AI NVIDIA 황 CEO가 밝히는 토요타·후지쯔와의 물리적 AI 혁명 ‘일본의 한계는 ‘상상력’만이 된다’

[お持て成し]

NVIDIA 황 CEO가 밝히는 토요타·후지쯔와의 물리적 AI 혁명 ‘일본의 한계는 ‘상상력’만이 된다’ / 8월 2일(일) / ITmedia 비즈니스 온라인

반도체 대기업인 미국 NVIDIA의 창업자이자 CEO인 젠슨 황 씨(이하 촬영: 카와시마 타로우)

‘일본의 가능성은 일본인 자신의 ‘상상력’에 의해서만 좌우될 수 있게 된다.’

미국 NVIDIA의 젠슨 황 CEO가 7월 15~16일에 일본을 방문해 기자단의 단체 인터뷰에 응했다. 체류 기간 동안 후지쯔는 파낙, 야스카와 전기, 가와사키 중공업 등 3대 로봇 기업과 ‘물리 AI’ 분야에서 협업을 발표했으며, NVIDIA가 기술 지원을 할 것임도 밝혀졌다.

NVIDIA가 주도하는 개발 프로젝트 ‘Cosmos Coalition’에는 혼다 기술 연구소, 소니 그룹, 오므론 등이 참여하고 있다. 토요타 자동차와의 협업 확대도 밝히는 등, 이번 방문은 일본의 제조업과 로보틱스 산업에 큰 전환점이 되었다.

작업이 바뀔 때마다 발생하던 ‘로봇의 대규모 재프로그래밍’은 필요 없게 되고, AI가 스스로 학습해 현장에 적응하는 시대가 찾아온다.

화면 속 대화에서 스스로 사고하고 현실 세계에서 움직이는 로봇으로. 심각한 인력 부족에 직면한 일본에서 자율형 AI와 메카트로닉스의 융합이 산업 현장을 어떻게 바꿀지. 황 CEO가 그리는 일본 제조업 재시동 전망에 다가간다.

◇ ‘중소기업이 바로 혜택을 받는다’ 로봇 프로그래밍은 이제 불필요

―― 많은 기업이 NVIDIA와 협력하기 위해 Cosmos Coalition이라는 컨소시엄에 참여하고 있습니다. 일본 기업과의 협력을 어떻게 생각하고 계십니까?

예를 들어 보겠습니다. 아시다시피, 일본은 고정밀·대규모 산업용 로봇 제조에 있어 세계 수준입니다. 자동차를 만드는 공장에서 사용되는 기술은 믿을 수 없을 정도로 뛰어납니다.

하지만 그 로봇들은 모두 사전에 프로그램되어 있어, 같은 작업을 여러 번 반복할 수밖에 없습니다. 무언가를 변경하려고 하면 그때마다 다시 프로그래밍을 해야 합니다.

그 결과, 일본 기업의 대부분을 차지하는 중소기업은 생산량이 그리 많지 않아 이러한 로봇을 도입하기 어렵습니다. 그들이 수행하는 작업은 그리 대규모가 아니며, 로봇의 대규모 프로그래밍을 지원할 만큼의 사업 규모도 없습니다.

그래서 학습하고 적응할 수 있는 로봇이 필요합니다. 로봇에게 작업을 보여주고 가르치면, 그것을 실행할 수 있습니다. 재료나 작업 내용, 작업 장소가 바뀌어도 로봇이 스스로 현명하게 판단해 ‘문제 없으며 아직 할 수 있다’고 대응할 수 있습니다. 이러한 로봇이 지금 필요합니다.

일본 기업의 대부분은 중소기업이지만, 아직 로보틱스의 혜택을 충분히 누리지 못하고 있습니다. 하지만 메카트로닉스와 AI를 결합할 수 있다면, 어느 기업이든 로보틱스의 혜택을 누릴 수 있게 됩니다.

일본의 경제는 인구에 의해 제약을 받고 있습니다. 하지만 AI와 로보틱스를 도입한다면, 일본의 가능성은 ‘일본인의 상상력’에만 좌우되게 될 것입니다.

그리고 전 세계를 살펴보아도 일본만큼 풍부한 상상력을 가진 나라는 없습니다. 일본에서는 정말 많은 훌륭한 아이디어가 탄생하고 있습니다. 다만, 이를 실현하기 위한 인력이 충분히 부족한 것뿐입니다. 그래서 AI와 로보틱스가 도움이 되는 것입니다.

