# data[].attributes.headline
티처블머신으로 이미지 분류하기 

# data[].attributes.subject
티처블머신으로 이미지 분류하기 

# data[].attributes.attachment_link.title
Chrome Music Lab - Song made Feb 02, 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
Check out this song created with Song Maker.

# data[].attributes.headline
센과 치에로의 행방불명 노래

# data[].attributes.subject
센과 치에로의 행방불명 노래

# data[].attributes.attachment_link.title
Chrome Music Lab - Song made Feb 02, 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
Check out this song created with Song Maker.

# data[].attributes.attachment_link.description
Play music together live on the web with this simple tool for remote teaching and collaboration.

# data[].attributes.body
https://musiclab.chromeexperiments.com/Song-Maker/song/6489456716677120

# data[].attributes.attachment_link.title
Chrome Music Lab - Song made Feb 02, 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
Check out this song created with Song Maker.

# data[].attributes.attachment_link.title
Chrome Music Lab - Song made Feb 02, 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
Check out this song created with Song Maker.

# data[].attributes.attachment_link.title
Chrome Music Lab - Song made Feb 02, 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
Check out this song created with Song Maker.

# data[].attributes.headline
애완로봇 주제가 만들기

# data[].attributes.subject
애완로봇 주제가 만들기

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
How were these built?

All our experiments are all built with freely accessible web technology such as Web Audio API, WebMIDI, Tone.js, and more. These tools make it easier for coders to build new interactive music experiences. You can get the open-source code to lots of these experiments here on Github.

# data[].attributes.attachment_link.description
Music is for everyone. Play with simple experiments that let anyone, of any age, explore how music works.

# data[].attributes.headline
디지털새싹 설문에 참여해 주세요

# data[].attributes.subject
디지털새싹 설문에 참여해 주세요

# data[].attributes.attachment_link.description
소프트웨어를 통해 미래를 꿈꾸고 함께 성장합니다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
What is this?

This experiment lets anyone explore how machine learning works, in a fun, hands-on way. You can teach a machine to using your camera, live in the browser - no coding required. You train a neural network locally on your device, without sending any images to a server. That's how it responds so quickly to you. Watch this video to learn more:

What kind of things can I do?

Here are some links to things people have done so far: Make your hand say moo. Rock out by wiggling your fingers. And stay tuned, we'll add more examples here soon. (Want to share something with us? Use the record button and share it on social media with #teachablemachine so we can check it out.)

Any tips I should keep in mind?

Capture at least 30 images per class. Be aware of when you're pressing and releasing the button (that's when it starts/stops capturing images). And you might need to capture lots of angles or variations of whatever it is you want your machine to recognize.

Why isn't my machine working the way I want it to?

Don't worry. Keep playing around. Seeing what works and what doesn't is one way to explore how machine learning works. Keep in mind that your machine doesn't have an understanding of higher level concepts, like faces or objects. It's learning through the examples you give it. So if it's not working the way you want, you might want to click the x to reset your classes and try out different approaches.

Where can I find more things like this?

Check out Wekinator by Rebecca Fiebrink, one of the inspirations for this project. It lets anyone use machine learning through simple actions instead of code. Here are some interactive guides for learning about machine learning. And check out other fun projects like this and this.

Are my images being stored on Google servers?

No. All the training is happening locally on your device.

How do I learn more about machine learning?

Here's an intro-level video explainer. This site lets you interact with neural networks in more detail. And this free online course lets you dive in even deeper.

How was this built?

The image classification is powered by a neural network. It was made possible by Nikhil Thorat and Daniel Smilkov, the team behind TensorFlow.js. It's an open-source library that allows web developers to train and run machine learning models locally in the browser. The code for this experiment is open-sourced here on Github.

We also made a boilerplate project which demonstrates how to use TensorFlow.js to create projects of your own like Teachable Machine here.

Who made this?

This experiment was a collaborative effort by friends from Støj, Use All Five and Creative Lab and PAIR teams at Google.

# data[].attributes.attachment_link.description
Teachable Machine: Explore machine learning, live in your browser.

# data[].attributes.headline
 모션을 랜덤으로 실행하기 

# data[].attributes.subject
 모션을 랜덤으로 실행하기 

# data[].attributes.headline
OLED 그림을 바꿔보세요

# data[].attributes.subject
OLED 그림을 바꿔보세요

# data[].attributes.headline
변수와 반복문 활용하기

# data[].attributes.subject
변수와 반복문 활용하기

# data[].attributes.headline
인공지능 분류 프로그램 만들기

# data[].attributes.subject
인공지능 분류 프로그램 만들기

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

# data[].attributes.headline
파이보 동작을 시물레이션으로 미리 보기

# data[].attributes.subject
파이보 동작을 시물레이션으로 미리 보기

# data[].attributes.attachment_link.description
Explore thousands of movements from Wayne McGregor's 25-year archive of choreography #LivingArchive @WayneMcGregor @GoogleArts

# data[].attributes.attachment_link.description
엔트리는 네이버 커넥트재단에서 운영하는 비영리 교육 플랫폼입니다. 모든 저작물은 교육 목적에 한해 출처를 밝히고 자유롭게 이용할 수 있습니다. 경기도 성남시 분당구…

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
instagram naverpost twitter youtube instagram naverpost twitter youtube

▲소피아(출처=플리커)

기술이 급발전하면서 로봇 또한 눈부시게 진화하고 있다. 비단 생산 라인에서만 활용되는 산업 로봇외에도 전문 서비스 로봇, 개인형 맞춤형 로봇까지 그 범위도 확장되고 있다. 또한, 인구가 증가하면서 인류와 로봇간의 감정적, 신체적 접촉 역시 중요한 핵심 요소가 되고 있다.

이는 궁극적으로는 로봇으로 인해 인간이 노동으로부터 해방될 수 있다는 거시적인 개념으로 이어질 수 있는데, 바로 인간과 로봇이 공존하는 시대로 나아가고 있다는 것.

휴머노이드 로봇, 소피아

최근 전 세계적으로 화제를 이루며 많은 파장을 일으킨 로봇이 있다. 바로 사우디아라비아에서 개발된 소피아(Sophia)로, 사우디 왕국은 이 로봇에게 시민권을 부여하면서 세계를 놀라게 했다.

소피아는 홍콩에 소재한 핸슨 로보틱스에서 개발한 휴머노이드 로봇이다. 핸슨 로보틱스는 할리우드 배우였던 오드리 햅번의 이미지에서 소피아를 디자인했다고 밝혔다. 또한, 소피아진화하고 있는 천재 기계라고 극찬했는데, 소피아의 지능이 시간이 지나면서 점차 높아지기 때문이라는 것. 지능이 높아질 수 있는 이유는 소피아의 인공지능(AI)가 인간의 연민, 공감, 창의성에 기반하기 때문이라고 한다.

▲대화가 가능한 휴머노이드 로봇 소피아(출처=위키미디어 커먼스)

소피아의 인터뷰 실력

과학뉴스 사이트인 라이브사이언스에 발표된 한 보고서에 따르면, 로봇은 지난해 사우디 국부펀드 PIF가 주최한 미래투자이니셔티브(FII)에서 자신이 시민권을 부여받았다고 발표했다. 소피아는 당시 이러한 독특한 영예를 영광으로 생각한다며 자랑스럽다고 밝힌 바 있다.

또한, 세계에서 처음으로 시민권을 인정받은 로봇이 된 것에 "역사적"이라는 말까지 덧붙였다. 소피아의 이런 모습은 당시 유튜브를 통해 전 세계로 방송됐다. 사우디의 국제커뮤니케이션센터(CIC) 역시 트위터를 통해 로봇의 말을 인용, 소피아를 환영한다고 발표했다.

FII 기간 동안 소피아는 미국 언론이인 앤드류 로스 소킨과의 인터뷰도 했는데, 당시 소킨이 이곳에 있는 것이 행복하느냐의 질문에, "나는 부유하고 파워풀한 똑똑한 사람들에게 둘러싸여 있으면 항상 행복하다"고 대답하는 센스를 보이기도 했다.

놀랄 일은 또 있었다. 소킨이 소피아 같은 휴머노이드 로봇에 대해 인간들이 "불안한 것"으로 인식될 수 있다는 말에는, 청중에게 "내가 그렇게 정말 소름끼치나"라고 되묻기도 했다. 이어 그렇다 할지라도 인간들은 이를 극복해야 할 것이라고 덧붙였다. 청중들에게 다시 "당신이 나에게 친절하다면 나도 너에게 친절할꺼야"라고 말하는 것도 잊지않았다. 이외에도 AI를 활용해 인간을 돕고 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 최선을 다 할 것이라고 약속까지 했다.

이처럼 국적을 얻게된 최초의 로봇이지만, 소피아가 실제로 사우디에서 일반 국민과 동일한 권리를 누릴 수 있을지 혹은 현지 정부가 로봇을 위한 특별한 권리 부여 시스템을 생성해 적용할 것인지는 아직 명확하지 않다. 현재로서는 로봇의 시민권은 상징적인 제스처로, 사우디가 소피아를 통해 AI 등 기술에 있어 투자자들을 끌어들이려는 노력의 일환으로 보인다는 견해가 높다.

소피아의 특징

소피아는 여성의 얼굴과 신체를 가지고 있다. 이외에도 감정을 표현할 수 있는데, 내장된 AI로 인해 지능적인 대화까지 가능하다. 언어는 기본적으로 영어를 구사하며, 이외 농담 등 위트있는 대화까지 할 수 있을 정도다. 한편에서는 소피아가 지난 1986년 제작된 영화인 '조니 5 파괴 작전'에 나오는 등장인물이 미국 시민권을 부여받은 모습을 연상시킨다는 의견도 내비친다. 그러나 조니 5는 단순히 아이디어에 그쳤지만 소피아는 현실의 진짜 시민권을 가진 로봇이라는 큰 차이점이 존재한다.

소피아는 지난 2016년 미국 텍사스에서 열린 남서부 컨퍼런스 및 페스티벌에서 처음 데뷔했는데, 이후 다른 나라의 언론 매체들에 대서특필 되면서 현재까지 인기를 구사하고 있다. 할리우드에도 진출해 유명 코미디언인 지미 펄론이 진행하는 토크쇼에 출연하기도 했다. 또한, 지난 1월에는 한복을 입은 모습으로 국내에 첫선을 보이며 그 인기를 톡톡히 누리기도 했는데, 색동저고리에 분홍색 치마를 입어 주목을 받았다.

우려사항

그러나 소피아 같은 AI 휴머노이드 로봇에 대한 긍정적인 평가만 있는 것은 아니다. 뉴사우스 웨일즈 대학의 후세인 압바스 교수는, 시민권을 로봇에 부여한 것과 관련한 우려를 제기했다. 시민권은 인간에게 가장 존경받을 만한 개념 가운데 하나로, 이런 권리를 기계에게 부여했다는 것은 심히 우려될 수 있는 사안이라는 것. 그는 인간 사회가 아직 시민 로봇을 받아들일 준비를 하지 못한 상황이라며, 이런 상황에서 이같은 로봇 시민권 부여는 윤리적 혹은 사회적 문제를 발생시킬 수 있다고 말했다.

교수는 시스템을 신뢰하기 전에 인간이 극복해야할 많은 과제가 있다며, 지능형 시스템이 인간의 도덕적, 윤리적 가치에 맞게 행동하기에는 아직 확실한 메커니즘이 갖춰지지 않았다고 지적했다.

Copyright © '인공지능 전문미디어' AI타임스 (http://www.aitimes.com)
무단전재 및 재배포 금지

기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com

▲소피아(출처=플리커)

▲대화가 가능한 휴머노이드 로봇 소피아(출처=위키미디어 커먼스)

# data[].attributes.attachment_link.title
시민권 받은 최초의 휴머노이드 로봇 '소피아', 인간과 로봇 공존의 시발점되나

# data[].attributes.attachment_link.description
instagram naverpost twitter youtube instagram naverpost twitter youtube 기술이 급발전하면서 로봇 또한 눈부시게 진화하고 있다. 비단 생산 라인에서만 활용되는 산업 로봇외에도 전문 서비스 로봇, 개인형 맞춤형 로봇까지 그 범위도 확장되고 있다. 또한, 인구가 증가하면서 인류와 로봇간의 감정적, 신체적 접촉 역시 중요한 핵심 요소가 되고 있다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
위키미디어 프로젝트 기여자

# data[].attributes.attachment_link.title
화성 탐사차 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
화성 탐사차(火星探査車, 영어: Mars rover)는 화성에 도착 후 화성 표면을 탐사하는 탐사차이다.

# data[].attributes.body
AI (Artificial intelligence, 인공지능) 이란, 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만드는 과학입니다. 전통적으로 인간 지능이 필요했던 작업들을 컴퓨터로 수행하는 것을 의미합니다. AI 기술은 사람보다 많은 양의 데이터를 다양한 방식으로 처리할 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.title
걷고 뛰던 日 '아시모', 20년 활약 이제 안녕···은퇴 이유는?

# data[].attributes.attachment_link.description
일본의 2족 보행로봇 아시모가 3월 말 일본과학미래관을 졸업한다. 2002년 일본과학미래관에 채용된 아시모의 20년의 공연이 3월 말로 마무리될 예정이다.아시모는 지난 3월 초 졸업식에서 한발로 뛰고 걷고, 목소리를 내고, 수화로 노래를 부르는 등 관객들의 박수를 받았다. 꽃다발을 받은 아시모는 "많은 사람들과 교류하며 좋은 추억을 만들었다.

# data[].attributes.headline
인공지능과 지능형 로봇의 종류

# data[].attributes.subject
인공지능과 지능형 로봇의 종류

# data[].attributes.body
AI (Artificial intelligence, 인공지능) 이란, 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만드는 과학입니다. 전통적으로 인간 지능이 필요했던 작업들을 컴퓨터로 수행하는 것을 의미합니다. AI 기술은 사람보다 많은 양의 데이터를 다양한 방식으로 처리할 수 있습니다.

인공자능이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현시키는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 자연어의 이해, 음성 번역, 로보틱스, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등에 응용된다.

먼저 로봇은 명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

지능형로봇은 작업과 이동에 필요한 제어 능력, 인지 능력과 판단능력 등을 구현함에 있어 실세계에서의 경험이나 시뮬레이션을 통해 학습하는 로봇을 뜻한다. 그 종류는 인간의 모습(haman body)으로 직립보행하는 휴머노이드(Humanoid)부터 동물을 본딴 다족 보행로봇, 자동차와 같이 바퀴로 이동하는 이동로봇(mobile robot) 등 다양하다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
감독은 아카데미상을 수상한 《 니모를 찾아서》를 만들었던 앤드루 스탠턴 이다. 영화에 등장하는 많은 캐릭터들은 사람의 소리를 내지 않지만, 벤 버트가 만들어낸 소리를 통해 의사소통한다. 월-E는 "Waste Allocation Load Lifter - Earth class"(지구 폐기물 수거·처리용 로봇)의 약자이다.

《월-E》는 27~29일 미국 전역 3천 992개 스크린에서 6천 250만 달러의 수익금을 거둬들였다. 이는 경쟁작 드림웍스의 《 쿵푸 팬더 》 개봉 수입금을 앞선다.

