로봇과 함께하는 요리

사티쉬: 안녕하세요, 청취자 여러분. RawBotics의 새로운 에피소드로 돌아왔습니다. 오늘은 특별한 손님을 모셨습니다. 구자라트 출신으로 열정적인 테크니션인 그는 다학제적 혁신이 필요한 문제 해결에 열정을 쏟고 있습니다. 로봇공학은 바로 그런 다학제적 접근이 요구되는 분야죠. 야틴 바라키아 씨를 소개합니다. 그는 우리의 요리 고민을 해결해 줄 로봇, 미래의 로봇 셰프 '노쉬(Nosh)'를 발명하고 있습니다. 야틴, 오늘 방송에 오신 것을 환영합니다.

야틴: 초대해 주셔서 감사합니다. 이 팟캐스트에 참여하게 되어 정말 기쁩니다.

사티쉬: 야틴, 당신의 여정에 대해 이야기해 주시고, 어떻게 로봇공학에 관심을 갖게 되셨는지 말씀해 주시겠어요?

야틴: 저는 어렸을 때부터 물리학을 정말 좋아했어요. 물리학과 사물이 어떻게 작동하는지 이해하는 게 즐거웠죠. 그래서 학창 시절과 대학 초년 시절에도 물리학에 가장 큰 매력을 느꼈습니다. 그리고 그 물리학 지식을 활용해서 뭔가 하고 싶었어요. 사실 8학년 때 India 에 자기부상열차가 있어야 한다는 생각을 했었어요. 다른 모든 나라에는 있는데 왜 India에는 없을까 하는 게 제 꿈이었죠.

사티쉬: 그러니까, 자기부상열차는 우리가 마침내 갖게 될 고속열차예요.

야틴: 네, 저는 어릴 때 잡지를 정말 많이 읽었어요. 그때는 인터넷도 없었잖아요? 잡지를 읽으면서 상상도 많이 했죠. 특히 기찻길이 지나가는 곳에 유심히 붙어 앉아 '왜 우리 기차는 이렇게 생겼을까? 일본 기차는 왜 이렇게 생겼을까?' 하고 궁금해하곤 했어요. 그렇게 엔진이나 과학 같은 분야에 흥미를 느껴서 공학을 선택하게 됐죠. 사실 저는 남부 구자라트 출신인데, 그곳은 화학제품 제조의 중심지라서 대부분 약학이나 화학공학을 전공해요. 하지만 저는 이 지식을 활용해서 뭔가 더 만들어낼 수 있을 것 같아서 공학을 선택했어요. 대학에 진학해서 공학에 대한 열정을 불태우며 여러 프로젝트를 진행했어요. 예를 들어, 큰 우리 같은 게 아니라 작고 효과적인 금속 탐지기 같은 것도 만들었죠. 로봇도 여러 대 만들고, 사진 로봇 피니어스도 만들고, 로봇 경진대회에도 참가했어요. 그리고 나서 방갈로르에 있는 India과학원에서 석사 과정을 밟았습니다. 구자라트 주를 벗어난 것은 이번이 처음이었는데, 정말 좋은 경험이었어요. 칼람과 사라바이 같은 위대한 인물들이 공부했던 곳에서 공부할 수 있다는 게 제게 큰 자극이 되었고, 공학에 대한 흥미를 더욱 높여주었죠. 저희 학과는 스위스 교수님들이 설립한 스위스 공학 학과였어요. 이 학과가 처음 생겼을 때 교수님들 대부분이 스위스 출신이셨고, 주로 초소형 시계 제작 같은 고성능 전기기계 공학 분야에 종사하셨죠. 그 당시 공학의 수준이 얼마나 높은지 실감할 수 있었어요. 저희는 산업 디자인, 칩 설계, 전원 공급 장치 설계 등 다양한 분야를 아우르는 통합 프로그램을 이수했고, 문제 해결 능력도 키웠어요. 예를 들어, 2010년에 호랑이 개체 수가 급격히 감소하는 문제를 해결하기 위해 호랑이 개체 수를 세는 카메라 트랩을 개발했어요. 숲에 설치해서 야생 동물의 움직임을 감지하는 카메라였는데, 배터리로 한 달 동안 작동해야 한다는 조건이 있었죠. 일반 카메라는 그렇게 오래 사용할 수 없잖아요. 그리고 출력을 아주 낮게 설정하면 시동이 잘 걸리지 않고 시간이 오래 걸립니다. 그래서 우리는 이러한 실질적인 문제들을 해결하고 숲에 장치를 설치한 다음 호랑이를 얼마나 잘 포획하는지 알아냈습니다.