◇ ASIMO, 철완 아톰, 마징가 Z 일본의 휴머노이드가 재시동할 때

―― 일본은 산업용 로보틱스에 강점을 가지고 있는 반면, 휴머노이드(인형 로봇) 분야에서는 개발을 앞서가는 미국과 중국 스타트업에 뒤처지고 있습니다. 일본이 따라잡기 위해서는 무엇이 필요할까요? 또한, 휴머노이드라는 형태가 과연 정말 필요한지에 대한 생각도 알려 주세요. 

휴머노이드가 모든 답이 되는 것은 아닙니다. 하지만 몇 가지 용도에서는 완벽한 답이 될 것입니다. 우리는 인간을 위해 세상을 만들어 왔습니다. 로봇에게 ‘인간이 갈 수 있는 모든 곳으로 가길 원한다’고 바란다면, 인간 형태가 가장 적합합니다.

반면 그 외의 많은 용도에서는 휴머노이드라는 형태가 반드시 최적이라고 할 수는 없습니다. 차는 휴머노이드가 아닙니다. 말도 인간형이 아닙니다. 새도 인간형이 아닙니다. 목적에 따라 보다 최적의 형태는 다른 곳에도 많이 존재합니다.

아시다시피, 세계에서 가장 사랑받는 휴머노이드 로봇은 사실 일본에서 탄생했습니다. (혼다 기술연구공업이 개발한) ASIMO(아시모)입니다. 철완 아톰과 마징가 Z도 잊지 말아야 합니다. 정말 수많은 훌륭한 인간형 로봇이 이 일본에서 탄생했습니다. 제가 처음 인간형 로봇을 만진 것도 혼다를 방문해 ASIMO를 봤을 때였습니다. 당시로서는 믿기 어려울 정도의 기술이었습니다.

일본이 다시 인간형 로봇 개발에 돌아오기를 진심으로 바랍니다. 일본은 지난 15~20년 동안 인간형 로봇에 대한 관심을 잃어버렸습니다. 그 이유는 산업·제조 현장에서는 그다지 유용하지 않았기 때문입니다. 아마도 ‘거대한 팔이 하나 있는 것이 좋다’ 혹은 ‘바퀴가 네 개 있는 것이 좋다’는 판단이 있었던 것 같습니다. 쓸모 없다고 판단돼 관심이 식고, 기술적인 준비도 갖추지 못했습니다.

하지만 지금은 기술도 갖춰졌고, 실용성을 가질 수 있는 단계에 이르렀다고 저는 생각합니다. 그러므로 일본의 누군가가 세계에서 가장 사랑받는 휴머노이드 로봇을 다시 만들어 주기를 진심으로 바라며, 그것은 분명 일본에서 탄생할 것이라고 확신합니다.

◇ 자율주행의 정답은 ‘사고력’ 물체 인식을 넘어선 ‘추론 AI’

―― ChatGPT가 등장하면서 사회에 급속히 퍼진 ‘GPT 모멘트’가 자동 운전에도 찾아온다면, 현재는 어느 정도 단계라고 생각하십니까?

자율주행 기술에는 방대한 데이터가 필요합니다. 그리고 새로운 상황이 발생할 때마다, 차량은 그 데이터로 훈련된 적이 없기 때문에 어떻게 해야 할지 모르게 됩니다. 하지만 인간은 전혀 다릅니다. 우리는 몇 마일만 운전하면 그 이후에는 계속 운전할 수 있습니다. 그렇다면 왜 자동차에는 수억 마일에 달하는 데이터가 필요하면서도 인간은 몇 마일 정도의 데이터만으로 충분할까요?

그것은 인간이 ‘추론’할 수 있기 때문입니다. 추론이 바로 기반이 되는 기술입니다. 추론이 있기 때문에 새로운 상황을 보았을 때 “이것은 경험해 본 적은 없지만 그렇게 어렵지는 않다”라고 말할 수 있다. 전에 이것을 본 적이 있다. 이게 뭔지 알겠어. 그것이 무엇인지 이해할 수 있다. 그에 기반해 어떻게 해야 할지 추론하고 결정할 수 있다는 것이 가능합니다. 그래서 우리는 단순히 물체를 인식하는 차가 아니라 ‘생각할 수 있는 차’를 필요로 합니다.

우리는 “Alpamayo”를 만들었습니다. 획기적인 새로운 자율주행 AI를 오픈소스로 공개했습니다. 어떤 기업이든 Alpamayo를 차량에 탑재할 수 있습니다. 그리고 Alpamayo는 항상 사고하고, 항상 추론하고 있습니다.