이 영화를 바탕으로 다양한 상품도 출시되었는데, THQ에서 게임을 제작했고, 기타 출판사에서는 소설판도 출시했다.

디즈니 제작책임자인 존 레세터의 프레젠테이션 에 따르면:

"

먼 미래, 월-E는 지구 마지막 작은 로봇의 이야기이다. 그는 로봇이고 그는 청소를 돕도록 프로그래밍되어 있다. 여러분이 보듯이, 이것은 미래에 맞춰져 있다. 소비자중심주의를 거치면서 과격하고 검증되지 않은 소비자검증주의는 지구를 쓰레기로 뒤덮었다. 청소하기 위해서 인간들은 지구를 떠나면서 지구가 다시 살기 좋은 곳으로 만들기 위해 수백만의 이러한 작은 로봇들을 풀어놓았다.

그런데 청소 프로그램은 단 로봇 한 대를 남기고 모두 실패한다. 그리고 그는 지구에 홀로 남게 된다. 그는 자신이 어떻게 멈출 수 있는지 모른다. 그러나 이것은 공상 과학 이야기가 아니다. 이것은 사랑 이야기이다. 왜냐하면, 여러분은 월-E가 지구의 마지막 생육을 복원하기 위해 내려온, 호기심 많고 작은 월-E를 집어간 이브와 사랑에 빠지게 된다. 그는 이브와 완전히 사랑에 빠지게 된다.

"

월-E(WALL-E, Waste Allocation Load Lifter - Earth Class)

이 영화의 주인공, 가상의 회사 바이 앤 라지(Buy N Large)가 개발한 돌아다니면서 쓰레기를 모아 압축하는 로봇들 중 마지막 로봇. 이브를 만나 짝사랑하게 된다. 참고로 월-E가 태양광 전지를 충전한 후에 나는 소리는 애플 매킨토시 의 시동음이다. 이름은 주인공 로봇만의 이름이 아니라 일종의 모델명이다.

이 로봇은 우주선에 들어오는 모든 로봇의 외부 오염 물질을 청소하는 역할을 맡는다. 청소로봇이기에 결벽증같은 모습도 보인다.

이브(EVE, Extraterrestrial Vegetation Evaluator)

성우:앨리사 나이트/ 김서영

매끄럽고 인체 공학적으로 설계된 이 탐사 로봇의 주 임무는 지구에 사람이 살기 적합한지 판단하기 위해 식물을 찾는 것이다. 이 로봇에는 스캐너와 오른쪽 팔에 플라즈마 캐논이 장착되어 있다. 이 로봇은 애플 아이팟 의 영향을 받아 그려졌다.

거대 우주선 엑시엄의 선장. 지구에 대해서 자세히 알게 된 후 우주선을 지구로 귀환시키기로 결심한다.

악역으로, 2001 스페이스 오디세이의 HAL9000 을 연상시키는 한 개의 빨간 눈이 있으며, 지구 귀환 프로젝트인 '작전 A-113'이 BnL CEO 셸비 포스라이트에 의해 취소됨에 따라 이브가 발견한 식물을 없애려고 한다.

성우:존 라첸버거/서문석

우주선 엑시엄의 주민이자 월-E와 처음으로 직접 대면하게 된다. 나중에 메리와 만나며 친해지게 된다.

성우:캐시 나지미

우주선 엑시엄의 주민.극중 초반에 월-E를 만났다. 나중에 존을 만나며 친해지게 된다.

배우:프레드 윌러드

가상의 기업 "바이 앤 라지(BnL)"의 CEO. 지구가 쓰레기로 뒤덮이자 인간들을 5년 계획 우주 크루즈 항해를 보내버리고 월-E들을 동원해 지구 대청소 작전을 펼치나, 작업이 실패하게 되자 그도 우주로 떠나면서 오토파일럿( 오토)에게 지구로 귀환하지 말라는 메시지를 남긴다. 프레드 윌러드는 이 영화에서 유일하게 등장하는 실사 인물이다.픽사 최초로 등장한 실사 인물.

그외

씨네21의 김혜리는 《월-E》가 과학기술의 폐해를 다루면서도 그로인한 치유와 회복까지 다루었다고 했다. 영화에서는 과학기술로 인해 황폐화된 지구를 떠난 인간들이 점점 안락한 생활에 적응하면서 점점 살이 찌고 전자 화면에만 몰입하는 모습으로 변한 것에서 과학기술의 폐해를 볼 수 있고, 그럼에도 불구하고 월-E와 이브같은 로봇들로 인해 다시 지구로 돌아가게 되는 것을 통해 치유와 회복을 엿볼 수 있다.

영화에서 주인공 월-E를 통해 느낄 수 있는 순수함을 보는 재미도 있다. 월-E는 다른 로봇들과 다르게 지구의 쓰레기를 치우는 일을 하면서 그 중에 섞인 신기한 물건들을 수집하는 취미가 있다. 그의 아지트에는 옛날 영화가 담긴 비디오테잎, 더이상 쓰이지 않는 백열전구, 월-E가 직접 들어있던 반지는 버리고 남은 반지 케이스, 큐브 퍼즐 등 미래 세계와는 어울리지 않는 오래된 물건들이 많다. 또한 픽사는 로봇임에도 불구하고 캐릭터의 감정표현에 신경을 써서 관객들로 하여금 기계에 대해 친숙함을 느낄 수 있게 했다.

영화 시작 전에 픽사가 추가한 단편 <프레스토> 와 끝난 후의 엔딩 크레딧 을 보는 것도 재미있는 일이다. 엔딩 크레딧을 통해 생명을 되찾고 점점 회복되어가는 지구의 모습을 다양한 화풍으로 보는 재미가 있다.

우주선인 액시엄(Axiom)이 뜻하는 바는 '공리'이다. 공리란 논리적인 증명을 하지 않고 단순히 주어지거나 가정한 것으로, 우주선 내의 사람들 또는 기계들의 모습과 유사성이 있다.

2008년 11월 18일에 1번 코드(북미)와 3번 코드를 사용하는 지역에 DVD와 블루레이 디스크로 발매되었으며, 같은 달 24일에 2번 코드를 사용하는 지역에도 발매되었다. 한정판에는 삭제된 장면들, 감독의 오디오 코멘터리, 본 영화 상영 전 상영한 단편 《프레스토》, 새 단편 《 번-E(BURN-E)》, 애니메이션 사운드 디자인, 다큐멘터리 《 픽사 단편 애니(Pixar shorts)》가 포함되어 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
월-E - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
감독은 아카데미상을 수상한 《 니모를 찾아서》를 만들었던 앤드루 스탠턴 이다. 영화에 등장하는 많은 캐릭터들은 사람의 소리를 내지 않지만, 벤 버트가 만들어낸 소리를 통해 의사소통한다. 월-E는 "Waste Allocation Load Lifter - Earth class"(지구 폐기물 수거·처리용 로봇)의 약자이다. 《월-E》는 27~29일 미국 전역 3천 992개 스크린에서 6천 250만 달러의 수익금을 거둬들였다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
큐리오시티 로버는 2011년 11월 26일에 케이프커내버럴 공군기지에서 화성 과학 실험실 선체에 실려 발사되었고, 2012년 8월 6일에 화성 의 게일 분화구 내부의 아이올리스 평원에 착륙하였다,큐리오시티 로버는 5억 6천 3백만km라는 엄청난 거리의 여정임에도 불구하고, 브래드버리 착륙지점에서 불과 2.4km 거리의 지점에 착륙하였다.

큐리오시티 로버의 목표는 화성의 기후와 지질조사(선택된 위치인 게일 분화구가 지금까지 미생물에 유리한 환경 조건을 제공했는지 여부를 평가함)를 포함하여 물의 역할에 대한 조사와 미래의 인간의 탐험에 대비한 행성의 생명체 연구이다.

큐리오시티 로버의 디자인은 2018년과 2020년에 예정된 마스 2020 로버 임무에 사용될 로버에도 재사용될 예정이다.

2014년 6월 24일에 큐리오시티는 화성이 미생물이 살기에 유리한 조건을 가지고 있다는 것을 발견했다.

1. 유기 탄소 화합물의 성질 그리고 재고를 결정한다.

2. 화학적 생명의 기본요소들(탄소, 수소, 질소, 산소, 황 그리고 인)을 조사한다.

3. 생물학적 과정의 효과(biosignature)를 나타낼 수 있는 특징을 파악한다.

지질학적 그리고 지구화학적

1. 화성 표면의 화학적, 동위원소적 그리고 광물학적 구성성분과 지표 근처의 지질학적 물질들을 조사한다.

2. 형성되고 바뀐 암석과 토양들의 과정을 해석한다.

1. 긴 시간과정(즉, 4억년)동안 화성 대기의 진화 과정을 평가한다.

2. 현재의 물과 이산화탄소의 상태, 분배, 순환을 결정한다.

은하, 우주방사선 그리고 태양의 양성자 충돌과 이차 중성자를 포함하는 표면의 방사선의 폭 넓은 스펙트럼을 특성화한다. 탐사의 일부는 화성을 여행하는 우주선 내부의 방사선 노출을 측정하고, 화성표면을 탐구하며 방사선 측정을 계속한다. 이 자료는 미래의 유인 임무에 중요한 것이다.

일 년 동안 표면임무와 고대의 화성은 미생물이 살기 적합할 수 있었다 평가하는 데 대해서 MSL 임무의 목적은 유기물 구성과 생물학적 분자구조(고생물학의 일부로 taphonomy라 불림)의 보존 과정에서 예측 모델의 발전을 꾀한 것이다.

큐리오시티의 우주를 안전하게 가로질러 탐사차를 배달하는 단독 임무를 지닌 지구에서 화성의 표면까지 부드럽게 착륙시킬 화성 과학 실험실(MSL)은 우주선 질량의 23%인 3,893 kg(8,583파운드)을 차지한다. MSL우주선의 남은 질량은 이 일을 진행하는 과정에서 폐기되었다.

크기: 큐리오시티의 질량은 과학 장비 80 kg(180 파운드)을 포함하여 899 kg(1,982 파운드)이다. 탐사선의 길이는 2.9m(9.5피트)이고 넓이는 2.7m(8.9피트), 높이는 2.2m(7.2피트)이다.

방사성 동위원소 전력 시스템(RPSs)는 플루토늄의 비 핵분열 동위원소인 플루토늄 238처럼 방사성 동위원소의 붕괴에서 전기를 생산하는 발전기이다. 동위 원소 붕괴에 의해 방출한 열은 열전대에 의해 변환되어 밤낮 내내 모든 시기동안 일정한 전력을 공급해준다. 남는 열은 차량과 장비를 자유롭게 움직일 수 있도록 파이프를 지나서 시스템을 따듯하게 해주는데 쓰일 수 있다. 큐리오시티의 RTG는 미 에너지부에서 제공한 이산화 플루토늄 238 4.8kg(11 파운드)가 연료이다.

큐리오시티의 발전기는 보잉, 아이다호 국립 연구소에 의해 만들어진 복합 임무 방사선 동위 원소 열 발전기 또는 MMRTG라고 불리는 최신 세대의 RTG이다. RTG 기술에 기초하여 더 유연하고 더 소형화된 발전단계를 나타내며 미션 시작 시 전기 에너지 2000와트의 열에너지로부터 125와트를 생성하도록 설계되어 있다. MMRTG는 플루토늄 연료의 붕괴 때문에 갈수록 더 적은 에너지를 낸다. :최소 수명은 14년이고, 전력 출력은 100와트 이하이다. 전원은 매일 9MJ(2.5kWh)의 에너지를 생산하는데, 매일 2.1MJ(0.58kWh) 에너지를 생산해 내는 화성 탐험 탐사차의 태양 전지판보다 훨씬 더 많은 전력을 생산해낸다. MMRTG으로부터의 전력 출력은 두 개의 충전식 리튬 배터리를 충전한다. 이 수요가 일시적으로 발전기의 정상 출력 단계를 초과할 때, 탐사차 활동의 최대전력 수요를 충족하기 위해 전력 하부 조직을 사용 가능하게 한다. 각 배터리의 용량은 42시간이다.

열 방출 시스템: 착륙 지점의 온도는 -127에서 40℃(-197에서 104℉)로 다를 수 있다. 그러므로, 열 시스템은 화성 년의 대부분을 지내는 탐사차를 따뜻하게 해준다. 열 시스템은 수동적으로, 내부 구성 요소의 분산을 통해서, 전략적 핵심 구성요소에 배치된 전기 가열기에 의해, 그리고 탐사차의 열 방출 시스템(HRS)을 이용하는 등의 여러 가지 방법들을 쓸 것이다. 그것은 민감한 구성 요소가 최적의 온도로 유지 되도록 탐사차의 몸에 60m(200피트)튜브를 통해 유체를 펌프질 한다. 유체 고리는 탐사차가 너무 뜨거워질 때 추가적으로 열을 제거하는데 목적이 있고, 또한 나란히 장착된 RTG 전원으로부터 두 개의 열 교환기를 통해 유체를 펌프질하여 남는 열을 모을 수 있다. 또한, 필요한 경우 HRS는 부품을 냉각하는 기능이 있다.

컴퓨터: 탐사차 컴퓨터 요소(RCE)라고 불리는 두 개의 탑재된 동일한 컴퓨터는 극도의 방사선을 견디고 전원 차단 반복을 보호하기 위해 방사성 경화 메모리를 포함한다. 각각의 컴퓨터 메모리는 256kB EEPROM, 256MB DRAM, 2GB의 메모리가 포함된다. 이 특징들은 3MB EEPROM, 128MB DRAM, 256MB의 메모리를 사용했던 화성 탐험 탐사차들과 비교된다.

RCE 컴퓨터는 화성 탐사 탐사차의 RAD6000 CPU 후속작인 RAD750 CPU를 사용한다. RAD6000 CPU가 35MIPS를 할 수 있는 동안 RAD750은 400MIPS까지 실행할 수 있다. 두 개의 탑재된 컴퓨터중 하나는 백업으로 구성되어 있고, 주된 컴퓨터에 문제가 생겼을 때 사용된다. 2013년 2월 28일에 NASA는 회로에서 계속해서 재부팅 문제가 생기는 주된 컴퓨터의 플래시 메모리를 백업 컴퓨터로 전환 시키는 것을 강요했다. 백업 컴퓨터가 안전 모드에서 활성화되었고, 그 후 3월 4일에 주된 상태로 되돌아왔다. 같은 문제가 늦은 3월에 발생했는데, 2013년 3월 25일에 완전히 재가동을 했다.

탐사차의 운행에 쓰이는 관성 측정 장치(IMU)는 탐사차의 위치에서 쓰이는 3축 정보가 제공된다. 탐사차의 컴퓨터는 탐사차의 온도를 조절하는 것처럼 탐사차를 사용 가능한 상태로 유지하기 위해 지속적인 자기 점검을 한다. 진을 찍고, 운전을 하고, 기계를 작동시키는 등의 활동은 탐사차의 비행 팀으로부터의 명령 순서에 의해 수행된다. 비행하는 동안 컴퓨터의 공간이 없었기 때문에, 탐사차는 착륙 후에 전체 표면 작업 소프트웨어를 설치했다. 새로운 소프트웨어는 근본적인 비행 소프트웨어를 대신했다.