사티쉬: 그러니까, 당신은 실제로 하드웨어와 소프트웨어를 융합하고 있었던 거군요.

야틴: 네, 임베디드 소프트웨어와 하드웨어는 제가 특히 좋아하는 분야입니다. 그쪽에서 일하는 게 즐거운 이유는 그 분야를 통해서만 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. 하드웨어와 임베디드 소프트웨어를 알면 해결할 수 있는 문제가 정말 많거든요. 그래서 저희가 그 분야에서 일했던 겁니다.

사티쉬: 그럼, 이 요리 로봇은 어떻게 탄생하게 된 건가요?

야틴: 네, 저와 아내는 둘 다 직장에 다니고 있고, 저희는 방갈로르에 정착한 구자라트 출신입니다. 그래서 원하는 음식을 제대로 먹지 못하고 있어요.

사티쉬: 그럼 두 분 다 벵갈루루의 매력에 푹 빠지신 건가요?

야틴: 네, 벵갈루루는 정말 좋은 곳이에요. 즐겁게 지내고 있어요. 하지만 음식은 항상 문제예요. 요리사를 고용해서 교육시키면, 교육이 끝나자마자 그만둬 버리거든요. 게다가 대부분의 요리사들은 제대로 교육을 받지 못해요. 우리 음식에는 설탕이 좀 들어가야 하는데, 설탕을 안 먹으면 살이 찌거나 찌게 되잖아요. 그래서 우리가 원하는 맛을 낼 수가 없었어요. 그래서 제가 기술 분야 출신이니까 이 문제를 해결할 수 있지 않을까 생각했죠. 이건 정말 큰 문제이고, 새로운 도시에 이주한 사람이라면 거의 다 겪는 문제예요. 벵갈루루나 미국에 사는 친구들에게 물어보니 다들 "요리사가 뭘 좋아하는데 어쩌지?" 하면서 다른 대안이 없다고 하소연하더라고요. 그래서 이 문제를 해결할 수 있다면 좋겠다 싶었어요. 그래서 파트타임으로 일을 시작했고, 어떤 음식 문제를 해결할지 고민했어요. 로티를 만들까, 채소 요리나 달을 만들까 등등이요. 그래서 저희는 창작자들이 그 위에 무언가를 만들어낼 수 있는 기반이 있어야 한다고 생각했습니다. 단순히 하나의 해결책이 아니라, 사람들이 자신만의 콘텐츠를 만들 수 있는 토대가 되어야 한다는 거죠. 그렇게 하면 유행을 선도할 수 있고, 비즈니스적인 관점에서 보면 수많은 레시피와 창작자들이 있는데, 그 모든 것을 혼자서 만들어낼 수는 없잖아요. 그래서 저희는 이 아이디어를 선택했고, 저희가 해결하고자 하는 것은 바로 맛에 관한 문제라고 생각했습니다. 채소 요리나 달 요리처럼 맛을 결정짓는 요소들을 어떻게 구현할지 고민했고, 거기서 Nosh를 시작하게 되었습니다.

사티쉬: 그러니까, 맛을 해결하는 거라고 하셨는데, 요리는 섬세한 예술이고 여러 가지 요리 기술이 필요하잖아요. 그리고 우리 어머니들은 모두 그 예술의 달인이셨죠? 그렇다면 로봇은 어떻게 이 문제를 해결할 수 있을까요? 당신의 로봇, 또는 노쉬는 어떻게 이 예술을 해결하고 있나요?