차에 Alpamayo를 싣고 “Alpamayo, 소리 내어 생각해 보세요”라고 말하는 것은 정말 즐거운 일입니다. Alpamayo에 관한 NVIDIA 영상을 꼭 보시길 바랍니다. 제가 말하는 의미를 이해하실 수 있을 겁니다. 이것이 지난 1년간 AI에서 큰 돌파구가 된 ‘추론 시스템’입니다.

이제 우리는 추론 가능한 로봇을 가지고 있습니다. 추론이 가능한 자율주행차를 보유하고 있습니다. 기업 내부에는 추론이 가능한 에이전트도 있습니다. 추론이 바로 지능의 기반입니다.

◇ ‘일자리를 빼앗긴다’는 오해 인간은 로봇의 ‘매니저’가 된다

―― 7월 16일에는 NVIDIA와 토요타의 협업 확대에 대해 발표했습니다. 이는 자율주행 및 차량용 소프트웨어, 그리고 토요타의 제조 분야에까지 영향을 미칠 내용이라고 생각합니다. 자동차 산업에서 이 협업의 의미를 알려 주세요.

아시다시피 자동차 산업은 세계 최대의 제조업입니다. 잘 된다면 차세대를 이끌 제조업은 로보틱스가 될 것입니다. 인간은 수십억 명에 불과하니, 모두가 차를 운전하는 것은 아닙니다. 따라서 연간 약 1억 대 정도만 생산하면 충분합니다.

하지만 로봇이라면 이야기가 다릅니다. 우리는 매우 많은 로봇을 보유할 수 있습니다. 가정에도, 직장에도, 공장에도 많은 로봇이 존재하게 될 것입니다. 따라서 다음 제조업은 로보틱스가 될 가능성이 높습니다.

하지만 그 전에 우리는 AI, 특히 물리적 AI의 과제를 해결해야 합니다. 그것이 실현될 때까지 자동차 산업은 세계에서 가장 크고 두드러진 산업으로 남을 것입니다. 대량의 철강, 중장비, 중장비 설비, 방대한 컴퓨팅, 그리고 많은 디자이너와 마케팅 담당자 등 매우 많은 인재와 자원을 필요로 하는 거대한 산업이기 때문입니다.

자동차 산업은 매우 큰 산업이며, 앞으로도 계속 그 역할을 할 것입니다. 토요타와의 협업을 통해 사내 다양한 부서와 연계할 수 있습니다. 디자인 부문은 물론 시뮬레이션 분야, 차량 내 시스템, 제조 현장까지 모두 협력할 수 있습니다. 실제로 다양한 분야에서 협업이 가능합니다. 토요타는 정말 훌륭하네요. 매우 젊은 느낌의 회사라고 생각합니다.

―― 피지컬 AI가 발전함에 따라, 제조업, 즉 제조 현장에서 인간 노동자의 역할은 어떻게 변할까요.

일은 많이 있습니다. 오히려 산처럼 많이 있을 겁니다. 인간은 로봇에게 가르치고 평가하는 역할을 맡게 됩니다. 즉, 매니저가 되는 것입니다. 가르치고, 평가하며, 로봇이 대처할 수 없는 상황에 대응한다. 모두가 매니저가 되고, 모두가 리더가 되며, 모두가 가르쳐야 할 필요가 생깁니다. 모두가 교사가 되는 것입니다.

그러니 앞으로 인류는 매우 바빠질 것이라고 생각합니다. 로봇은 물론, 많은 일을 도와줄 것입니다. 하지만 그들 역시 많은 도움이 필요합니다. 바로 부모와 자식의 관계와 같습니다. 부모가 “지루하고, 심심하다”라고 말하는 것을 들어본 적이 있나요? 아이에게는 많은 도움이 필요하니 걱정할 필요 없습니다.

(카와시마 타로, 아이티미디어 이마노 다이이치)

ITmedia 비즈니스 온라인

NVIDIAフアンCEOが明かすトヨタ・富士通とのフィジカルAI革命「日本の限界は『想像力』のみになる」

NVIDIAフアンCEOが明かすトヨタ・富士通とのフィジカルAI革命「日本の限界は『想像力』のみにな

NVIDIAフアンCEOが明かすトヨタ・富士通とのフィジカルAI革命「日本の限界は『想像力』のみになる」/ 8/2(日) / ITmedia ビジネスオンライン 

半導体大手の米NVIDIA創業者でCEOのジェンスン・フアン氏（以下撮影：河嶌太郎）

　「日本の可能性は、日本人自身の『想像力』によってのみ左右されるようになる」

　米NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが7月15～16日に来日し、記者団の囲み取材に応じた。滞在中には、富士通がファナック、安川電機、川崎重工業のロボット大手3社と「フィジカルAI」（物理AI）分野での協業を発表。NVIDIAが技術支援をすることも明らかにした。

