• 핑퐁 로봇, 인간에 도전장! 아마추어 중급 실력 갖춰

구글 딥마인드에서 진행한 연구는 탁구를 칠 수 있는 로봇을 개발하고, 그 로봇이 아마추어 인간 수준의 능력을 달성했음을 보여줍니다. 로봇은 계층적이고 모듈화된 정책 아키텍처를 사용하여 다양한 탁구 기술을 학습하고, 시뮬레이션과 실제 환경 간의 차이를 줄이기 위한 기술을 통해 학습 내용을 실제 로봇에 적용합니다. 또한, 실시간으로 상대방의 플레이 스타일에 적응하여 더욱 견고한 경기 운영이 가능합니다. 29명의 다양한 실력을 가진 사람들을 대상으로 한 사용자 연구를 통해 로봇의 성능을 평가했으며, 로봇은 초보자에게 100%, 중급자에게 55%의 승률을 보였습니다. 즉, 로봇의 탁구 실력은 아마추어 중급 수준에 도달했음을 의미합니다. 뿐만 아니라, 참가자들은 로봇과의 탁구 경험이 즐겁고 매력적이었다고 응답했습니다. 이 연구는 로봇 학습 및 제어 분야의 중요한 이정표이며, 앞으로 로봇이 더욱 다양하고 복잡한 실제 환경에서 인간과 상호 작용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

https://deepmind.google/research/publications/107741/?_gl=1

• AI 설명, 믿을 수 있을까? 상관 설명 신뢰도(CEF)로 검증하다

이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 생성하는 자유 텍스트 설명의 신뢰도를 측정하는 새로운 평가 지표인 '상관 설명 신뢰도(CEF)'를 제안합니다. CEF는 입력 수정에 기반한 신뢰도 테스트에서, 기존 지표들이 예측의 이진 변화만 고려하는 한계를 극복하고, 모델의 예측 레이블 분포의 전체 변화를 고려하여 설명의 신뢰도를 더 정확하게 반영합니다. 이를 위해 통계적 거리를 사용하여 예측의 영향도를 측정하고, 수정된 입력에 대한 설명의 언급 빈도와의 상관관계를 분석합니다. 실험 결과, CEF는 기존 지표가 놓치는 신뢰도 측면을 측정하며, 모델의 설명이 입력 수정의 영향도에 따라 더 많은 정보를 제공함을 보여줍니다. 즉, 모델이 생성한 설명이 실제 모델의 예측 과정을 얼마나 잘 반영하는지를 더 정확하게 평가할 수 있게 되었습니다.

https://deepmind.google/research/publications/78755/?_gl=1

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