야틴: 사실 이런 말이 있어요. 이해하지 못하는 것을 예술이라고 부른다고요. 그래서 요리는 예술이라고 할 수 있죠. 하지만 동시에 (저는 요리를 잘 못해서 예술이라고 부르기도 해요.) 네, 하지만 요리는 사실 과학이죠. 화학이라고도 할 수 있어요. 음식을 조리하면 화학 반응이 일어나고, 효소가 단백질 결합을 끊어 놀라운 결과물을 만들어내죠. 요리는 100% 이해하기 어렵기 때문에 과학이라고 부르는 거예요. 요리 과정을 살펴보면, 보통은 가열하고 적절한 재료를 적절한 시기에 넣는 거죠. 간단히 요약하자면 이렇습니다. (정말 간단하게 요약하셨네요.) 네, 아주 간단해요. 하지만 핵심은 판단력이에요. 어떤 재료를 언제 넣어야 하는지, 어떤 재료는 어울려야 하고 어떤 재료는 어울리지 않아야 하는지를 판단하는 거죠. 그 뒤에는 실제로 많은 식품 과학과 화학이 숨어있습니다. 요리의 대부분은 수분을 조절하는 것과 관련이 있습니다. 재료에서 수분을 제거한 다음 기름에 맛을 우려내는 거죠. 기름이 재료의 맛 입자를 녹여내고, 그 맛을 다른 영양가 풍부한 재료에 코팅하는 겁니다. 예를 들어 파니르(인도식 치즈) 같은 거죠. 간단히 말하면 이런 원리입니다. 그럼 어떻게 만들었을까요? 가열하고, 섞고, 재료를 넣는 과정을 거칩니다. 재료는 액체, 고체, 그리고 양념 세 가지 종류가 있습니다. 양념이나 향신료는 요리의 맛을 결정짓는 핵심 요소입니다. 그래서 저희는 별도의 향신료 분배기를 사용하는데, 이 분배기는 매우 정밀해야 합니다. 여러 번의 시행착오 끝에 완벽하게 작동하도록 만들었습니다. 모든 향신료에 정확하게 분배되는 것이 이 제품의 장점입니다. 또한 레시피에 따라 재료를 넣는 재료 분배기도 있습니다. 재료를 넣으면 자동으로 분배됩니다. (그러니까, 이 재료는 다진 양파, 다진 감자, 다진 토마토 등 필요한 것이면 무엇이든 될 수 있죠.) 네, 고기일 수도 있고, 완두콩일 수도 있고, 뭐든지 될 수 있어요. 그렇죠? 레시피와 시간에 맞춰 재료가 투입되고, 그 다음에는 저어줍니다. 사람이 직접 저을 때는 그냥 '아, 저으면 되겠구나'라고 생각하지만, 젓는 행위는 예술입니다. 음식의 종류와 질감에 따라 저어주는 방식이 다르기 때문이죠. 모든 종류의 음식을 저을 수 있는 하나의 로봇 메커니즘을 개발하는 것은 사실 매우 어려운 일입니다. 수많은 시행착오 끝에 우리는 그 어려움을 깨달았습니다. 산업용 로봇은 음식을 섞는 역할을 하죠. 예를 들어 구루드와라(Guru-Dwara)에 있는 로봇처럼요. 하지만 그런 로봇은 한 종류의 음식만 섞도록 설계되었습니다. 우리가 이야기하는 것은 수백 가지의 다양한 요리를 다루는 것이니까요. 그래서 로봇이 만들어진 겁니다. 이처럼 로봇은 요리에 있어 핵심적인 하드웨어 부분입니다. 두 번째는 판단인데, 판단은 정말 어려운 일입니다. 그래서 저희는 카메라와 온도 센서를 이용해서 팬을 다른 방식으로 관찰하고 판단을 내립니다. 양파가 반투명한지 황금빛 갈색인지, 카레가 제대로 익었는지, 예를 들어 토마토를 요리한다고 가정해 봅시다. 토마토가 제대로 캐러멜화되었는지 등을 판단할 수 있죠

사티쉬: 그럼, 이미지를 일정한 간격으로 촬영하는 건가요?

