체가 손상되거나, 환경에 막대한 투자가 필요한 비효율적인 과정이 수반되곤 합니다. 하지만 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 미래를 이끌던 한 젊은 AI 전문가가 이러한 전통적인 로봇 훈련 방식에 종지부를 찍고, AI 에이전트가 현실을 ‘상상’하고 ‘미리 계획’함으로써 예측 불가능한 상황에 완벽하게 대비할 수 있도록 만들고 있어 전 세계의 이목이 집중되고 있습니다.
샌프란시스코 소마(SoMa) 지구에 자리한 다니자르 하프너(Danijar Hafner, 31세)의 스타트업 사무실은 아직 간판도 없고 가구도 텅 비어 있습니다. 극도의 스텔스 모드를 유지하고 있지만, 그곳에 걸려 있는 다양한 모양과 크기의 휴머노이드 로봇들은 그가 추구하는 비전의 물리적인 구현체이자, AI 분야에 불어올 거대한 변화를 예고하는 듯합니다. 이 비범한 인물은 우리가 알고 있던 로봇 공학의 역사를 다시 쓰고 있다고 해도 과언이 아닙니다.
현실을 모방하는 AI: ‘월드 모델’의 탄생
하프너가 개발하는 AI는 기존 방식과는 근본적으로 다릅니다. 그는 **모델 기반 강화 학습(Model-based Reinforcement Learning)**이라는 개념에 의존합니다. 이 방식의 핵심은 바로 **월드 모델(World Models)**입니다. 월드 모델은 물리적 현실을 모방하도록 설계된 AI 모델로, 에이전트(agent)는 이 모델을 실제 세계 시뮬레이션으로 간주하고 그 안에서 행동하는 방법을 학습합니다. 즉, AI는 가상의 환경에서 스스로를 훈련시키고, 이 경험을 바탕으로 미래의 결과를 예측합니다. 하프너는 이를 두고 AI가 ‘꿈을 꾸거나 상상한다’고 표현합니다. 놀랍지 않습니까?
기존 로봇 공학에서는 로봇이 복잡한 작업을 수행하려면 실제 세계에서 수많은 시행착오를 거쳐야 했습니다. 예를 들어, 로봇 팔이 물건을 정확히 집어 올리는 방법을 배우기 위해서는 셀 수 없이 많은 시도를 통해 실패를 맛보고 성공 경험을 쌓아야 합니다. 이 과정은 시간, 비용, 그리고 물리적인 위험까지 동반하는 매우 비효율적인 방식이었습니다. 하지만 하프너의 기술은 이러한 실제 세계의 시행착오 훈련 없이도 에이전트와 그들이 제어하는 로봇이 매우 복잡한 작업을 실행할 수 있게 만듭니다.
솔직히 말해서, 기존 로봇 개발 방식의 비효율성을 고려하면, 하프너의 접근 방식은 AI 에이전트 훈련의 패러다임 전환을 예고한다고 볼 수 있습니다. 실제 환경에서 발생하는 예측 불가능한 변수들을 미리 시뮬레이션하고 학습함으로써, 로봇은 낯선 환경에서도 당황하지 않고 능숙하게 대처할 수 있는 능력을 갖추게 되는 것이죠. 이는 궁극적으로 로봇이 인간의 거주 공간이나 예상치 못한 상황이 발생하는 산업 현장에 훨씬 더 안전하고 효율적으로 통합될 수 있음을 의미합니다.
구글이 인정한 ‘상위 0.5%의 천재’의 발자취
다니자르 하프너의 특별한 능력은 하루아침에 이루어진 것이 아닙니다. 독일 북동부 시골 마을에서 고전 음악가 부모님 밑에서 자란 그는 이웃에게 프로그래밍을 배우고 고등학교 때부터 AI 온라인 강좌를 수강하며 일찍이 AI에 대한 깊은 열정을 키웠습니다. “저는 항상 생각이 어떻게 작동하는지에 매료되었습니다”라고 그는 말합니다. AI는 그에게 컴퓨터로 이를 모방할 수 있는 방법을 제시했습니다.
그의 재능은 구글에서도 빛을 발했습니다. 2015년, 학부 2학년 시절 구글 브레인(Google Brain)의 학생 연구원으로 발탁된 이후, 그는 구글 브레인과 구글 딥마인드(DeepMind)를 넘나들며 십여 차례의 인턴십과 직책을 거쳤습니다. 특히, 그는 ‘AI의 대부’ 중 한 명으로 불리는 **제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)**과 오늘날 대규모 언어 모델에 사용되는 트랜스포머(Transformer) 기술을 설명한 획기적인 연구 논문 “Attention Is All You Need”의 공동 저자인 **아쉬쉬 바스와니(Ashish Vaswani)**와 같은 업계 전설들과 함께 일했습니다.