통신: 큐리오시티는 여러 가지 방법(X선 송신기, 지구와 직접적으로 통신할 수 있는 수신기, 화성의 인공위성과 라디오 통신하기 위한 UHF Electra 소프트웨어)으로 중요한 이중 원격통신을 장비하고 있다. 인공위성들은 더 강하고 큰 안테나 덕에 착륙선보다 더 빠른 전송속도를 가지고 있기에, 인공위성과의 통신은 지구에 정보를 보내는 주요 경로가 될 것이다. 원격 통신은 하강 위치의 작고 멀리 떨어진 응답기와 탐사차의 X선으로부터 고체상태의 전력 증폭기를 포함한다. 또한 탐사차는 두 개의 UHF 라디오를 가지고 있는데, 그 신호는 2001 Mars Odyssey 위성이 지구로 통신해 줄 수 있다. 평균 14분 정도, 6초는 신호가 지구와 화성 사이를 이동하는데 걸리는 시간이다. 큐리오시티는 32kbit/s의 속도로 지구와 직접 통신을 할 수 있지만, 대부분의 데이터 전송은 화성 궤도 정찰 위성과 Odyssey 인공위성을 통해 전달된다. 큐리오시티와 각각의 인공위성 간의 데이터 전송속도는 약 2Mbit/s 및 256kbit/s 정도지만, 각 인공위성은 큐리오시티와 약 8분(하루의 0.56%)정도만 통신을 할 수 있다. 큐리오시티와의 통신은 자문위원회로부터 정의된 공간 데이터 시스템으로 국제적으로 합의된 공간 데이터 통신규약을 따른다.

JPL은 필요에 따라 데이터를 선택하는 원격조작 과학 사이트에 제공되는 중앙 데이터 분배 핵심이다. 협력기계들은 각각의 기관에 분포되어 있지만, JPL은 업링크 과정의 중앙 핵심이다. 착륙할 때, 동적인 위치에 있는 2001 Mars Odyssey, 화성 궤도 정찰위성, ESA의 Mars Express 인공위성의 원격 측정법에 도움을 받았다.

이동장치: 큐리오시티는 여섯 개의 50 cm(20인치)직경의 rocker-bogie 서스펜션 바퀴를 장착하고 있다. 서스펜션 시스템은 이전에 쓰이던 더 작은 서스펜션보다 차량에 대한 착륙장치 역할을 했다. 각각의 바퀴는 부드러운 모래를 오르고 바위를 넘어가기 위하여 쐐기를 가지고 있고, 독립적으로 움직이며 변속된다. 각각의 전면 및 후면 바퀴는 차량을 제자리로 돌려놓을 뿐만 아니라, 바퀴회전을 할 수 있게 하고 독립적으로 조종가능하다. 각각의 바퀴는 마찰을 유지하는데 도움이 되지만, 화성의 표면에 바퀴가 지나간 자국을 남긴다. 그 자국은 이동한 거리를 판단하는 내장카메라로 사용된다. 패턴은 "JPL"을 모스부호로 나타낸 것이다 (·--- ·--· ·-··). 탐사차는 12.5 ̊의 모래 언덕까지 오를 수 있다. 질량 중심에 기초하여 차량은 어느 방향이든 50̊°까지는 전복되지 않으나, 자동감지장치는 탐사차의 한계를 30°로 제한할 것이다. 2년 정도 사용 후의 바퀴는 구멍이 나고 찢어져 보일 것이다.

큐리오시티는 65cm(26인치) 가까운 높이의 장애물을 넘어갈 수 있고, 지표면에서 바퀴까지의 높이는 60cm(24인치)이다. 전력 단계, 지형의 어려움, 미끄러짐과 가시성 등 다양함을 기초로 하여, 지형에서 최대 이동 속도는 자동 탐색에 의해 하루에 200m(660피트)정도로 추정된다. 탐사차는 Mount Sharp 기지에서 10km(6.2마일)정도에 착륙했고, 2년의 임무동안 적어도 19km(12마일)를 움직일 것으로 예상된다. 시간 당 90m(300피트)를 움직일 수 있으나, 평균 속도는 시간 당 30m(98피트)정도다.

위험 기피 카메라 8개, 탐색 카메라 4개, 마스트 카메라 2개, 화성 로봇 팔 렌즈 영상장비 1개, 화성 강하 영상장비 1개, 화학실험·카메라 복합체 1개로 총 17개의 카메라를 가지고 있다.

마스트 카메라 말린 우주 센터 가 제작한 카메라로, 시스템은 두 개의 카메라로 여러 스펙트럼 영상과 트루 컬러 영상을 제공한다. 카메라는 1600x1200 화소의 트루 컬러 사진을 찍고, 1280x720 화소 영상을 두 번째 하드웨어에서 화소 당 10 프레임까지 압축시킬 수 있다.

이름에서 알 수 있듯이, ChemCam은 원격 관측 기계들의 집합체이다. 실제로 ChemCam은광선 유도 분광기(LIBS)와 원격 마이크로 화상촬영(RMI) 망원경, 이 두 개의 다른 기계가 하나처럼 결합되어 있다. ChemCam의 기계 제품군들을 프랑스 CESR 연구소와 Los Alamos 국립 연구소에 의해 개발되었다. 마스트 장치의 비행 모델은 프랑스 CNES 으로부터 Los Almos 국립 연구소로 배달되었다. RMI가 ChemCam 과학자들이 LIBS 기계의 목적은 바위와 토양의 원소 조성물을 제공하는 것인데, 그 동안 RMI는 ChemCam 과학자들에게 LIBS가 목표로 삼은 표본지역의 암석과 토양의 높은 해상도 사진을 줄 수 있다. LIBS 기계는 7m(23피트)까지 암석 또는 토양을 목표로 삼을 수 있는데, 1067 nm 적외선 레이저로부터 50에서 75 5-나노 초 진동에서 작은 양의 시료를 증발시키고, 암석으로부터 증발된 것에서 방출되는 스펙트럼을 관찰한다.

ChemCam은 자외선, 가시광선 및 적외선의 6,144개의 상이한 파장을 기록할 수 있는 능력이 있다. 발광 플라즈마 공의 탐지는 240nm에서 800nm사이인 가시광선(적외선과 자외선의 사이)에서 가능할 것이다. 성에서 큐리오시티에 의한 ChemCam의 첫 레이저 실험은 Bradbury 착륙지점과 인접한 N165('Coronation' rock)에서 2012년 8월 19일에 수행되었다. ChemCam팀은 하루에 약 12개의 암석 구성성분을 측정할 예정이다. 동일 광학 수집계를 이용해서, RMI는 LIBS의 분석 장소의 배경 사진을 제공한다.

RMI는 10m(33피트)거리의 1mm 물체를 구분할 수 있고, 그 거리에 대해 20 cm(7.9인치)의 관측 시야를 가지고 있다.

탐사차는 hazcam이라 불리는 4쌍의 흑백 탐색 카메라(2쌍은 앞에, 2쌍은 뒤에 있다.)를 가지고 있다. 그들은 암석과 토양에서 탐사차가 움직이는 동안 자율적으로 위험을 피하고, 로봇 팔이 안전한 위치에 있게 한다. 한 쌍의 각 카메라는 중복을 위해 두 개의 동일한 주요 컴퓨터에 연결되어 있다. 8대의 카메라 중 4대는 언제라도 사용할 수 있다. 카메라는 3-D 입체사진을 찍을 때 가시광선을 이용한다. 카메라는 120°의 화각과 탐사차 앞의 3m(9.8피트)까지 지형을 측량한다. 이 사진 보호 장치는 탐사차가 예상치 못한 장애물과의 충돌을 대비하고, 연계된 소프트웨어와 작동하여 탐사차 스스로 안전한 선택을 할 수 있게 한다.

CheMin은 화학 및 광물학적 X선 분말 회절, 형광 기계이다. CheMin은 4개의 분광기 중 하나이다. 그것은 화성의 다량의 무기물을 식별하고 양을 잴 수 있다. 그것은 NASA 에임즈 연구 센터와 제트 추진 연구소에서 David Blake에 의해 개발 되었고, 2013년 올해의 NASA 정부 발명상을 수상했다. 탐사차는 암석에 구멍을 뚫어 표본을 얻고, 표본을 차량 상단의 시료 유입관을 통해 기계에 넣어 결과를 낸다. 그리고는 X선 빔은 표본을 겨냥하고 과학자가 분석된 무기물을 식별할 수 있도록 무기물의 결정구조를 각도 특성을 편향시킨다.

먼지 제거 장비(DRT)는 큐리오시티의 팔 끝의 엔진이 달린 와이어 강모 브러시이다. DRT는 2013년 1월 6일에 Ekwir 1이라는 바위를 첫 목표물로 사용되었다.

큐리오시티는 화성 과학 장비인 고급 탑재화물을 가지고 있다. 그것은 1996년부터 화성으로 보낸 NASA의 무인 표면 탐사차이다. 이전의 화성 패스파인더 계획(1997)으로부터 화성 탐사차인 소저너와 화성 탐험 탐사차(MER)으로부터 스피릿(2004-2010)과 오퍼튜니티(2004부터)에게도 성공적이었다.

탐사선이 탐색하는 지역은 북미 서부의 Four Corners지역과 비교된다. 게일 분화구는 코네티컷(Connecticut)과 로드 아일랜드(Rhode Island)을 결합한 것과 유사하다.

이전까지 나사의 화성 탐사차들은 화성 표면에 대한 성공적인 진입과 하강, 착륙 후에만 작동 되었다. 반면에 큐리오시티는 최종 착륙에 대비한 현가장치를 도입함으로써 화성 표면에 하강할 때 작동되도록 하였다.

2012년 8월 13일에 미국 버락 오바마 대통령은 타고 있던 전용기에서 큐리오시티 팀에게 "당신들은 미국의 실질적인 지식과 경험이면서 독창성 있는 사람들입니다.' 라고 연락했다.(7분 20초의 영상)" ( Video (07:20))

로스 엔젤레스와 캘리포니아의 게티 보존 연구소(Getty Conservation Institute) 과학자들은 큐리오시티에 탑재된 CheMin 장비가 손상 없이 고대 예술 작품을 조사하는데 잠재적으로 가치가 있다고 본다. 최근까지, 오직 몇 개의 장비만 잠재적으로 인공유물을 충분히 손상시킬 만큼 크게 물리적으로 절단하지 않고 구성을 확인할 수 있었다. CheMin은 400 micrometer(0.016인치)만큼 작은 입자에 X선을 향하게 하고 인공유물의 조성을 결정하기 위해 다시 분산된 방사능을 1분 안에 판독한다. 공학자들은 X-Duetto라는 좀 더 작고 편리한 것을 만들었다. 몇 개의 서류가방 크기에 맞는 그들은 물리적으로 온전하게 보존된 상태에서 물체를 검사할 수 있다. 지금은 게티 과학자(Getty Scientist)들에 의해 박물관 인공 유물이나, 이탈리아에 있는 로마 유적인 헤르쿨라네움(Herculaneum)을 분석하는데 이용된다.

착륙 이전에, NASA와 마이크로소프트 회사(Microsoft)는 화성 탐사선 착륙을 무료로 내려 받을 수 있는 엑스박스 라이브(Xbox Live)게임(착륙 순서를 사용자가 조종하고, 몸의 움직임을 인식하는 키넥트(Kinect)를 사용)을 공개했다.

NASA는 대중들에게 2009년부터 2011년까지 화성에 보낼 자신의 이름을 제출하는 기회를 주었다. 120만 이상의 사람들이 참여했고, 이름들은 JPL에서 아주 작은 장치를 만드는데 쓰이는 전자 빔 기계를 이용하여 실리콘에 아로새기고, 이 마이크로칩은 현재 큐리오시티의 갑판에 설치되어 있다. 또한, 40년 전통을 유지해온, 버락 오바마 대통령과 조 바이든 부통령의 서명이 있는 깃발도 설치했다. 탐사선의 다른 곳에는 에세이 대회에서 '큐리오시티'라는 이름을 쓴 캔자스에서 온 12살 소녀인 클라라 마(Clara Ma)의 사인("호기심은 일상생활을 통해 우리를 움직이게 해주는 열정입니다.")이 쓰여 있다."

2013년 8월 6일에 큐리오시티는 화성에 착륙한지 1 지구 년 보낸 것을 축하하며 "생일 축하 합니다"를 들을 수 있게 연주했고, 다른 행성에서 노래가 처음으로 연주되었다. 또한 두 개의 행성 사이에 노래가 전송된 첫 번째 사례이다.

큐리오시티는 머지않아 2020년에 화성에 설치가 계획될 화성 2020 탐사선 임무 설계를 위한 기초가 될 것이다. 큐리오시티 탐사선으로부터 몸체와 지상시험 몇 개 부분은 새 차량에 쓰일 것이다.

NASA와 JPL 화성 과학 실험실, 큐리오시티 임무 팀은 국제 항공학 협회로부터 2012년 Robert J. Collier Trophy를 수상했다. "화성에 큐리오시티를 성공적으로 착륙시키고, 국가적 기술과 공학능력을 발전시켰으며 고대 화성의 거주 환경에 대한 인류의 이해를 개선한 특별한 업적을 인정합니다."

마스트 헤드와 ChemCam, 마스트 카메라-34, 마스트 카메라-100, NavCam.

탐사차의 바퀴 지름은 50cm(20인치)이다.

화성에 대한 다음 지도는 잘 알려져 있는 탐사선의 위치뿐만 아니라 지리학적인 기능의 연관성을 포함하고 있다. 다음 기사를 클릭하면 해당 기사 페이지로 이동한다. 북쪽이 상단이다.;해발고도; 붉은색(높은 곳), 노란색(0), 파란색(낮은 곳)

1. 로봇 팔이 없어서 어떻게 찍었나 궁금할 수도 있는데, 이는 로봇팔이 찍힌 부분을 빼거나 합성한 것이다.

2. 게일 분화구 내부 착륙지점의 총칭, 화성 연대기의 작가인 레이 브래드버리의 이름을 따 지어졌다

3. Grotzinger, John P. (2014년 1월 24일). "Habitability, Taphonomy, and the Search for Organic Carbon on Mars". 《Science》 343 (6169): 386-387. doi:10.1126/science.1249944.

4. Bajracharya, Max; Maimone, Mark W.; Helmick, Daniel (December 2008). "Autonomy for Mars rovers: past, present, and future". 《Computer》 41 (12): 45. doi:10.1109/MC.2008.515. ISSN 0018-9162.

5. "RAD750 radiation-hardened PowerPC microprocessor". BAE Systems. 2008년 7월 1일. 2013년 12월 24일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서.

6. Malin, M. C.; Bell, J. F.; Cameron, J.; Dietrich, W. E.; Edgett, K. S.; 외. (2005). 《The Mast Cameras and Mars Descent Imager (MARDI) for the 2009 Mars Science Laboratory》 (PDF). Lunar and Planetary Science XXXVI. 1214쪽. Bibcode:2005LPI....36.1214M.

7. Salle, B.; Lacour, J. L.; Mauchien, P.; Fichet, P.; Maurice, S.; 외. (2006). "Comparative study of different methodologies for quantitative rock analysis by Laser-Induced Breakdown Spectroscopy in a simulated Martian atmosphere" (PDF). 《Spectrochimica Acta Part B-Atomic Spectroscopy》 61 (3): 301-313. Bibcode:2006AcSpe..61..301S. doi:10.1016/j.sab.2006.02.003.