야틴: 네. 일정한 간격과 온도로 이미지를 촬영해서 조리하는 로봇이에요. 그래서 일정한 온도로, 일정한 열로 요리할 수 있죠. 기본적으로 로봇이 그런 역할을 하는 거예요. 우리가 요리를 예술이라고 느끼는 이유는 그 이면에 숨겨진 과학적 원리를 완전히 이해하지 못하기 때문이에요. 하지만 과학적인 원리를 이해하고, 우리 모델이 "재료를 시뮬레이션에 넣고 계속 저어주세요"라고 지시하면, 로봇은 일정한 온도로 요리하는 것처럼 작동하는 거예요. 기본적인 과학 원리를 알게 되면, 요리가 얼마나 아름다운지 알게 되죠. (그럼 로봇은 얼마나 저어야 하는지, 온도를 얼마나 높여야 하는지 어떻게 결정하나요?) 그건 제작자의 몫이에요. (레시피라고 할까요?) 하드웨어와 소프트웨어, 또는 제품을 어떻게 만들느냐에 따라 레시피가 정해지는 거죠. 로봇은 레시피에 따라 작동하는 거예요. 안드로이드나 iOS를 예로 들어볼게요. iOS는 애플 하드웨어에 운영체제가 탑재되어 있고, 그 위에 앱을 만들 수 있는 거죠. 로봇도 거의 그런 방식이에요. 그러니까 하드웨어와 요리용 운영체제가 있다고 가정해 봅시다. 그러면 사람들이 레시피를 만들 수 있고, 그 레시피대로 요리가 진행됩니다. 레시피를 만든 사람은 온도나 열을 일정하게 유지하는 등 요리 과정을 훨씬 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

사티쉬: 그러니까, 선택할 수 있는 몇 가지 옵션이 제공되겠네요. (네.) 그리고 자신만의 레시피도 만들 수 있고요. (맞아요.) 흥미롭네요. 정말 흥미롭습니다. 그럼, 이 로봇을 개발하면서 식품 산업을 위해 해결하고자 했던 주요 과제는 무엇이라고 생각하셨나요?

야틴: 사실, 처음 시작했을 때는 참고할 만한 자료가 전혀 없었어요. 이런 요리 로봇을 만든 사람이 아무도 없었거든요. 그래서 처음부터 많은 문제에 직면해야 했습니다. 가장 어려웠던 점은 향신료 분배였어요. 정확도가 중요한데다가 향신료마다 성질이 너무 달랐죠. 커민, 겨자, 작은 씨앗 같은 향신료는 기계 장치에 끼어버리기도 하고, 강황처럼 덩어리가 져서 잘 안 나오는 향신료도 있었어요. 어떤 기계를 만들든 마찬가지였죠. 또 강황은 덩어리가 져서 잘 안 나오더라고요. 손으로 밀어줘야 했어요. 그래서 모든 종류의 향신료를 한 번에 처리할 수 있는 메커니즘을 만드는 게 정말 큰 과제였습니다. 물론, 섞는 것도 마찬가지였어요. 모든 향신료를 한 번에 섞을 수 있는 교반기를 개발하는 게 중요했죠. 첫 번째 시제품을 만들고 나서야 이런 문제들을 모두 해결할 수 있었습니다.

