로봇공학 분야에서 인공지능(AI) 기반 학습 방식이 빠르게 확산되며 패러다임 전환을 이끌고 있다. 과거에는 로봇이 특정 작업을 수행하도록 정교하게 규칙을 프로그래밍하는 방식이 주를 이뤘으나, 이는 복잡하고 예측 불가능한 환경에 대한 대응에 한계가 있었다. 그러나 2015년경부터는 시뮬레이션 환경에서 로봇이 시행착오를 통해 스스로 학습하는 방식이 도입되며 변화의 물꼬를 텄다. 이는 로봇이 다양한 상황에 더욱 유연하게 대처할 수 있는 기반을 마련했다. 특히 2022년 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후, 방대한 데이터를 학습하여 다음 동작을 예측하는 대규모 언어 모델(LLM)과 유사한 AI 모델이 로봇 제어에 적용되기 시작했다. 이러한 AI 모델은 로봇이 다양한 환경에서 복잡한 작업을 수행하는 능력을 획기적으로 향상시키고 있다. 이 기술적 진보는 휴머노이드 로봇 분야에 대한 투자를 급증시키는 주요 원동력이 되고 있다. 로봇이 단순히 정해진 명령을 따르는 기계를 넘어, 스스로 학습하고 추론하며 진화하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다는 의미다. 이러한 개념적 전환은 제조, 서비스, 의료 등 다양한 산업 분야에서 로봇의 활용 범위를 넓히고 있으며, 미래 로봇 산업의 성장 잠재력을 더욱 키우고 있다. 출처: https://www.technologyreview.com/2026/04/17/1135416/how-robots-learn-brief-contemporary-history/