8. Wiens, R.C.; Maurice, S.; Engel, A; Fabry, V. J.; Hutchins, D. A.; 외. (2008). "Corrections and Clarifications, News of the Week". 《Science》 322 (5907): 1466. doi:10.1126/science.322.5907.1466a. PMID 19056960.

9. - How does ChemCam work? "How Does ChemCam Work?". 《ChemCam Team》. 2011.

10. Rieder, R.; Gellert, R.; Brückner, J.; Klingelhöfer, G.; Dreibus, G.; 외. (2003). "The new Athena alpha particle X-ray spectrometer for the Mars Exploration Rovers". 《Journal of Geophysical Research》 108: 8066. Bibcode:2003JGRE..108.8066R. doi:10.1029/2003JE002150.

11. Cabane, M.; Coll, P.; Szopa, C.; Israël, G.; Raulin, F.; 외. (2004). "Did life exist on Mars? Search for organic and inorganic signatures, one of the goals for "SAM" (sample analysis at Mars)" (PDF). 《Advances in Space Research》 33 (12): 2240-2245. Bibcode:2004AdSpR..33.2240C. doi:10.1016/S0273-1177(03)00523-4.

12. Tarsitano, C. G.; Webster, C. R. (2007). "Multilaser Herriott cell for planetary tunable laser spectrometers". 《Applied Optics》 46 (28): 6923-6935. Bibcode:2007ApOpt..46.6923T. doi:10.1364/AO.46.006923. PMID 17906720.

13. Mahaffy, Paul R.; Webster, Christopher R.; Cabane, Michel; Conrad, Pamela G.; Coll, Patrice; 외. (2012). "The Sample Analysis at Mars Investigation and Instrument Suite". 《Space Science Reviews》 170: 401. Bibcode:2012SSRv..tmp...23M. doi:10.1007/s11214-012-9879-z.

14. Litvak, M. L.; Mitrofanov, I. G.; Barmakov, Yu. N.; Behar, A.; Bitulev, A.; 외. (2008). "The Dynamic Albedo of Neutrons (DAN) Experiment for NASA's 2009 Mars Science Laboratory". 《Astrobiology》 8 (3): 605-12. Bibcode:2008AsBio...8..605L. doi:10.1089/ast.2007.0157. PMID 18598140.

15. "Mars Science Laboratory: Entry, Descent, and Landing System Performance" (PDF). NASA. March 2006. 7쪽.

16. Harwood, William (2012년 12월 4일). "NASA announces plans for new $1.5 billion Mars rover". 《CNET》. Using spare parts and mission plans developed for NASA's Curiosity Mars rover, the space agency says it can build and launch a new rover in 2020 and stay within current budget guidelines.

17. Bosco, Cassandro (2013년 3월 12일). "NASA/JPL Mars Curiosity Project Team Receive 2012 Robert J. Collier Trophy" (PDF). 《National Aeronautic Association》. 2014년 2월 23일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서.

# data[].attributes.attachment_link.title
큐리오시티 (탐사차) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
큐리오시티 로버는 2011년 11월 26일에 케이프커내버럴 공군기지에서 화성 과학 실험실 선체에 실려 발사되었고, 2012년 8월 6일에 화성 의 게일 분화구 내부의 아이올리스 평원에 착륙하였다,큐리오시티 로버는 5억 6천 3백만km라는 엄청난 거리의 여정임에도 불구하고, 브래드버리 착륙지점에서 불과 2.4km 거리의 지점에 착륙하였다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
알버트 휴보

휴보(Hubo)는 한국과학기술원 오준호 교수팀이 개발한 휴머노이드 로봇이다. 2002년 1월부터 개발하기 시작하여 2004년 12월 완성했다. 키 120cm 정도의 크기로, 2족 보행을 할 수 있다. 걷기, 계단 오르기, 문 열기, 악수하기, 밸브 잠그기, 장애물 피하기, 운전하기 등의 동작을 할 수 있다. KHR-3 Hubo, Albert Hubo, Jaemi Hubo, DRC 휴보II 등 여러 모델이 있다. 2015년 세계재난로봇대회(DRC)에서 1위를 차지해 상금 200만 달러(=약 20억원)를 받았다.

2002년 KHR-1: 휴보의 첫 프로토타입이고 머리가 없다. 케이스를 씌우지 않아 해외에서 'KAIST Headless Robot'이라고 하기도 한다.

2003년 KHR-2: 휴보가 가지고있는 기능을 대부분 가지고 있다. 무게가 더 무겁고, 출력이 휴보에 비해서 다소 약하다.

2004년 휴보1: 휴보 최초의 공식 모델이다. (달릴 수도 없고 계단을 오르내리지 못한다.)

알버트 휴보: 휴보의 변형 모델이다. 휴보 위에 알버트 아인슈타인을 본딴 머리 케이스를 씌웠다.

FX-1: 휴보의 크기를 월등히 키워서 만든 탑승형 로봇이다.

2009년 휴보2: 세계에서 3번째로 두발로 달리는 로봇이다.

2013년 DRC 휴보: 휴보2의 변형이다. 재난구조용 로봇으로, 팔이 더 길어졌다.

개발/출생일 : 3년 / 2004년 12월

신체사이즈 : 120cm / 55kg

관절모터/손가락 : 41개 / 5개 따로 움직임

배터리 : 가슴 내장형 배터리 한번 충전으로 90분 움직임

보행속도 : 시속 1.3km

주행속도(hubo2) : 시속 3.6km

# data[].attributes.attachment_link.title
휴보 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
휴보(Hubo)는 한국과학기술원 오준호 교수팀이 개발한 휴머노이드 로봇이다. 2002년 1월부터 개발하기 시작하여 2004년 12월 완성했다. 키 120cm 정도의 크기로, 2족 보행을 할 수 있다. 걷기, 계단 오르기, 문 열기, 악수하기, 밸브 잠그기, 장애물 피하기, 운전하기 등의 동작을 할 수 있다. KHR-3 Hubo, Albert Hubo, Jaemi Hubo, DRC 휴보II 등 여러 모델이 있다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
엔진의 구동 모습

엔진의 회전 속도를 이야기할 경우 엔진 속도는 분당 회전수(RPM) 단위로 측정된다. 엔진은 저속, 중속, 고속으로 분류할 수 있지만 이 용어들은 언제나 상대적이며 기술되는 엔진의 종류에 따라 달라진다. 일반적으로 디젤 엔진은 가솔린 엔진(자동차 가솔린 엔진 기준으로 ~2200-3400 RPM)에 비해 더 낮은 속도(자동차 디젤 기준으로 ~1500-2000 RPM)로 동작한다. 터보샤프트, 전동기의 경우 매우 빠른 속도(~10,000 RPM 이상)를 낼 수 있다.

추력은 속도로 인한 반작용 법칙 에 따른 상호작용에 의해 발생하는 힘이다.

돌림힘 은 엔진의 출력축에 연결된 이론적인 레버에 발휘되는 힘이다.

일률 은 시간 단위 당 완료된 일의 양 또는 생산해낸 에너지의 양이다.

# data[].attributes.attachment_link.title
엔진 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
엔진의 회전 속도를 이야기할 경우 엔진 속도는 분당 회전수(RPM) 단위로 측정된다. 엔진은 저속, 중속, 고속으로 분류할 수 있지만 이 용어들은 언제나 상대적이며 기술되는 엔진의 종류에 따라 달라진다. 일반적으로 디젤 엔진은 가솔린 엔진(자동차 가솔린 엔진 기준으로 ~2200-3400 RPM)에 비해 더 낮은 속도(자동차 디젤 기준으로 ~1500-2000 RPM)로 동작한다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
artificial intelligence, 인공지능(人工智能) 또는 AI( AI)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다.

지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.

초기 인공지능 연구에 대한 대표적인 정의는 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안한 것으로 "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것"이다. 그러나 이 정의는 범용인공지능(AGI, 강한 인공지능)에 대한 고려를 하지 못한 것 같다. 인공지능의 또다른 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능이다. 거의 대부분 정의들이 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 분류된다.

약인공지능(weak AI)은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 일반적인 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로써 활용된다.

강인공지능(strong AI) 또는 인공 일반 지능(Artificial general intelligence, AGI)은 인간처럼 실제로 사고하여 문제를 해결할 수 있는 "일반 지능"을 인공적으로 구현하려는 시도이다. 오늘날 이 분야의 연구는 주로 미리 정의된 규칙의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것에 맞추어져 있다. 강한 인공지능 분야의 발전은 여전히 미약하지만, 인간과 같은 지능이라는 목표를 어떻게 정의하는지에 따라 어느 정도 발전이 이루어지고 있다고도 볼 수 있다.

존 설이나 허버트 드레이퍼스와 같은 몇몇 철학자들은 몸이 아닌 기계에 인간의 지능이나 의식을 구현하는 작업의 실현 가능성에 대한 철학적 바탕을 두고 논쟁을 벌였다. 설은, 튜링 테스트 의 통과 여부는 사람의 기준으로 볼 때 기계가 의식을 갖추었다는 판단의 필요 조건이 되지 못한다는 중국어 방(Chinese Room)에 대한 논증으로 유명하다. 드레이퍼스는 그의 저서 "컴퓨터가 할 수 없는 것들: 인공적인 추론에 대한 비평"에서 의식이라는 것은 룰이나 논리 기반 시스템 또는 물리적인 형태를 가지고 있지 않은 시스템에서 찾을 수 없으나, 신경망(neural network)이나 그 유사한 메커니즘을 이용하는 로보틱 시스템은 인공지능을 실현할 수 있는 가능성이 있다고 주장했다.

다른 철학자들은 엇갈린 관점을 고수한다. 많은 사람들이 약한 인공지능 정도는 가능하다고 보지만, 또한 많은 사람들이 강한 인공지능을 지지하고 있는 것도 사실이다. 대니얼 C. 데넷 은 그의 '의식에 대한 설명'에서 만일 마법의 불꽃이나 영혼이 없다면 인간은 기계에 불과하다며, 지능에 대해서만 인간이라는 기계가 다른 실현 가능한 모든 기계와 다르게 특별 취급을 받아야할 이유가 무엇인가 묻고 있다.

어떤 철학자들은 우리가 약한 인공지능을 가능한 것으로 받아들인다면, 강한 인공지능 역시 받아들여야 한다고 주장한다. 지능은 외견상 보이는 것을 가리키는 것이지 진정한 실체가 아니라는 약한 인공지능의 입장은 많은 비판을 받고 있다. 그러나 이에 반하는 손쉬운 예를 사이먼 블랙번의 철학 입문서 "생각"에서 찾을 수 있다. 블랙번은 당신이 지능적으로 보이지만, 그 지능이 실존하는가에 대해서 말할 수 있는 방법이 없다고 지적한다. 그는 우리는 단지 믿음 또는 신념 위에서 그것을 다룰 뿐이라고 이야기한다.

강한 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능에 반대하는 사람들의 논증이 결국은 아래와 같은 주장을 조합한 것이라고 주장한다.

1. 특권에 바탕을 둔 오만함으로 인해 인간에게는 (기계에는 없는) 마법의 불꽃이 있다는 주장 (예를 들면, 신에 의해 주어진 영혼)

2. 지능은 기계로는 성취될 수 없는 그 무엇이라는 주장.

강한 인공지능을 뒷받침하는 논증(따라서 반대하는 사람은 이 논증을 논박해야 한다.)은 다음과 같다.

1. 인간의 마음은 유한 상태 기계(Finite State Machine)이고, 따라서 처치-튜링 이론은 뇌에 적용 가능하다.

2. 뇌는 순수한 하드웨어이다.(말하자면 고전적인 컴퓨터처럼 동작한다.)

3. 인간의 마음은 오로지 뇌를 통해서만 존재한다.

로저 펜로즈를 포함한 몇몇 학자들은 지능에 처치-튜링 명제 의 적용이 가능하지 않다고 논박한다. 특히 펜로즈는 인간의 마음에는 물리적인 속성을 뛰어넘는 무언가가 있다고 이야기하며, 그의 주장은 우리의 우주 안에서 초연산(hypercomputation)이 가능하다는 논증에 바탕을 두고 있다. 양자역학과 뉴턴 역학에 따르면 이러한 초연산은 가능하지 않지만, 특별한 시공간에서는 가능한 것으로 생각되기도 한다. 그러나 이는 소수의 주장이며, 우리의 우주는 그러한 초연산이 가능할 정도로 꼬이지(convoluted) 않았다는 많은 학자들의 합의가 존재한다.

상당수 인공지능 연구의 (본래) 목적은 심리학에 대한 실험적인 접근이었고, 언어 지능(linguistic intelligence)이 무엇인지를 밝혀내는 것이 주목표였다( 튜링 테스트 가 대표적인 예이다).

언어 지능을 제외한 인공지능에 대한 시도들은 로보틱스와 집합적 지식을 포함한다. 이들은 환경에 대한 처리, 의사 결정을 일치시키는 것에 중심을 두며 어떻게 지능적 행동이 구성되는 것인가를 찾을 때, 생물학과, 정치과학 으로부터 이끌어 낸다. 사회적 계획성과 인지성의 능력은 떨어지지만 인간과 유사한 유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 특히 곤충들(로봇들로 모방하기 쉬운)까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학은 시작된다. 여러 가지 생명체들의 모든 논리구조를 가져온 다는 것은 이론적으로는 가능하지만 수치화, 기계화 한다는 것은 쉬운 일이 아니다.

인공지능 학자는 동물들은 인간들보다 모방하기 쉽다고 주장한다. 그러나 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링의 기계와 지능의 계산 그리고 리클라이더 의 인간과 컴퓨터의 공생가 기계 지능의 개념에 관한 독창적인 논문들이다.

인공지능 연구에 바탕을 둔 실질적인 작업이 결실을 거둠에 따라, 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능의 업적을 깎아내리기 위해 인공지능에 반대하는 사람들이 예전에는 '지능적'인 일이라고 주장하던 컴퓨터 체스나 바둑, 음성인식 등과 같은 작업에 대해 말을 바꾸고 있다고 비난하였다. 그들은 이와 같이 연구 목표를 옮기는 작업은 '지능'을 '인간은 할 수 있지만, 기계는 할 수 없는 어떤 것'으로 정의하는 역할을 한다고 지적하였다.

(E.T. Jaynes에 따르면) 존 폰 노이만은 이미 이를 예측하였는데, 1948년 에 기계가 생각하는 것은 불가능하다는 강의를 듣고 다음과 같이 말하였다. "당신은 기계가 할 수 없는 어떤 것이 있다고 주장한다. 만일 당신이 그 기계가 할 수 없는 것이 무엇인지를 정확하게 이야기해준다면, 나는 언제든지 그 일을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있다." 했다. 폰 노이만은 이미 그 전에 모든 처리절차(procedure)는 (범용)컴퓨터에 의해서 시뮬레이션 될 수 있다고 이야기함에 따라 쳐치-튜링 이론을 언급했다.

1969년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 "인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들"에서 프레임 문제 를 언급하였다.

1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다.