【写真を見る】フアンCEOがサインを入れた初代チップ「NV1」搭載ビデオカード「EDGE 3D」

　NVIDIAが主導する開発プロジェクト「Cosmos Coalition」には、本田技術研究所やソニーグループ、オムロンなどが参画。トヨタ自動車との協業拡大も明らかにするなど、今回の来日は日本のモノづくり（製造業）とロボティクス産業にとって大きな節目となった。

　作業が変わるたびに発生していた「ロボットの大掛かりな再プログラミング」は不要となり、AIが自ら学び、現場に適応する時代が訪れる。

　画面の中の対話から、自ら思考し現実世界で動くロボットへ。深刻な人手不足に直面する日本において、自律型AIとメカトロニクスの融合は産業の風景をどう変えていくのか。フアンCEOが描く、日本のモノづくり再起動の展望に迫る。

「中小こそ恩恵を受ける」　ロボットプログラミングは不要に
――多くの企業がNVIDIAと協力するために、Cosmos Coalitionというコンソーシアムに参加しています。日本企業との協力をどのように考えていますか。

　例を挙げましょう。ご存じの通り、日本は高精度・大規模な産業用ロボットの製造において世界クラスです。自動車を作る工場で使われている技術は、信じられないほど素晴らしいものです。

　しかし、それらのロボットは全て事前にプログラムされており、同じ作業を何度も繰り返すことしかできません。何かを変更しようとすれば、そのたびに再プログラミングが必要になります。

　その結果、日本企業の大部分を占める中小企業は生産量がそれほど多くないため、こうしたロボットを導入できません。彼らが行う作業はそれほど大規模ではなく、ロボットの大掛かりなプログラミングを支えられるほどの事業規模もないのです。

　だからこそ、学習し、適応できるロボットが必要なのです。ロボットに作業を見せて教えれば、それを実行できます。材料や作業内容、作業場所が変わっても、ロボット自身が賢く判断して「問題ない、まだできる」と対応できます。そうしたロボットが今求められています。

　日本企業の大部分は中小企業ですが、まだまだロボティクスの恩恵を十分に受けられていません。しかし、メカトロニクスとAIを組み合わせることができれば、どの企業でもロボティクスの恩恵を受けられるようになります。

　日本の経済は、人口によって制約されています。しかし、AIとロボティクスを導入できれば、日本の可能性は「日本人の想像力」にのみによって左右されるようになるでしょう。

　そして、世界中を見ても日本ほど豊かな想像力を持つ国はありません。日本からは実に多くの素晴らしいアイデアが生まれています。ただ、それを実現するための人手が十分に足りていないだけなのです。だからこそ、AIとロボティクスが助けになるのです。

ASIMO、鉄腕アトム、マジンガーZ　日本のヒューマノイドが再起動するとき
――日本は産業用ロボティクスに強みを持つ一方、ヒューマノイド（人型ロボット）の分野では、開発を先行させる米国や中国のスタートアップに後れを取っています。日本が追いつくためには何が必要でしょうか。また、そもそもヒューマノイドという形態は本当に必要なのか、そのお考えもお聞かせください。

　ヒューマノイドが全ての答えになるわけではありません。しかし、いくつかの用途においては完璧な答えになるでしょう。私たちは人間のために世界を作ってきました。ロボットに対して「人間が行けるあらゆる場所へ行ってほしい」と望むのであれば、人間の形が最も適しています。

　一方それ以外の多くの用途では、ヒューマノイドという形は、必ずしも最適ではありません。車はヒューマノイドではありません。馬もヒューマノイドではありません。鳥もヒューマノイドではありません。目的に応じて、より最適な形は他にも数多く存在します。

　ご存じの通り、世界で最も愛されたヒューマノイドロボットは、実は日本で生まれました。（本田技研工業が開発した）ASIMO（アシモ）です。鉄腕アトムやマジンガーZも忘れてはいけません。本当に数多くの素晴らしい人型ロボットが、ここ日本で生まれてきました。私が初めて人型ロボットに触れたのも、ホンダを訪問してASIMOを見た時でした。当時としては信じられないほどの技術でした。

　日本が再び人型ロボットの開発に戻ってくることを、心から願っています。日本はこの15年、20年ほど、人型ロボットへの関心を失っていました。その理由は、産業や製造の現場では、それほど有用ではなかったからです。おそらく「巨大なアームが1本ある方が良い」あるいは「車輪が4つある方が良い」という判断があったのでしょう。役に立たないと見なされたことで関心が薄れ、技術面での準備も整っていませんでした。