그다음 두 번째 문제는 수명과 신뢰성에 관한 것이었습니다. 예를 들어 오일을 펌프라고 가정해 보겠습니다. 시간이 지남에 따라 오일이 펌프 내부에서 중합 반응을 일으키면 펌프 성능이 저하됩니다. 이는 바람직하지 않습니다. 따라서 이러한 현상을 방지할 수 있는 해결책이 필요하며, 이를 위해서는 적합한 펌프가 필수적입니다. 또한 식품 분야에서도 비슷한 문제가 발생합니다. 식품에는 산성, 염기성, 염분 등이 존재하며, 여기에 세제까지 더해집니다. 세제는 오염 물질을 제거하는 역할을 하는데, 식품과 접촉하는 제품의 경우 세제에 의해 손상되지 않도록 해야 합니다. 세제 사용은 제품의 수명을 단축시키기 때문에 매우 복잡한 문제입니다. 이처럼 여러 가지 문제점이 존재합니다. 그리고 오일은 또 다른 중요한 요소입니다. FDA 21 CFR과 같은 규정을 준수해야 하기 때문입니다. 식품 등급 부품을 제작할 때는 반드시 이 FDA 21 CFR 표준을 따라야 합니다. 그리고 저희는 FDA 21 CFR에 등재된 일부 물질들이 여전히 오일과 반응한다는 사실을 알게 되었습니다. 반응해서 전혀 다른 화학 물질을 생성하는 거죠. 그래서 오일을 제대로 활용하기 위해 많은 연구를 했습니다. 오일은 아주 기본적인 재료처럼 보이지만, 특히 저희가 선호하는 겨자씨유(많은 India사람들이 사용하는 기름)를 제대로 활용하는 것은 정말 어려운 과제였습니다. 네.

사티쉬: 맞아요. 맛에 대해 이야기하자면, India의 입맛과 India은 100km마다 바뀐다고 하잖아요. 그렇다면 이 요리 로봇들은 어떻게 India의 입맛과 소비자의 요구에 맞춰 개발된 걸까요?

야틴: 네. 사실, 집집마다 입맛이 다르잖아요. 예를 들어, 이웃집에 가면 입맛이 다르죠. 그래서 우리는 어떻게 대처해야 할까요? 회사 입장에서 다양성은 좋은 점이라고 생각해요. 그래야 더 많은 레시피를 개발하고, 더 많은 창작자를 만들고, 더 큰 규모의 모델을 만들 수 있으니까요. 저희는 그렇게 생각합니다. 그리고 맞춤 제작도 가능해요. 단순히 기계를 사고 취향에 맞는 레시피를 제공받는 게 아니잖아요. 기름, 향신료, 소금의 양을 조절할 수 있어요. 기본적으로 제공되는 맞춤 제작 기능이죠. 언제든 원하는 대로 조절할 수 있습니다.

사티쉬: 이 모든 것이 앱의 인터페이스에서 이루어집니다. (앱을 통해). 여러분은 글만 쓰면 됩니다.

야틴: 네. 모바일 앱에서 원하는 강도를 선택할 수 있어요. 낮음, 높음, 중간 중에서 고르면 되죠. (고정된 선택 옵션 중에서 고르는 거예요.) 네. 고정된 선택 옵션 중에서 고르면 그대로 조리해 줍니다. 이제 레시피별로도 설정할 수 있어요. 레시피별로 농도, 향신료, 소금, 기름, 지방 함량, 그리고 맛의 정도까지 조절할 수 있죠. 이렇게 모든 설정을 레시피별로 맞춤 설정할 수 있어서 집집마다 다른 맛을 낼 수 있어요. 200km 이내의 음식 맛 차이도 해결할 수 있을 거예요. 레시피를 모아서 어딘가에 업로드하면 레시피 생태계를 구축할 수 있겠죠. 그렇게 하면 결국 해결될 거예요. 하지만 지금 우리 도시 사람들의 식습관은 다른 나라 음식에 익숙해져 있어요. 단지 맛있어야 한다는 거죠. 우리는 여행을 다니면서 다양한 음식을 접해 봤잖아요. 그래서 저희는 한 가지 음식에만 얽매이지 않고, 음식의 다양성을 이해하며, 실제로 그것을 즐깁니다. 다양한 요리와 여러 종류의 음식, 다양한 문화를 즐깁니다. 따라서 저희는 곧바로 자체 레시피 데이터베이스를 구축하고 있으며, 출시 시점에는 200개 정도의 탄탄한 레시피를 제공할 예정입니다. 이 레시피들은 여러분이 도시 요리 엔진으로서 만족스럽게 활용할 수 있을 것입니다. 이후에는 크리에이터 모드를 통해 여러분이 더욱 다양한 레시피를 만들어낼 수 있도록 할 계획입니다.