생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다. 위너가 인공두뇌학을 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사했으며, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사했다. 또 튜링의 계산 이론은 어떤 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있음을 보였다. 이런 여러 밀접한 연관에서, 인공두뇌의 전자적 구축에 대한 아이디어가 나온 것이다. 월터의 거북이 로봇이 이 아이디어를 중요하게 포함한 연구의 예이다. 이 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 이용했지만, 디지털의 전자적, 상징적 추리를 보여주기엔 충분했다. 월터 피츠(Walter Pitts)와 워런 매컬러(Warren Sturgis McCulloch)는 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여주었다. 그들은 후에 신경 네트워크라 부르는 기술을 첫번째로 연구한 사람이다. 피츠와 매컬러는 24살의 대학원생인 젊은 마빈 민스키 를 만났고, 민스키는 1951년 첫번째 신경 네트워크 기계인 SNARC를 구축했다. 민스키는 향후 50년동안 인공지능의 가장 중요한 지도적, 혁신적 인물 중 하나가 되었다.

1950년 앨런 튜링 은 생각하는 기계의 구현 가능성에 대한 분석이 담긴, 인공지능 역사에서 혁혁한 논문을 발표했다. 그는 "생각"을 정의하기 어려움에 주목해, 그 유명한 튜링테스트를 고안했다. 텔레프린터를 통한 대화에서 기계가 사람인지 기계인지 구별할 수 없을 정도로 대화를 잘 이끌어 간다면, 이것은 기계가 "생각"하고 있다고 말할 충분한 근거가 된다는 것이었다.튜링 테스트는 인공 지능에 대한 최초의 심도 깊은 철학적 제안이다.

1956년에 열린 다트머스 컨퍼런스는 마빈 민스키와 존 매카시, 그리고 IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 네이선 로체스터(Nathan Rochester)가 개최했다. 컨퍼런스는 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시물레이션 할 수 있다"라는 주장을 포함하여 제안을 제기했다. 참가자는 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge), 트렌처드 모어(Trenchard More), 아서 새뮤얼(Arthur Smuel), 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)으로, 그들 모두 수십년동안 인공지능 연구에서 중요한 프로그램을 만들어온 사람들이었다. 컨퍼런스에서 뉴얼과 사이먼은 "논리 이론"을 소개했고, 매카시는 Artificial Intelligence를 그들의 연구를 칭하는 이름으로 받아들이길 설득했다. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI 라는 이름, 목표점, 첫번째 성공과 이를 이룬 사람들, 그리고 넓은 의미의 AI의 탄생을 포함하는 순간이었다.

많은 성공적인 프로그램과 새로운 발전 방향이 50년대 후반과 60년대에 나타났다. 이곳에는 AI 역사에 지대한 영향을 미친 것들을 기술했다.

초기 AI 프로그램은 동일한 기본적인 알고리즘을 사용했다. 게임의 승리나 정리 증명 같은 어떤 목표 달성을 위해, 그들은 한발짝식 나아가는(step-by-step) 방식을 상용했다. 예를 들어 미로 를 찾아갈때 계속 나아가면서 막힌 길이 있으면 다른 길이 있는 곳까지 되돌아 왔다가 다른 길로 가는 식이었다. 이런 패러다임은 "탐색 추리"라 불렸다. 주요한 문제는, 간단한 미로에 있어서도 경로로 사용할 수 있는 수가 천문학적으로 많았다는 것이다. 연구가들은 추론 또는 경험적으로 찾은 규칙으로 정답이 아닌듯 보이는 경로를 지우는 방식을 사용했다.뉴엘과 사이먼은 "범용 문제 해결기(General Problem Solver)"라 부르는 프로그램 속 알고리즘의 범용적인 버전을 포착하려고 노력했다. 다른 "검색" 프로그램은 기하학과 대수학의 문제를 해결하는 것처럼 인상적인 작업 - 허버트 게랜터(Herbert Gelenter)의 "기하학 해결기"나 민스키의 제자인 제임스 슬레이글(James Slage)의 SAINT - 을 수행하길 시도했다. 다른 프로그램은 목표와 목표에 다가가기 위한 세부 계획을 검색했고, 여기에는 스탠포드에서 샤키(Shakey) 로봇의 동작을 제어하기 위해 개발한 STRIPS 시스템을 포함한다.

1960년대 후반에, MIT의 AI 연구소에 있던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트 는 마이크로월드 연구로 불리는, 인위적인 간단한 상황에 초점을 맞춘 AI 연구를 제안했다. 그들은 성공적인 과학자들이 자주 쉬운 이해를 위해 '마찰면'이라든지 '강체(물리학에서 결코 형태가 변하지 않는 물체)'같은 간단한 모델을 사용한다는 것에 집중했다. 이런 연구의 대부분이 평평한 평면 위의 다양한 형태와 색깔의 블록으로 이루어진 '블록 단위의 세계'에 초점을 맞추는 형식이었다.

제라드 서스먼(Gerald Sussman)을 필두로 아돌프 구즈먼(Adolfo Guzman), 다비드 왈츠(David Waltz) 그리고 패트릭 윈스턴(Patrick Winston)이 마이크로월드 패러다임으로 기계 비전의 혁신을 이끌었다. 같은 시간에, 민스키와 페퍼는 블록을 쌓을 수 있는 로봇 팔을 제작했다. 마이크로월드의 영광스러운 성취는 테리 위노가드(Terry Winograd)의 SHRDLU이며, 이것은 보통의 일반 문장으로 소통해 작업을 계획하고 이를 실행할 수 있었다.

AI 연구의 첫 번째 세대는 그들의 연구 결과에 대해 다음과 같이 예측했다.

1958년, 사이먼(H. A. Simon)과 뉴얼(Allen Newell) : "10년 내에 디지털 컴퓨터가 체스 세계 챔피언을 이길 것이다", 덧붙여 "10년 내에 디지털 컴퓨터는 중요한 새로운 수학적 정리를 발견하고 증명할 것이다"라고 말했다.

1965년, 사이먼 : "20년 내에 기계가 사람이 할 수 있는 모든 일을 할 것이다."

1967년, 마빈 민스키 : "이번 세기에 AI를 만드는 문제는 거의 해결 될 것이다."

1970년, 마빈 민스키 : (Life 잡지를 통해서) "3~8년안에 우리는 평균정도의 인간 지능을 가지는 기계를 가지게 될 것입니다."

1963년 6월, MIT는 220만 달러를 고등 연구 계획국(Advanced Research Projects Agency - 후에 DARPA로 알려짐)에게 제공받았다. 자금은 민스키와 맥카시가 5년전 설립한 "AI 그룹"이 포섭한 프로젝트 MAC에서 사용되었다. DARPA는 계속해서 매년 300만 달러를 70년대까지 제공했다. DARPA는 또한 유사한 자금을 뉴얼과 사이먼의 CMU 프로그램과 스탠포드 AI 프로젝트에 제공했다. 또다른 중요한 AI 연구소는 1965년 도널드 미치(Donald Michie)가 에든버러 대학교 에 세웠다. 이 4개의 시설은 계속해서 많은 연도에 걸쳐 학계의 주요한 AI연구소, 그리고 자금처로 존재할 것이다. 자금은 몇가지 단서와 함께 제공됐다 : ARPA의 기획자 리클리더(J. C. R. Licklider)는 그의 조직은 "프로젝트가 아니라, 사람에게 투자"해야 한다고 믿었고, 연구자들이 어떤 방향이든 그들의 관심있는 쪽을 연구하도록 허용했다. 이것은 MIT에 자유분방한 분위기를 생성했고 해킹 문화를 탄생시키기도 했다. 그러나 이렇게 손을 떼고 지켜보는 형식의 지원은 얼마 지속되지 못했다.

컴퓨터 능력의 한계 : 정말 유용한 무언가를 이루기에는 메모리 또는 처리 속도가 충분하지 않았다. 예를 들어 로스 퀼리언(Ross Quillian)의 자연어 처리에서 성공적인 완수는 오직 20개의 단어 위에서 발휘되었는데, 이것은 메모리가 꽉 찼기 때문이었다. ++한스 모라벡은 1976년에 컴퓨터가 지능을 가지기엔 여전히 수백만 배 약하다고 논증했다. 그는 비유를 들었는데, AI가 컴퓨터 능력을 필요로 하는 것은 항공기가 마력을 필요로 하는 것과 같다는 것이었다. 컴퓨터 영상에 대해서, 모라벡은 간단하게 계산하여 실시간으로 사람의 망막을 모션 캡처하려면 범용 컴퓨터가 초당 10^9 명령어(1000MIPS)를 처리해야 할 것이라고 추측했다. 2011년경 실용적인 컴퓨터 영상 프로그램은 10,000~1,000,000 MIPS를 요구한다. 1976년경 5백만에서 8백만 달러사이에 판매되던 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 Cray-1은 오직 80~130 MIPS였고, 당시 전형적인 데스크탑 컴퓨터는 겨우 1 MIPS 남짓이었다.

폭발적인 조합 수와 비용이성 : 1972년에 리차트 카프(Hichard Karp)는 문제 해결에 지수적 시간이 요구되는 많은 문제를 보여주었다. 하찮은 문제일지라도 이런 문제의 최적의 해답을 찾는 데 상상할 수도 없는 컴퓨터의 시간이 요구되었다. 즉 지금까지 AI '장난감'에서 사용되었던 방법은 실제적으로 유용한 AI 시스템을 제작하는 데 용이하지 못했다.

상징적 지식과 추론 : 영상 처리나 자연어 처리 같은 많은 중요한 AI 프로그램은 실제 세상에 대한 간단하지만 어마어마한 양의 정보를 필요로 한다. 그래야 프로그램이 자신이 보고 있는 것이 무엇인지, 또는 자신이 듣고 있는 것이 무엇인지 아이디어를 찾을 수 있기 때문이다. 이 요구는 아기들의 세상에 대해 알아나가는 것과 유사하다. 연구가들은 곧 요구되는 정보의 양이 엄청나게 광대하다는 것을 발견했다. 1970년대의 누구도 이런 데이터가 포함된 데이터베이스를 만들지 못했고, 누구도 이런 데이터를 프로그램 혼자 터득하는 방법을 알지 못했다.

모라벡의 패러독스 : 이론을 제작하고 기하학적 문제를 해결하는 것은 컴퓨터에게 비교적 쉽지만, 얼굴을 인식하거나 장애물을 피해 방을 가로지르는 것은 엄청나게 어렵다. 이 설명은 왜 연구가들이 1970년대에 영상처리나 로봇에 대해 조금밖에 진전을 보이지 못했는지 아는 데 도움이 된다.

프레임 문제, 자격 문제 : 존 맥캐시와 같은 연구가들은 규칙이 규칙 스스로의 구조를 변경하지 못하면 관련 계획 또는 기본 추론 일반 공제를 나타낼 수 없다는 것을 발견했다.

영국 정보나 DARPA, NRC같은 AI 연구자들에게 자금을 주던 기관들은 연구 진행의 부진에 실망했고 결국 AI에 관한 방향성을 가진 자금 지원을 끊었다. 1966년 기계를 이용한 번역을 비판하는 보고서가 ALPAC에 제출되었을 때부터 이런 흐름이 시작되었다. 총 2천만 달러를 지원한 NRC도 지원을 멈췄다. 1973년 라이트힐 보고서는 "장대한 목표(grandios objectives)"를 성취하는 데 실패한 영국의 AI 연구의 상태에 대해 비난했고 결국 영국의 AI 연구소는 해체되었다(보고서는 특히 AI 연구의 실패의 원인이 폭발적인 조합의 수라고 언급했다). DARPA는 CMU의 음성을 이해하는 연구의 연구자들에게 심하게 실망했고 연간 3백만 달러의 지원을 취소했다. 1974년에 이르자 AI 연구에대한 투자는 찾기 어려워졌다. 한스 모라벡은 그의 동료의 비현실적인 예측에 의한 위기를 비난했다. "많은 연구가들이 많은 연구자는 과장을 증가시키는 웹에 휘말렸다." 그러나 여기엔 다른 이슈가 있다 : 1969년 맨스필드의 수정안의 통과이후, DARPA는 자금 지원에 대해 "비직접적인 기초 연구보다, 임무 완수에 직결된 연구"를 수행하라는 증가하는 압력을 받고 있었다. 창조성 높은 지원, 자유분방한 연구는 1960년대와 함께 떠났고 DARPA에서 다시 오지 않을 것이다. 대신, 자금은 자동조정 탱크나 전투 관리 시스템과 같은 분명한 프로젝트와 명확한 목표를 향할 것이다.

몇 철학자들은 AI 연구가들에게 강력한 반대를 표했다. 초기 반대자들 중 괴델의 불완전성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램같은 시스템이 실제적으로 정확하게 사람과 같이 행할 수 없다고 주장한 사람은 존 루카스(John Lucas)이다. 휴버트 드레이퍼스(Hubert Dreyfus)는 60년대의 깨어진 약속을 조롱했고 AI의 가정을 비판했으며, 인간의 추론이 실제적으론 "상징적 진행"이 매우 적게 포함되어 있고 구현적, 본능적, 무의식적인 노하우에 의해 처리된다고 주장했다. 존 설(John Searle)의 1980년대 제시된 중국인 방 문제는, 실제로 프로그램이 상징들을 '이해'할 수 없고 사용할 수 없음을 보여주려고 시도했다. 설은 만약 상징이 기계에게 아무 의미가 못된다면, 기계는 생각하는 것이 아니라고 주장했다. 이 비난은 AI 연구가들에게 심각하게 작용하지 못했다. 비용이성과 상식적 지식에 관한 문제가 훨씬 더 즉각적이고 심각한 듯이 보였다. '노하우'와 '지향성'이 실제 프로그램을 만드는데 어떻게 다른지가 불분명했다. 민스키는 드레이퍼스와 설을 향해 "그들은 오해했고, 무시될 것이다"라고 했다. MIT에서 가르쳤던 드레이퍼스는 냉대받았다 : 그는 나중에 AI 연구가들에게 "나와 점심 식사할 용기도 없다"라고 평했다. ELIZA의 제작자 조셉 웨이즌바움(Joseph Weizenbaum)은 그의 동료인 드레이퍼스가 전문적이지 않고 유치한 대우를 한다고 느꼈다. 웨이즌바움은 케네스 콜비(Kenneth Colby)가 쓴 DOCTOR와 임상치료 채팅봇에 대해서 심각하게 의심하기 시작했다. 웨이즌바움은 콜비가 그의 무심한 프로그램을 진지한 치료 도구로 여기는 걸 방해했다. 이 불화가 시작되고, 이 상황은 콜비가 웨이즌바움을 프로그램에 대한 공로로 인정하지 않았을 때 도움이 되지 않았다. 1976년에 웨이즌바움은 컴퓨터 능력과 인간 추론(Computer Power and Human Reason)을 출판하며 인공 지능의 오용이 인간의 삶을 평가 절하시킬 수도 있다고 주장했다.