　しかし今は、技術も整い、実用性を持ち得る段階に来ていると私は考えています。ですから、日本の誰かが、世界で最も愛されるヒューマノイドロボットを再び生み出してくれることを心から願っていますし、それはきっと日本から生まれると確信しています。

自動運転の正解は「思考力」　物体認識を超えた“推論AI”
――ChatGPTが登場して社会に一気に広まったような「GPTモーメント」が自動運転にも訪れるとすれば、現在は何合目くらいの段階だとお考えですか。

　自動運転の技術には大量のデータが必要です。そして、新しい状況が発生するたびに、車はそのデータで訓練されたことがないため、どうすればいいか分からなくなります。しかし、人間は全く違います。私たちは数マイル運転するだけで、その後はずっと運転し続けることができます。では、なぜ車には何億マイルものデータが必要なのに、人間は数マイルのデータだけで済むのでしょうか。

　それは、人間が「推論」できるからです。推論こそが基盤となる技術です。推論があるからこそ、新しい状況を見たときに「これは経験したことがないが、それほど難しくない。前にこれを見たことがある。これが何だか分かる。それが何であるか理解できる。それに基づいて、どうすべきか推論して決定できる」ということができるのです。だからこそ、私たちは単に物体を認識する車ではなく「考えることができる車」を必要としています。

　私たちは「Alpamayo」を作りました。画期的な新しい自動運転車AIをオープンソース化したのです。どんな企業でもAlpamayoを車に搭載できます。そしてAlpamayoは常に思考し、常に推論しています。

　車にAlpamayoを積んで「Alpamayo、声に出して考えてみて」と言うのは本当に楽しいですよ。AlpamayoについてのNVIDIAの映像をぜひ見てほしいと思います。私が言っている意味が分かるはずです。これが、過去1年間のAIにおける大きなブレークスルーである「推論システム」です。

　今や私たちは、推論できるロボットを持っています。推論できる自動運転車を持っています。企業内には推論できるエージェントもいます。推論こそが知能の基盤なのです。

「仕事が奪われる」は誤解　人間はロボットの“マネジャー”になる
――7月16日にはNVIDIAとトヨタの協業拡大について発表しました。これは自動運転や車載ソフトウェア、そしてトヨタの製造分野に及ぶ内容だと思います。自動車産業におけるこの協業の意味を教えてください。

　ご存じの通り、自動車産業は世界最大の製造業です。うまくいけば、次の世代を担う製造業はロボティクスになるでしょう。人間は数十億人しかいませんから、全員が車を運転するわけではありません。ですから、車は年間1億台ほど製造すれば済みます。

　しかし、ロボットとなれば話は別です。私たちは非常に多くのロボットを持つことができます。家庭にも、職場にも、工場にも、たくさんのロボットが存在するようになるでしょう。ですから、次の製造業はロボティクスになる可能性が高いのです。

　ただし、その前に私たちはAI、とりわけフィジカルAIの課題を解決しなければなりません。それが実現するまでは、自動車産業が世界で最大かつ突出した産業であり続けます。大量の鉄鋼、重機、重設備、膨大なコンピューティング、多くのデザイナーやマーケティング担当者など、非常に多くの人材とリソースを必要とする巨大な産業だからです。

　自動車産業は非常に大きな産業であり、今後もそうあり続けるでしょう。トヨタとの協業では、社内のさまざまな部門と連携できます。デザイン部門とも、シミュレーションの領域でも、車内システムでも、製造の現場でも協力できます。実に多くの分野で協業できるのです。トヨタは本当に素晴らしいですね。とても若々しい会社だと感じています。

――フィジカルAIが進歩するにつれて、モノづくり、つまり製造業における人間の労働者の役割はどうなっていくのでしょうか。

　仕事はたくさんあります。むしろ山のようにあるでしょう。人間は、ロボットに教え、評価する役割を担うことになります。つまり、マネジャーになるのです。教え、評価し、ロボットが対処できない状況に対応する。誰もがマネジャーになり、誰もがリーダーになり、誰もが教える必要が出てきます。誰もが教師になるのです。

　ですから、これからの人類は非常に忙しくなると思いますよ。ロボットはもちろん、多くのことを助けてくれるでしょう。しかし、彼らにも多くの助けが必要なのです。ちょうど、親と子どもの関係と同じです。親が「退屈だ、暇だ」と言っているのを聞いたことがあるでしょうか。子どもには多くの助けが必要ですから、心配は要りません。

（河嶌太郎、アイティメディア今野大一）

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