사티쉬: 맞아요, 전형적인 India아침 식사는 도사, 이들리, 바다 파오, 미사일 파오, 알루 파라타, 포하 등 다양하며, 이 모든 음식은 각기 다른 지역에 속합니다.

야틴: 네, 대체로 델리에 있든 벵갈루루에 있든 똑같아요. 네, 똑같습니다.

사티쉬: 대체로, 아주 맞는 말입니다. 그렇다면, 가까운 미래에 로봇 요리사인 노쉬가 레스토랑을 장악하는 모습을 상상할 수 있을까요?

야틴: 노쉬는 레스토랑용으로 만들어진 건 아니지만, 실제로 레스토랑에 도입될 로봇들이 많이 있습니다. 저희는 거의 2년 동안 B2B 분야에 투자하면서 클라우드 키친 자동화 방안 등을 연구해 왔습니다. 그러니 로봇이 레스토랑에 도입되는 건 분명한 사실입니다. 현재 대부분의 브랜드 레스토랑은 콜드체인 방식을 사용하고 있습니다. (콜드체인 방식이란 무엇을 의미하나요?) 콜드체인 방식이란 공장에서 음식을 만들어 포장한 후 매장으로 배송하는 방식입니다. 매장에서는 조립과 재가열을 거쳐 음식을 제공하는 거죠. 맥도날드 같은 곳이죠.

사티쉬: 맥도날드에서는 자동차 조립처럼 음식을 조립하는데, 클라우드 키친도 이 방식을 따르고 있어요.

야틴: 클라우드 키친도 마찬가지죠. 지금 B2B 분야에서 가장 큰 기회는 음식 조립 로봇입니다. 조립 과정 자체가 계속 변하기 때문이죠. 햄버거, 피자, 치킨, 냄비 요리, 타코 등 만드는 음식마다 조립 과정이 다르잖아요. 그래서 다양한 종류의 로봇을 활용할 수 있습니다. 서구권에는 엄청난 기회가 있다고 생각해요. 사람들이 외식을 많이 하거든요. 외식이 GDP의 20~30%를 차지할 정도죠. (외식 시장이 큰 비중을 차지합니다.) 네, 바로 그곳에 기회가 있다고 봅니다. 저희는 코로나 시기에 해외 시장을 개척하지는 않았지만, 분명 큰 기회가 있을 겁니다. 앞으로 5년 안에 자동화가 많이 진행되어 대부분의 매장이 한두 명의 직원으로 운영될 거라고 예상합니다.

사티쉬: 그리고 그들을 도와줄 로봇이 있을 겁니다. 그런데 NOSH는 그런 종류의 로봇이 아니라, 로봇 자동화의 또 다른 형태입니다. 그럼 NOSH는 어떤 모습일까요?

야틴: NOSH는 오븐처럼 생겼는데, 전자레인지 크기만 한 기기예요. 기기 안에 향신료를 넣을 수 있고, 물과 기름도 내장되어 있어요. 재료 트레이에 앱에서 보여주는 대로 다진 재료들을 넣고 조리 명령을 내린 다음, 탭 한 번으로 완성돼요. 헬스장에 가거나, 요가를 하거나, TV를 보거나, 아이들과 시간을 보낼 수도 있어요. (넷플릭스를 보면서 편안하게 쉴 수 있죠. 음식은 알아서 만들어지니까요.) 네, 그러니까 어떻게 만들어지는지 걱정할 필요가 없어요. 겉보기에는 소박하지만 기술적으로는 아주 발전된 제품이에요. India은 소박한 것을 좋아하기 때문에 소박하게 디자인했어요

사티쉬: 그리고 주방에 있어야 해요. (네). 그러니까 보기에도 좋아야 하고요. 네. 그럼 NOSH가 우리 집 가정부 문제를 해결해 줄까요?