뉴럴 네트워크 형태의 퍼셉트론이 1958년 마빈 민스키의 고등학교 시절 친구였던 프랭크 로센블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 도입되었다. 다른 AI 연구가들이 그러하듯, 그는 낙관론을 펼쳤고, "퍼셉트론은 결국 학습을 하고, 의사 결정을 하고, 언어 번역을 할 것이다"라고 예견했다. 60년대를 이끌던 패러다임 속의 연구 프로그램의 수행은 1969년 민스키와 페퍼의 책 퍼셉트론의 출판과 함께 갑자기 중지되었다. 이것은 퍼셉트론이할 수 있는 일에 몇가지 심각한 제한이 있음을, 또 프랭크의 예견은 심하게 과장되어있음을 알렸다. 이 책의 파급력은 압도적이었다 : 향후 10년 동안 뉴럴 네트워크에 대한 거의 모든 연구가 중지되었다. 결국, 뉴럴 네트워크 영역을 회복할 연구원의 새로운 세대가 그 후에 인공지능의 중요하고 유용한 부분을 내놓았다. 로센블랫은 이 책을 보지 못했는데, 그는 문제의 책이 출판 되고 곧바로 보트 사고와 함께 사망했기 때문이다.

논리적 추론은 1958년 초에 AI 연구에서 존 맥카시가 제안하여 도입되었다. 1963년 알렌 로빈슨(J. Alan Robinson)은 간단하게 추론을 컴퓨터에 구현시키는 분해와 통일 알고리즘을 발견했다. 그러나 맥카시와 그의 학생들이 60년대 후반에 했던 것과 같은 복잡하지 않은 구현은 본질적으로 다루기 힘들었는데, 간단한 정리를 증명하기 위해 천문학적 단계가 필요했다. 더 성공적인 결실을 맺는 논리적 접근은 70년대 에딘벌 대학의 로버트 코왈스키(Robert Kowalski)가 개발했고 곧 프랑스의 연구가인 알라인 콜메루엘(Alain Colmerauer)과 성공적인 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그를 만든 필립 오우셀(Philippe Roussel)과의 협업을 이끌어냈다. 프롤로그는 다루기 쉬운 계산을 허용하는 논리의 부분을 사용한다. 규칙은 계속적으로 영향을 미쳤고, 에드워트 페이젠바움(Edward Feigenbaum)이 기대하던 시스템 기초를 제공했으며 알렌 뉴엘과 허버트가 계속 연구하도록 만들었다. 사이먼은 Soar과 인식에서의 통일 이론을 이끌었다. 논리적으로의 접근을 비판하는 지적은, 드레이퓨즈가 했던데로, 사람이 문제를 해결할 때 논리를 거의 사용하지 않는다는 것이었다. 피터 왓슨(Peter Waon), 엘리아노 로츠(Eleanor Rosch), 아모스 스벌스키(Amos Tversky), 다니엘 카니만(Daniel Kahneman)을 비롯한 심리학자들이 이를 증명했다. 맥카시는 이에 대해서 이 증명이 무관하다고 답했다. 그는 정말 필요한 기계란 사람처럼 생각하는 것이 아니라 문제를 해결할 줄 아는 기계라고 일축했다.

1975년 세미나 보고서에서, 민스키는 "지저분한" 많은 그의 동료 연구자들이 무언가에 대한 우리의 모든 상식적 가정을 포착하는 프레임워크를 도구로 사용했다고 적었다. 예를 들어 우리가 새라는 개념을 생각할때, 즉시 '난다', '벌레를 먹는다'와 같은 다양한 사실들 또한 떠올린다. 떠올린 것들이 항상 사실은 아니고 또 "논리적"으로 이것들이 공제가 되지는 않는다. 그러나 이런 가정들의 구조는 우리가 말하고 생각하는 문장의 부분을 차지한다. 그는 이 구조를 "프레임"이라 칭했다. 섕크는 프레임의 설명에 대해서 영어로된 짧은 스토리에 대한 답변을 성공적으로 하기 위한 "스크립트"라 불렀다. 수년 후 객체지향 프로그래밍에서 AI 연구에서 쓰였던 프레임에서 나온 '상속'이라는 개념을 채택하게 된다.

1980년대에는 전 세계적으로 사용된 '전문가 시스템'이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다. 같은 시기에 일본 정부는 자신들의 5세대 컴퓨터 프로젝트와 인공지능에 적극적으로 투자하였다. 1980년대에 존 홉필드와 데이비드 루멜하트의 신경망 이론의 복원이라는 또 다른 사건이 있었다.

전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며 전문가의 지식에서 파생 된 논리적 법칙을 사용하였다. 최초의 실험은 1965년 Edward Feigenbaum과 레더버그에 의해 Dendral이 시작하였고 이것은 분광계로부터 화합물을 식별하는 실험이었다. MYCIN은 1972년에 개발되었고 전염되는 혈액 질환을 진단하였다. 이러한 접근법(실험)은 타당성이 입증되었다.

전문가 시스템은 소규모의 지식 영역에 대해서는 스스로 제한을 둠으로써 상식 문제를 피하였다. 그리고 그들의 단순한 디자인은 프로그램을 만드는 것을 상대적으로 쉽게 하였다. 모든 프로그램은 유용성이 입증되어야 하지만 AI는 이 점을 달성할 수 없었다.

또한 1980년대에는 일반인들이 모두 알 만한 일상적인 사실들을 모두 포함한 아주 거대한 데이터베이스를 만들어 상식 문제에 대한 직접적 해결을 시도한 Cyc의 탄생을 볼 수 있었다. 이 프로젝트를 이끈 Douglas Lenat는 지름길은 없다고 말했다. - 기계가 인간의 개념을 알게 하기 위한 단 한 가지 길은 그들을 가르치는 것이다. 이 프로젝트는 수 십 년 동안 완료될 것이라 생각되지 않았다.

1981년, 일본의 국제 무역과 산업 부서는 5세대 컴퓨터 프로젝트를 위해 8억 5천만 달러를 확보해 두었다. 그들의 목적은 기계가 사람처럼 프로그램을 작성하고 대화를 수행할 수 있는 시스템과 언어를 번역하거나 그림을 해석하는 것이었다. 그들은 프로젝트를 위해 기본 컴퓨터 언어로 Prolog를 선택하였다.

AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 '해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.'는 인식에 비롯된 것이었다. 로봇 공학 분야에 관련 된 연구원인 Rodney Brooks 와 Hans Moravec는 인공지능에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 주장하였다.

1974년에 전문가 시스템에 대한 열정이 통제할 수 없을 정도로 퍼져나가고 이에 대한 실망이 확실히 따라올 것이라는 걱정이 있었고 이 때 투자가 끊기고 살아남은 연구원들에 의해서 "AI winter"이라는 단어가 만들어졌다. 그들의 두려움은 AI에 대해 일련의 재정적 차질이 있었던 1980년 말에서 1990년대 초반에 잘 나타난다. 이 AI winter 기간의 첫 번째 사건은 1987년에 특성화된 AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것이다. 1987년에 애플이나 IBM의 데스크탑 컴퓨터들은 급격히 빨라지고 성능이 좋아졌다. 또한 Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터 보다 더 비싼 Lisp 기기들보다도 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 즉, 더 이상 Lisp 기기들을 살 이유가 사라진 것이다. 전체산업 1억 달러의 절반의 가치가 하룻밤에 사라졌다. 결국 최초의 성공한 전문가 시스템인 XCON은 유지하기에 너무 비싸다는 것이 증명되었다. 업데이트하기에도 너무 어려웠고 학습도 되지 않았다. 이 전문가 시스템은 또한 일반적이지 않은 질문을 했을 때 괴상한 행동을 하는 일명 "brittle" 이었고 그들은 일찍이 발견된 이러한 문제들에 의해 결국 희생되었다. 전문가 시스템은 특별한 경우에서만 유용할 뿐이었다. 1980년대 후반, Strategic Computing initiative는 AI의 투자를 자르는 데 공이 컸다. DARPA의 새로운 리더쉽은 AI는 이 다음의 파도가 아니라고 결정했고 즉각적인 결과를 나타낼 수 있는 것으로 보이는 프로젝트에 직접적인 투자를 하는 방향으로 결정했다. 1991년에는 1981년에 일본에서 5세대 프로젝트의 목표 리스트에 적은 것만큼 성과가 나오지 않았다. 실제로 대화를 계속 이어나가는 것과 같은 어떤 것들은 2010년까지 달성되지 않았다. 다른 인공 지능 프로젝트와 마찬가지로, 실제 가능했던 것보다 기대가 훨씬 컸다.

1997년 5월 11일, 딥 블루는 당시 체스 세계 챔피언이던 가리 카스파로프를 이긴 최초의 체스 플레이 컴퓨터가 되었다. 2005년 스탠포드의 로봇은 DARPA 그랜드 챌린지에서 연습해 보지 않은 사막 도로 131마일을 자동으로 운전하여 우승하였다. 2년 뒤, CMU의 한 팀은 DARPA 도시 챌린지에서 모든 교통 법규를 지키고 교통 혼잡 속에서 자동으로 55 마일의 길을 찾았다. 2011년 2월, 퀴즈 쇼 Jeopardy! 에 출전한 IBM의 응답 시스템 왓슨은 상당히 여유롭게 두 챔피언을 이겼다.

이러한 성공은 혁신적인 새로운 패러다임 때문이 아니라 번거로운 엔지니어 스킬과 매우 뛰어난 성능을 가진 오늘날의 컴퓨터에서 비롯된 것이다. 실제로, Deep Blue의 컴퓨터는 1951년 Christopher가 체스 하는 법을 가르친 마크 1보다 1천만 배 빨랐다. 이 엄청난 증가는 무어의 법칙 에 의해 측정되는데 이것은 2년마다 컴퓨터의 메모리 속도와 양은 두 배씩 늘어난다는 이론이다. 최초 컴퓨터 성능의 근본적인 문제는 느리지만 서서히 극복되고 있었다.

1990년대 동안에는 ' 지능형 에이전트 '라고 불리는 새로운 패러다임이 다 방면에서 수용되고 있었다. 비록 이전의 연구자들은 'divide and conquer' 모듈러를 제안하고 AI에 접근하였지만 지능형 에이전트는 Judea Pearl, Allen Newell 등 다른 이들이 AI를 연구하는데 있어서 결정론과 경제성이라는 개념을 가져오기 전까지 현대식 형태를 갖추지 못했다. 경제학자들의 합리적 에이전트라는 정의와 컴퓨터 과학자들의 객체 혹은 모듈러 정의가 합쳐졌을 때 지능형 에이전트의 패러다임이 완성되었다.

지능형 에이전트 시스템은 환경을 인식하고 성공을 가장 극대화할 수 있는 행동을 취한다. 이러한 정의에 의하면 인간과 인간의 조직처럼, 예를 들어 회사처럼 특정 문제를 해결하는 간단한 프로그램을 지능형 에이전트라고 한다. 지능형 에이전트는 AI 연구자를 "the study of intelligent agents"로 정의한다. 이것은 AI의 정의의 일부를 일반화한 것이다. 이것은 인간의 지능을 넘어 모든 종류의 지능의 연구를 추구한다.

AI 연구자는 과거에 사용했던 것보다 더욱 정교한 수학적 도구를 사용하여 개발하기 시작했다. 해결하는 데 AI가 필요한 수많은 문제들이 존재하고 있다는 인식은 수학, 경제학 또는 오퍼레이션 연구 등의 분야에서 이미 연구자들이 AI를 사용하여 실현하고 있었다. 공유된 수학적 언어는 높은 수준의 협력, 좋은 평판, 여러 분야를 성공적으로 이끌고 측정과 증명이 된 결과들의 성취를 가능하게 하였다. AI는 더 엄격한 과학 학문이 되었다.

AI 연구자들에 의해 최초로 개발된 알고리즘은 거대한 시스템의 일부로 나타나기 시작했다. AI는 매우 어려운 문제들을 해결했고 데이터 마이닝, 산업 로봇공학, 논리학, 음성 인식, [151]은행 소프트웨어,의학적 진단, 구글 검색 엔진 등 여러 기술들은 기술 산업에 매우 유용하다는 것이 증명되었다.

AI 분야는 이러한 성공에 대해 매우 낮은 신뢰를 받았다. AI의 훌륭한 혁신 중 대부분은 컴퓨터 과학의 도구에서 또 다른 기능으로 세분화되었다.Nick Bostrom은 "A lot of cutting edge AI has filtered into general applications, often without being called AI because once something becomes useful enough and common enough it's not labeled AI anymore."라고 말했다. 1990년대 AI 분야의 많은 연구자들이 고의로 자신의 프로젝트를 다른 이름으로 불렀다. 일부 이러한 현상은 그들의 분야가 AI와 근본적으로 다르다고 여겼기 때문이거나 또는 새로운 이름이 투자받기 쉬웠기 때문일 것이라고 한다. 적어도 상업 분야에서는 연구자에 대해 AI winter에 있었던 실패했던 계약이 꼬리표처럼 따라다녔고 2005년에 뉴욕 타임즈에서는 "컴퓨터과학과 소프트웨어 엔지니어들은 광기에 싸인 몽상가처럼 보일 두려움 때문에 인공 지능이란 용어를 피했다." 라고 소개되었다.

1968년 아서 C. 클라크와 스탠리 큐브릭은 2001년에는 기계가 인간과 유사하거나 또는 인간의 용량을 뛰어넘는 지능을 가진 존재가 되었을 것이라고 상상하며 《 2001: 스페이스 오디세이》라는 SF 작품을 완성했다. 여기에 등장하는 HAL 9000 이라는 캐릭터는 2001년에 이러한 기계가 존재할 거라고 믿는 많은 AI 연구자들의 공유된 믿음을 기반으로 만들어졌다.

훗날 마빈 미스키는 "그래서 왜 우린 2001년에 HAL을 얻지 못했나?"라는 질문을 하였다. 대부분의 연구자들이 신경망이나 유전자 알고리즘의 상업적 용도의 프로그램을 추구했던 반면, 민스키는 해답이 방치된 상식 추론과 같이 매우 중심적인 문제에 있다고 믿었다. 반면에 존 매카시는 여전히 자격문제를 비난하였다. 레이 커즈와일 은 문제는 컴퓨터 성능에 있으며 무어의 법칙을 사용하였을 때 인간 수준의 지능을 가진 기계는 약 2029년에 나올 것이라고 예견하였다. Jeff Hawkins는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다. 또한 각각에 대해 많은 설명들이 있으며 이를 대응하는 진행 중인 연구 프로그램들이 있다.

세계는 이미 4차 산업혁명에 진입했으며 인공지능은 빠르게 인간을 대체해 나갈 것이다. 또, 널리 퍼져 있지 않을 뿐 미래는 이미 와 있으며 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등이 융합되면서 4차 산업혁명이 발생하고 있다. 과거 산업혁명이 '기계근육'을 만드는 과정이었다면 4차 혁명에서는 '기계두뇌'가 탄생할 것이다.

제1차 산업혁명 발생시, 산업 기계에 의해 일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트(기계파괴운동)를 일으켰다. 이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사에 따르면, 응답자의 70.1%가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다.

인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM 의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다.

역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다. 그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다.

특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다.

미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적 아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전 과 같은 인공지능과 관련된 세부 영역으로 이동하였고, 순수하고 보편적인 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다.

인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소 가 유명하다.