구글에서 하프너의 전 매니저이자 공동 저자였던 티모시 릴리크랩(Timothy Lillicrap)은 그를 ‘뛰어난 사람들 중에서도 단연 돋보이는 인물’로 묘사합니다. “구글의 수많은 정말 똑똑한 연구원들과 교류하는데, 그는 쉽게 상위 0.5% 안에 듭니다.” 릴리크랩은 덧붙여 “그는 여러 경우에 팀 전체가 만들어낼 법한 것을 혼자서 해냈습니다.”라고 말합니다. 한 사람이 팀 전체의 역량을 발휘한다니, 그의 실력이 얼마나 대단한지 짐작이 가는 대목입니다.
가상에서 현실로: ‘꿈꾸는’ 에이전트의 진화
하프너는 수년간 자신의 접근 방식을 갈고닦으며, 월드 모델 내에서 훈련된 에이전트들을 인기 비디오 게임에 투입하여 그 성능을 입증해왔습니다. 그의 연구는 다음과 같은 놀라운 이정표들을 세웠습니다:
- PlaNet: 에이전트가 미리 계획을 세워 행동을 실행할 수 있게 한 최초의 모델입니다. 이는 AI가 단순한 반응을 넘어 전략적인 사고를 할 수 있음을 보여주었습니다.
- Dreamer 2: 월드 모델을 사용하여 Atari 2600 게임에서 인간 수준의 성능을 달성한 최초의 에이전트입니다. 수십 년간 AI 연구의 난제였던 고전 게임 정복에서, 그는 이전의 시행착오 기반 방식과는 달리, 가상에서 ‘꿈을 꾸듯’ 학습하여 이를 해냈습니다.
- Dreamer 3: Minecraft 다이아몬드 챌린지(게임 내 보석을 스스로 채굴하는 과제)를 해결한 최초의 에이전트입니다. 이는 복잡한 3D 환경에서 자율적인 목표 달성 능력을 입증한 사례입니다.
- Dreamer 4: 한 단계 더 나아가, 게임과 직접 상호작용하지 않고 **오프라인 데이터셋(녹화된 게임 플레이 영상)**만으로 다이아몬드를 채굴하는 방법을 학습했습니다. 이는 실제 환경에서 데이터를 수집하기 어려운 경우에도 AI가 학습할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 특히 중요합니다.
그리고 최근, 그는 이러한 에이전트들을 가상 세계에서 물리적 현실로 옮기기 시작했습니다. 그의 DayDreamer 프로젝트는 Dreamer 알고리즘을 사용하여 로봇이 새로운 환경에서 스스로 작동하고, (밀쳐 넘어지는 것과 같은) 새로운 경험에 특정 훈련 없이도 반응할 수 있게 했습니다. 이는 로봇이 예측 불가능한 실제 상황에서도 유연하게 대처할 수 있음을 보여주는 결정적인 증거입니다.
개인적으로는 이러한 ‘상상력’을 가진 AI가 단순한 자동화를 넘어, 인간의 창의성을 보조하고 예측 불가능한 상황에서 능동적으로 문제 해결을 돕는 진정한 지능형 파트너로 발전할 가능성이 높다고 생각합니다. 하프너의 접근 방식은 로봇 공학의 문턱을 낮추고, 다양한 산업 분야와 일상생활에 AI 로봇을 더욱 빠르고 안전하게 통합할 수 있는 길을 열어줄 것입니다.
세상을 바꿀 문제, 그리고 미래
2025년 가을, 하프너는 구글 딥마인드를 떠나 자신의 새로운 스타트업을 설립했습니다. 아직은 자신의 다음 행보에 대해 조심스러워하지만, 그가 크게 꿈꾸고 있음은 분명합니다. 그는 “세상을 바꿀 문제 해결에 관심이 있었습니다”라고 힌트를 던집니다.
하프너가 샌프란시스코 사무실에 들여놓은 중국산 휴머노이드 로봇들은 그의 연구가 가상 세계를 넘어 물리적 현실에서 어떤 혁명을 가져올지 보여주는 상징입니다. 로봇이 이전에 겪어보지 못한 시나리오에 반응할 수 있는 능력은 로봇을 인간의 공간으로 들여보내는 데 핵심이 될 것입니다. 로봇을 사람의 집에 보내려면, 예를 들어, 한 번도 본 적 없는 바닥 계획과 가구를 처리할 수 있어야만 합니다. 그리고 하프너의 AI는 바로 그 능력을 로봇에게 부여하고 있는 것입니다.
우리는 지금 인공지능이 그저 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 것을 넘어, 스스로 상상하고 미래를 예측하며 복잡한 현실에 능동적으로 대처하는 새로운 시대로 진입하고 있습니다. 다니자르 하프너와 그의 ‘꿈꾸는’ 에이전트들은 그 변화의 선두에서, 우리가 상상조차 하지 못했던 미래를 현실로 만들고 있습니다. 그의 다음 행보가 무엇이든, AI와 로봇 공학의 역사를 다시 쓸 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다.
출처
- 원문 제목: This AI entrepreneur is developing agents that can plan ahead for the unexpected
- 출처: MIT Technology Review
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