다른 많은 시스템들이 한때 인공지능의 활발한 연구 주제였던 기술들에 바탕을 두고 만들어졌다. 그 예들은 다음과 같다:

체커스 게임에서 Chinook은 사람과 기계를 통합한 세계 챔피언을 차지했다. (1994년)

체스를 두는 컴퓨터인 딥 블루(Deep Blue)의 성능 향상 버전(비공식적 명칭: 디퍼 블루(Deeper Blue)이 당시 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리쳤다. (1997년)

불확실한 상황에서 추론을 수행하는 기술인 퍼지 논리가 공장의 제어 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다.

전문가 시스템이 산업적으로 이용되고 있다.

아직은 인간 번역사에 미치지 못하지만, 시스트란(Systran)과 같은 자동번역기가 광범위하게 사용되고 있다.

인공신경망이 침입 탐지 시스템에서 컴퓨터 게임까지 다양한 분야에 사용되고 있다.

광학 문자 판독 시스템은 무작위로 생성된 타자 문서를 텍스트 형태로 변환시킬 수 있다.

필기체 인식 시스템이 수백만의 PDA에서 사용되고 있다.

음성 인식 기술은 상업적으로 이용 가능하고 광범위하게 적용되고 있다.

컴퓨터 대수 시스템인 매스매티카나 Macsyma와 같은 시스템들은 흔하게 사용되고 있다.

Machine vision 시스템들이 하드웨어 검사나 보안분야와 같은 다양한 산업 현장에서 이용되고 있다.

인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다.

어떤 사람들은 현재 알려진 어떤 시스템보다도 지능적이며 복잡한 시스템의 등장을 예견하기도 한다. 이와 같은 가상적인 시스템들을 '비결정적인 인공지능 시스템'의 약자인 atilect라고 한다. 이와 같은 시스템이 만들어진다면 그동안 인류에게 문제시되지 않았던 많은 윤리적인 문제들이 발생하게 된다.

이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라 '가능성'보다는 '의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스(Hugo de Garis)와 케빈 워릭(Kevin Warwick)에 의해 제기된 "Cosmist"(반대말은 "Terran") 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어 내기 위해 노력한다. 이러한 논의로 미루어 볼 때, '의도'의 문제가 초기 인공지능 "반대파"들에게 큰 문제였음을 알 수 있다.

흥미로운 윤리적 문제를 제기하는 주제는 다음과 같다.

우리가 만든 시스템이 지능을 갖추었는지를 판정하는 문제

인공지능을 정도의 문제로 정의할 수 있는가?

이와 같은 시스템들의 자유와 권리 문제

인간이 다른 동물에 비해 '영리'한 것과 같은 방식으로 인공지능도 인간에 비해 '영리'할 수 있는가?

지구상의 어떤 사람보다 더욱 지능적인 시스템을 만드는 문제

이러한 시스템을 만드는 데 있어서 얼마나 많은 안전 장치를 포함시켜야 하는지의 문제

사람의 생각을 대체하기 위해서 얼마만큼의 학습 능력이 필요한지 혹은 (전문가 시스템과 같이) 그와 같은 학습 능력 없이 주어진 일을 할 수 있는지

단일성의 문제

사람의 일자리와 업무에 미치는 영향. 이 문제는 아마도 자유 무역 체제 하에서 발생하는 문제와 유사할 수도 있다.

다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.

CNC - 공작 기계를 이용한 가공 코드를 컴퓨터가 소수점 3자리까지 계산하는 방식이다. 가장 원시적인 인공지능의 한 형태이다.

비디오 게임 - 원시 인공지능이다. 딥블루, 알파고 역시 알고 보면 비디오 게임 형태의 바둑 인공지능이다.

알파고 - 바둑 인공지능이다.

Watson - IBM에서 만든 인공지능으로, 종류가 다양하며 의학, 금융, 방송 등에 쓰인다.

The Start Project - 영어로 된 질문에 답변하는 웹 기반 시스템이다.

Cyc - 실세계와 논리적 추론 능력에 관련된 광범위한 상식으로 구성된 지식기반 시스템.

ALICE - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램.

Alan - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램.

ELIZA - 1970년대에 개발된 심리치료사 역할을 하는 프로그램.

AM - 1970년대에 더글러스 레넛(Douglas B. Lenat)이 개발한 수학의 개념들을 형식화하는 프로그램.

PAM (Plan Applier Mechanism) - 1978년 John Wilensky에 의해 개발된 줄거리 인식 시스템.

SAM (Script Applier Mechanism) - 1975년에 개발된 줄거리 인식 시스템.

SHRDLU - 1968년에서 1970년 사이에 개발된 초창기 자연 언어 인식 시스템.

Creatures - 뉴널넷 두뇌와 정교한 생화학에 기반한 유전코드로 생명체를 탄생시키고 진화시키는 컴퓨터 게임.

Eurisko - 휴리스틱으로 구성된 문제 해결 언어. 휴리스틱을 어떻게 사용하며 변경해야 할지에 대한 휴리스틱을 포함하고 있다. 1978년 더글러스 레넛이 개발.

X-Ray Vision for Surgeons - 매사추세츠 공과대학교 의학 비전(MIT Medical vision) 연구팀이 개발.

심심이 - 한국어로 대화를 주고받을 수 있는 프로그램. 사용자에 의한 학습이 가능하도록 하여 대중적으로 성공했다. 2002년 최정회에 의해 개발.

Stable Diffusion web UI - AI 그림을 생성할 수 있는 프로그램. 사용자가 직접 모델을 학습할 수 있고, 학습한 결과에 따라 여러 그림체를 표현할 수 있다.

전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 이제 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개해보겠다.

몇몇 컴퓨터 과학 연구가들은, "인공지능"이라는 용어가 지금까지 이 연구 분야에서 이룩한 많은 업적과 "지능"이라는 일반적인 용어사이에서 큰 불일치를 초래하기 때문에 좋지 못한 용어라고 여겨진다. 이 같은 문제는 대중과학작가들과 케빈 워릭(Kevin Warwick)과 같이 현 상태로는 불가능한 혁신적인 인공지능 연구 성과에 대한 기대를 불러일으키는 사람들에 의해서 심화되고 있다. 이 같은 까닭으로 인공지능과 관련된 분야에서 일하는 많은 연구자들이 자신들은, 인지 과학, 정보학, 통계추론 또는 정보공학과 관련된 연구를 하고 있다고 이야기한다. 그러나 현재 진보는 이루어지고 있고, 오늘날 인공지능은 전 세계 수많은 산업 시스템에서 작동하고 있다. 오늘날 실세계의 인공지능 시스템에 관해 더 자세한 내용을 보려면 와이어드 지의 기사를 참고하라.

초지능(superintelligence)이란 인간의 능력을 아득히 뛰어넘는 가설적인 지능체를 가리키는 말이다. 어떤 전문가들은 인공 일반지능의 발전이 앞으로 계속해서 이어진다면 일정한 수준의 지능에 도달하고 나서는 인공지능이 스스로를 계속해서 개선할 수 있으며, 이를 반복하여 기하급수적인 지능 성장으로 순식간에 인간의 지능을 뛰어넘을지도 모른다고 주장한다. 베어너 빈지(Vernor Binge)는 이 시나리오를 " 특이점"(singularity)이라고 이름하였다. 인공지능의 한계는 여전히 명확하지 않기 때문에 이는 예측 불가능하다고 여겨지며 때로는 허무맹랑한 이야기로 치부되기도 한다. 로봇 전문가 한스 모라벡이나 발명가 레이 커즈와일 등은 더 나아가 미래에는 인간이 기계와 결합한 사이보그로 진화하여 초지능을 손에 넣을 수 있을 것이라고 주장하는데, 이러한 주장을 트랜스휴머니즘 이라고 한다.

지금까지 과학 기술은 일자리를 줄이기보다는 증가시키는 경향이 있었으나 경제학자들은 AI에 관해서는 미지의 영역이라고 인정한다. 경제학자들을 대상으로 한 설문에서 로봇과 AI의 사용 증가가 장기 실업자를 늘릴지에 대해 물은 결과 의견이 크게 분분했으며, 다만 늘어난 생산성이 재분배된다면 순이익이 될 수 있다는 데에 동의한다.

또한 블루칼라 직종을 위협하던 종래의 자동화와 달리 인공지능에 의한 자동화는 많은 중산층의 화이트칼라 일자리도 위협할 수 있다는 점이 중대하게 받아들여진다. 그 영향 범위도 매우 넓어서 법률 사무원에서 패스트푸드 점원까지 다양한 직종이 큰 위기에 놓일 것이라 예측되는데, 한편으로 개인 건강 관리나 성직자 등 일부 직종은 오히려 수요가 증가할 수 있다고 예상된다.

# data[].attributes.attachment_link.title
인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
artificial intelligence, 인공지능(人工智能) 또는 AI( AI)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다. 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
일본의 아시모.

대한민국의 EveR-2.

인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다.

또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다. 사람과 닮은 모습을 한 로봇을 ' 안드로이드'라 부르기도 한다.

다른 뜻은 형태가 있으며, 자신이 생각할 수 있는 능력을 가진 기계라고도 한다. 인공의 동력을 사용하는 로봇은 사람 대신 또는 사람과 함께 일을 하기도 한다. 통상 로봇은 제작자가 계획한 일을 하도록 설계된다.

로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 되었다. 또한 로봇의 어원은 체코어로 "노동", "노예", "힘들고 단조로운 일"을 의미하는 robota 이다.

비유적으로는 남의 지시대로 움직이는 사람을 이르는 이르기도 한다.

우리가 아는 장난감 로봇은 사실 로봇이 아니라 장난감 이다. 수동으로 움직이기 때문이다.

Robot이라는 말은 1920년 체코슬로바키아의 극작가 카렐 차페크(Karel Čapek)의 희곡 R.U.R.(Rosuum' s Universal Robots)에서 처음 사용되었다.

로봇의 어원은 체코어의 노동을 의미하는 단어 'robota'에서 나왔다고 알려지고 있다.

차페크는 R.U.R.에서 모든 작업능력에서 인간과 동등하거나 그 이상이면서 인간적 "감정"이나 "혼"을 가지고 있지 않은 로봇이라고 불리는 인조인간을 등장시키고 있다. 로봇은 언젠가 쇠조각으로 변하여 반항하는 정신을 발달시킴으로써 자신들의 창조주인 인간을 전부 죽여 버린다고 하는 비극을 인상적으로 나타내고 있다.

로보틱스(Robotics)라는 말은 로봇의 활용과 로봇 공학을 의미한다. 이 말은 미국 과학자이면서 작가인 아이작 아시모프(Issac Asimov; 1920년 1월 2일 ~ 1992년 4월 6일)가 1942년 에 발간한 단편 Runaround에서 최초로 사용하였다.

명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다.

1. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치.

2. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치.

3. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

일할 수 있는 능력은 있어도 생각할 수 있는 능력이 없는 인간을 닮은 것.

1921년 체코의 극작가 카렐 차페크가 자신의 형 요세프 차페크의 아이디어를 소설 'R.U.R', <로숨의 유니버설 로봇>에서 사용 처음 '로봇'이란 용어가 등장

1959년 Unimate사에서 Joseph Engelber 등에 의해 최초의 산업용 로봇 개발

1974년 신시내티사에서 최초의 컴퓨터로 제어되는 산업용 로봇 T3개발

1979년 일본의 야마나시 대학교에서 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)로봇 개발

1997년 일본의 혼다에서 최초로 계단을 오르는 인간형 로봇 P2(아시모의 전신) 발표

1999년 일본 소니에서 최초의 애완로봇 AIBO(Artificial Intelligence Robot) 출시

2003년 미국 NASA에서 이동로봇 '스피릿'이 화성에서 탐사활동

2006년 미국 보스톤 다이내믹스사의 빅 독 개발

아이작 아시모프가 1950년 발간한 소설인 'I'Robot'에서 제안된 로봇의 행동에 관한 3가지 원칙이다.

제1법칙:로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안 된다.

제2법칙:로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 하며, 단 이러한 명령들이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.

제3법칙:로봇은 자기 자신을 보호해야만 한다. 단, 제1법칙과 제2법칙을 걸러버릴경우는 예외다.

군사용 로봇이 공격의 기능을 갖출 경우, 첫 번째 원칙에 위배되게 된다. 하지만 3원칙만 듣게되면 만약 예시로 로봇에게 지구에 있는 나무를 다 없애주라고 할 때 나무를 없애는 것이기 때문에 실행을 할 수가 있어 인간에게 위험할 수 있다. 그래서 몇몇 사람들은 이를 바꾸려한다

그동안 인간이 해 오던 많은 일들을 지금은 로봇이 대신하고 있다. 산업 현장에는 단조로운 반복 작업이나 따분한 작업, 불쾌한 작업들이 많은데, 이와 같은 작업은 특히 로봇에게 맡기기에 적합하다. 조립 공장에서 리벳 박는 일, 용접, 자동차 차체를 칠하는 일 등은 그 좋은 예이다. 이런 종류의 작업은 로봇 쪽이 인간보다 더 잘 해낼 수 있다. 왜냐하면 로봇은 언제나 일정한 수준의 정밀도와 정확도로 작업을 계속할 수 있으며, 결코 지칠 줄 모르기 때문이다. 따라서 제품의 품질은 항상 일정하며 게다가 휴식을 취할 필요가 없기 때문에 많은 양의 제품을 만들 수 있다.

또한 로봇은 위험한 작업을 대신할 수가 있다. 방호복을 입지 않고 원자력 공장에서 방사성 물질을 취급하거나, 유독 화학 물질을 취급할 수가 있으며, 인간에게는 너무 덥거나 추운 환경에서도 일할 수가 있다. 인간의 생명이 위험에 노출될 수 있는 곳에서도 로봇을 사용할 수 있다. 예를 들면 폭발물을 수색하거나 폭탄의 뇌관을 제거하는 일, 그리고 우주 공간에서의 작업도 그중의 하나이다.

로봇은 우주 공간에서의 작업에 특히 이상적이다. 지구를 돌고 있는 인공위성을 수리하거나 유지하는 데 사용되기도 하고, 보이저호와 같이 탐사와 발견을 목적으로 먼 천체까지 비행하는 데도 로봇이 사용된다.

한편 가정에서도 점점 많은 로봇이 가사를 돕기 위해 사용되고 있다. 그리고 육체적인 장애를 가진 사람들을 돌보는 일에도 많이 이용될 것으로 기대된다. 로봇 간호보조자는 장애자나 노령으로 인해 체력이 약해진 사람들이 가족들에게서 독립하여 혼자서도 살 수 있도록 해주며, 병원에 입원하지 않아도 될 수 있도록 도와 주게 될 것이다.

로봇이 사용되는 분야의 예를 들면 다음과 같다.

주로 힘이나 정밀도를 요하는 작업 담당

공장에서 제품을 생산할 때 컴퓨터를 이용하면, 제품의 생산 계획이나 설계·제조·보관·출고에 이르기까지 거의 모든 일을 처리할 수 있다. 기계 공업에서 가장 많이 사용하는 공작 기계는 금속 등을 가공할 때 사용된다. 과거에는 이 기계를 사용하기 위해 고도의 숙련된 기술이 필요했다. 그러나 최근에는 수치 제어 공작 기계 가 개발되어 기술이 없어도 금속을 가공할 수 있게 되었다. 수치 제어 공작 기계는 가공하는 작업의 순서와 내용을 수치 정보로 만들어 기계에 입력시키면 기계가 자동적으로 가공 작업을 하는 것이다. 이 수치 제어 공작 기계와 자료의 입력 관리를 맡는 컴퓨터가 결합하여 만들어진 것이 컴퓨터 수치 제어 공작 기계이다. 이 수치 제어 기계에서 더 발전하여 복잡한 가공을 할 수 있도록 만든 장치가 공작 로봇이다.

주로 인내심을 요하는 작업 담당

주로 위험한 환경에서의 작업 담당

미국에서는 로봇이 생활에 도움을 주는 기계라기보다 앞으로 인류를 위협할지도 모른다는 생각이 있어서 주로 터미네이터 등 영화에서 로봇이 인류를 위협하는 존재로 나와 있다. 또 무인 조종 비행기 등 군사에서 쓰는 군사 로봇 이 가장 잘 발달되어 있다.

2015년, 미국의 로봇 제조사인 한슨 로보틱스(Hanson Robotics)에서 일상을 위한 최신 인공지능 로봇 , '(Han)'을 공개하였다. 한은 사람과 대화를 할 수 있는 건 물론, 사람의 표정, 성, 나이 등을 캐치할 수 있다. 한의 가장 놀라운 점은 인간같은 표정을 지을 수 있다는 것이다.

일본 에도 시대에는 자동인형에 해당되는 가라쿠리 인형이 있었으며, 1929년에는 근대기술을 이용한 동양 최초의 로봇인 가쿠텐소쿠 를 처음 제작하였다.

2000년대 들어 아시모 등과 같은 휴머노이드형 로봇이나 소니의 AIBO와 같은 애완용 로봇 그리고 산업용 로봇 이외에도 인간의 모습에 가까운 로봇 개발에 힘쓰고 있다. 아톰, 건담 같은 로봇 애니메이션 이 대중적인 인기를 얻고 있다.

중국에서는 로봇을 산업이나 가정에 도움을 주는 기계라보다는 사람이 조종하는 꼭두각시라고 생각한다. 그러나 중국은 미국과 일본, 심지어는 대한민국까지도 로봇공학에 힘을 쏟고 있다는 것을 인식하자 이들에게 뒤떨어지지 않기 위해 2000년에 선행자(先行者)라는 이름의 직립보행형 로봇을 개발하기도 했으나 선행자의 양 다리 사이에 설치된 파이프 모양의 부속으로 인하여 일본에서 '최종중화병기 선행자'라는 애니메이션이 발표되는 등 개그캐릭터로서 폭발적인 인기를 끌기도 했다.

중국에서는 최근 중국 로봇산업의 발전을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

조선시대에 물의 힘으로 여러 인형이 작동하는 물시계 자격루와 옥루를 제작한 적이 있으나, 현대적인 개념의 로봇이 들어온 것은 1978년 현대자동차 울산 제2공장에 일본에서 수입한 스풋용접용 로봇이 설치된 것이 처음이다.

1984년 6월 대우중공업 인천연구소에서 다관절형 아크용접 로봇 NOVA-10과 제어장치를 처음 국산화하였으며, 1980년대 후반 LG산전 등의 대기업들이 산업용 로봇을 본격적으로 생산하기 시작하였다. 1988년에는 10여개의 로봇 생산업체가 약 1,200여대의 산업용 로봇을 생산하는 수준까지 성장하였으나, 1997년 IMF 사태 를 계기로 빈약한 로봇 관련 내수시장과 기술의 취약 등으로 인해 산업용 로봇을 제품화하는 것은 사실상 중단되었다.

1990년대부터는 로봇청소기를 비롯한 서비스 로봇과 휴머노이드형 로봇이 개발 생산되기 시작하였다. 1997년 한국과학기술연구원(KIST)에서 제작한 ' 센토'가 비록 반인반마의 형태였으나 한국 최초의 휴머노이드 로봇으로 공개되었으며, 2002년에는 한국과학기술원 (KAIST)에서 ' KHR-1'을, 2004년에는 ' 휴보 (KHR-2)'를 개발했다.

물리적인 움직임 없이 사람과 의사소통하며 감정을 교류하는 소셜 로봇도 있다. 예를 들면, 2015년 5월 글로벌 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고(Indiegogo)를 통해 처음으로 세상에 소개된 뮤지오 가 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
로봇 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

# data[].attributes.attachment_link.description
인간하고 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 프로그램 으로 작동하고(programmable), 자동적으로 복잡한 일련의 작업(complex series of actions)을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 또한 제조공장에서 조립, 용접, 핸들링(handling) 등을 수행하는 자동화된 로봇을 산업용 로봇이라 하고, 환경을 인식해 스스로 판단하는 기능을 가진 로봇을 ' 지능형 로봇'이라 부른다.

# data[].attributes.body
명사로서 로봇(robot)은 다음의 의미를 지닌다. 『기계』 인간과 유사한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치. 『기계』 어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치. 남의 지시대로 움직이는 사람을 비유적으로 이르는 말.

# data[].attributes.headline
글자를 인공지능 목소리로 바꿔요

# data[].attributes.subject
글자를 인공지능 목소리로 바꿔요

# data[].attributes.attachment_link.description
자연스럽고 깨끗한 합성음, CLOVA Voice를 체험해보세요.

# data[].attributes.attachment_link.title
Scroobly - Scrooble a doodle. Bring it to life.

# data[].attributes.attachment_link.description
【무료 다운로드】저작권 없는 - 효과음 / 배경음악 / 폰 배경화면 / 벨소리 / 그외 이미지

# data[].attributes.headline
RGB 색상표를 참고해 나만의 파이보를 만들어 주세요

# data[].attributes.subject
RGB 색상표를 참고해 나만의 파이보를 만들어 주세요

# data[].attributes.attachment_link.title
DIY 메카솔루션 오픈랩 : 네이버 블로그

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Type A SEN-13285
Pololu item #: 2731

수동 적외선 (PIR) 동작 센서는 파장이 7μm ~ 14μm 인 적외선 광원의 움직임을 감지합니다.

사람이 8μm에서 14μm까지 적외선을 방출하기 때문에 사람의 움직임을 감지하는데 탁월한 센서입니다.

두 개의 적외선 감지기 "픽셀"을 사용하면 감지기가 날씨나 빛과 같은 전체 감지 영역에 영향을 미치는 변화를 필터링 할 수 있습니다.
1. 개요
수동 적외선 감지기는 인간이 방출하는 동일한 파장에서 적외선 광원의 움직임을 감지합니다.

이와 같은 수동 적외선 감지기는 보안 및 자동화 애플리케이션에 사용됩니다.

보안에서 모션 센서는 경보 시스템에 통합되어 보안 카메라를 켜는데 사용됩니다.

PIR 모션 센서는 사람들이 방에 들어올 때 자동으로 조명을 켜는데도 사용됩니다.

두 개의 초전 감지 요소를 통해 PIR 모션 센서는 배경 적외선 복사의 변화를 무시하면서 움직이는 적외선 광원을 볼 수 있습니다.

렌즈는 두 개의 실리콘 코팅 감지 요소에 적외선을 집중시킵니다.

렌즈가 제거 된 PIR 모션 센서로 바닥에 부품이 보입니다.

센서의 전원이 켜져있을때 움직임을 감지하기 전에 배경 적외선 방사에 맞춰 자체 보정하는데 1 ~ 2 초가 걸립니다.

교정 후 감지기는 감지 된 동작 동안 오픈 컬렉터 알람 핀을 로우로 구동합니다 (알람 핀 상태가 래치되지 않음).

움직임이 감지되지 않으면 알람 핀이 플로팅됩니다. 오픈 컬렉터 설정을 사용하면 단일 입력 핀에 여러 모션 센서를 연결할 수 있지만 이는 알람 핀에 외부 풀업 저항이 필요함을 의미합니다.

모션 센서가 꺼지면 입력 핀이 낮아집니다.

이 PIR 모션 센서는 이전 버전과 기능적으로 동일 할 것으로 예상합니다. 변경된 유일한 것은 커넥터입니다. 이 커넥터는 이제 3 핀 암 JST PH 스타일 커넥터입니다.

이 커넥터는 피치가 2mm이며 0.1 인치 간격 커넥터와 호환되지 않습니다.

일반적인 0.1 ″ 간격 커넥터 또는 브레드 보드와 함께 사용하려면 JST커넥터를 잘라 내고 선택한 커넥터에 접합하는 것을 고려할 수 있습니다.
2. 연결
PIR motion sensor, 상부PIR motion sensor, 하부 저면

참고 : 케이블 와이어 색상은 다를 수 있습니다. 위의 평면도 그림을 참조하면 맨 왼쪽 와이어는 전원, 중간 와이어는 접지, 맨 오른쪽 와이어는 경보입니다.

이 센서는 12V로 전원이 공급되어야합니다. U3V12VF12 12V 부스트 레귤레이터 및 S10V2F12 12V 스텝 업/스텝 다운 레귤레이터는 12V 이외의 입력 전압에서 이 센서에 전원을 공급하기위한 좋은 옵션입니다.

신호는 외부 풀업 저항이 필요한 오픈 컬렉터 출력입니다.
Type B
참고 : SparkFun은 이 제품을 "PIR 모션 센서 (JST)"SKU : SEN-13285라고합니다. 구형 수동 적외선 (PIR) 감지기 SE-10을 대체합니다.

생산 중지가 되고 Pololu item #: 2731, 동일 사양으로 대체되었습니다.

SE-10 수동형 적외선 감지기를 기본으로 채택된 PIR 센서

SE-10 수동형 적외선 감지기를 기본으로 채택된 PIR 센서는 프렌넬 렌즈 및 적외선 감지 기능을 사용하여 최대 20 피트 떨어진 곳까지의 움직임을 감지합니다. 요소를 사용하여 주변의 물체가 방출하는 수동 적외선 패턴을 감지합니다. 저렴하고 사용하기 쉬워 알람 시스템, 동작 감지 조명, 소품 및 로봇 응용 프로그램에 이상적입니다.

SE-10 수동형 적외선 감지기는 사람이 방출하는 파장과 동일한 적외선 광원의 움직임을 감지합니다.
2 . 기술
SE-10과 같은 수동형 적외선 감지기는 보안 및 자동화 응용 분야에 사용됩니다. 보안에서 모션 센서는 알람 시스템에 적용되어 보안 카메라를 켜는 데 사용됩니다. PIR 모션 디텍터는 사람들이 방에 들어가면 자동으로 조명을 켜는데에도 사용됩니다. 2 개의 pyroelectric 감지 요소는 SE-10 IR 모션 감지기가 후방 적외선 방사선의 변화를 무시하면서 움직이는 적외선 광원을 볼 수있게합니다. 렌즈는 1mm 간격으로 떨어진 2 개의 2x1mm 실리콘 코팅 감지 요소에 적외선을 집중시킵니다. 센서의 전원이 켜지면 동작을 감지하기 전에 후방 적외선으로 자체 보정하는 데 1 ~ 2 초가 소요됩니다. 교정 후 감지기는 감지 된 동작 지속 시간 동안 오픈 컬렉터 알람 핀을 로우로 구동합니다 (알람 핀 상태는 래치되지 않음). 움직임이 감지되지 않으면 알람 핀은 플로팅 상태입니다. 오픈 컬렉터 설정은 단일 모션 입력 핀에 여러 모션 센서를 연결할 수 있지만 알람 핀에 외부 풀업 저항이 필요하다는 것을 의미합니다. 모션 센서가 꺼지면 입력 핀이 로우로 당겨집니다.

2.1 파일 다운로드

SE-10 PIR motion sensor datasheet

2.2 추천 링크

Detecting Motion with PIR + Arduino

Pololu PIR sensor

Type C
HT-APS001
1. 일반적인 사항
PIR 센서 모듈은 약 10 마이크론 대역에서 파장의 열 복사를 포착하도록 설계된 수동 적외선 센서입니다. 균형 차동 직렬 대향 유형으로 구성된 두 개의 활성 요소가 포함되어 있습니다. 그 결과 환경 온도의 좋은 보상과 공간 온도 패턴의 작은 변화에 대한 탁월한 감도를 얻을 수 있습니다. 1 마이크로 와트 이하의 열 신호는 충분한 출력 전압 변화를 유발하기에 충분합니다.
2. 기능 설명
PIR 센서의 활성 요소가 주변 온도 필드의 변화에 ​​노출되면 센서 요소 내에서 전하가 분리됩니다. 센서 양단의 전압은 J-FET 소스 팔로워 임피던스 변환기를 제어하므로 PIR 감지기의 출력 전류를 변조합니다.

센서의 분광 감도는 케이스에있는 창의 광학 전달 특성에 의해 제어되며 인체의 방사선을 포착하도록 최적화되었습니다.
3. 응용 4. 작동 조건
작동 온도 0 ° C ~ +70 ° C

보관 온도 0 ° C ~ +80 ° C

작동 전압 3 ~ 6V
5. 전기적 및 광학적 특성
테스트 조건 : VDD = 5.0V
출력 조건
. 2 개의 출력 신호
-. LED 드라이브 1 개 (TTL 신호 사용 가능)
-. TTL 신호 1 개 (낮은 활성)
-. 다중 연결 TTL 신호 (최대 4 개의 PIR 모듈)

6. 프레넬 렌즈 설명

사양 : 24 X24mm
유도 각도 : 100
유도 거리 : 7M 이상
7. 참고 사항
회로 안정성 시간 : 최대 30 초
전원을 켠 후 회로가 안정화되는 동안 센서 출력은 "High"상태 또는 "Low"상태로 고정되지 않습니다. 이는 센서가 감지했는지 여부에 관계없이 적용됩니다.
8. 일반 사항
PIR 센서 장치는 감도가 높기 때문에 다음 또는 유사한 조건에서 모듈을 사용하지 않는 것이 좋습니다.
A) 급격한 환경 변화
B) 강한 충격이나 진동
C) IR이 감지 영역 내에서 통과 할 수없는 장애물 (예 : 유리)이있는 장소
D) 직사광선에 노출
E) 히터 나 에어컨의 직접적인 바람에 노출

외부 연결

센싱 입력 창 (프렌넬 렌즈)

바탕 PCB 에이아웃

# data[].attributes.attachment_link.description
Type A SEN-13285 Pololu item #: 2731 수동 적외선 (PIR) 동작 센서는 파장이 7μm ~ 14μm 인 적외선 광원의 움직임을 감지합니다. 사람이 8μm에서 14μm까지 적외선을 방출하기 때문에 사람의 움직임을 감지하는데 탁월한 센서입니다. 두 개의 적외선 감지기 "픽셀"을 사용하면 감지기가 날씨나 빛과 같은 전체 감지 영역에 영향을 미치는 변화를 필터링 할 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
오늘은 이미지 센서에 대해 이야기해보겠습니다. 21세기에 가장 훌륭한 과학자가 누구로 선정되었는지 혹시 아시나요? 바로 아인슈타인입니다. 아인슈타인 상대성 이론으로 더 유명하지만, 빛의 광전효과를 증명한 것으로도 유명한데요. 오늘날 우리가 카메라를 이용해 사진을 찍거나, 휴대폰으로 동영상 촬영할 할 수 있었던 이유는 다 아인슈타인이 저 광전 효과를 증명했기 때문입니다. 1.