야틴: 맞아요, 그렇죠? 사실 이 발명품은 제가 요리사들과 겪었던 어려움에서 나온 거예요. 제 입맛에 맞게 요리해 주고 오래 머물지 않는 요리사를 찾기가 너무 힘들었어요. 그래서 제가 요리사를 훈련시키고 나면, 그는 떠나고 또 다른 요리사를 구해야 했죠. 이 발명품도 그런 문제를 해결해 줄 거예요. 약간의 노력이 필요하겠지만, 입맛 문제는 해결될 겁니다. (따뜻하고 신선한 집밥을 즐길 수 있게 될 거예요.) 아침 5시나 6시에 요리해서 저녁에 먹을 필요가 없어요. 이런 불편함은 이제 더 이상 없을 거예요…

사티쉬: 필요할 때가 되면, 그 사람은 정해진 시간에 요리를 해 주고, 당신은 하루 중 나중에 그 음식을 먹게 됩니다.

야틴: 그리고 시간 조율이 큰 문제예요. 일반적인 사람들은 아침 일찍 식사를 해야 하고, 가정부를 위해 문을 열어주려고 아침 일찍 일어나야 하잖아요.

사티쉬: 그럼, 제가 Nosh에서 음식을 사 먹으면 어머니께서 제가 외식하는 걸 걱정하시는 문제도 해결될 것 같아요. 네. 맛있는 음식을 먹을 수 있으니까요.

야틴: 실제로 저희가 진행했던 실험에서, NOSH가 입점한 후 온라인 주문이 완전히 끊긴 분들이 있었습니다. 예전에는 한 달에 2만 루피를 온라인 주문에 썼던 분들이었는데, NOSH가 들어오자 더 이상 주문하지 않고 NOSH에서만 음식을 사 드셨습니다.

사티쉬: 네, 아마 그때 식료품을 엄청 많이 주문했을 거예요.

야틴: 네, 저희는 밀키트 옵션도 제공하고 있어요. 재료를 손질해서 함께 보내드리니까 그걸 드시는 거죠. 식재료 판매도 저희에게는 사업이에요.

사티쉬: 네, 그럼 다진 재료 같은 소모품도 당신의 사업 분야가 될 수 있겠네요.

야틴: 우리가 그 문제를 파헤치고 있는데, 과연 우리가 해낼 수 있을까? 파트너를 찾아야 할까? 어떤 방법이 가장 좋을까?
하지만 시험 삼아 (재료를 모두 다질 수 있는 로봇을 사용할 수도 있겠죠). 네, 사실 다지기 기계 말이에요. 예를 들어 양파 다지는 기계를 원한다고 하면, 그런 기계는 수백 가지가 넘을 거예요. 그러니까 말씀드렸다시피 식품 산업에서는 자동화가 이미 존재해 왔습니다. 하지만 모든 것에 적용되는 것이 아니라 특정 분야에만 적용되는 것이죠. 그래서 특수 목적용 기계도 많이 있습니다. (특수 목적용 기계도 있죠.) 네, 특수 목적용 기계는 아주 많습니다.

사티쉬: 이 모든 이야기를 듣고 나니, 정말 배가 고파졌네요. 그래서 아마 Nosh가 요리해 준 음식을 먹게 될 것 같아요. 자, 그럼 우리 로봇 셰프 Nosh가 호주 마스터셰프에 참가하는 모습을 상상해 볼까요? 우리 중 많은 사람들이 호주 마스터셰프를 시청할 것 같거든요.

야틴: 네, 확실히 그렇습니다. 인간보다 훨씬 유리한 위치에 서게 될 겁니다. 그 이유를 설명해 드리겠습니다. (불공정한 이점) 인간보다 불공정한 이점이란, 현재 ChatGPT와 같은 데이터 덕분에 인터넷에 수많은 레시피가 있다는 점을 들 수 있습니다. 로봇은 이러한 레시피들을 학습할 수 있는데, 인간은 그 방대한 지식을 이해하기조차 어렵습니다. 일단 학습을 마치면 무엇이든 만들어낼 수 있죠. 따라서 레시피 제작에 있어서 인간보다 훨씬 유리한 위치에 서게 될 것이라고 생각합니다. 언젠가는 인간 요리사보다 더 뛰어난 로봇이 등장할 것입니다.

사티쉬: 물론이죠. 그리고 아마 앞으로 더 많아질 거예요. 레시피 생태계 안에서 인간과 로봇의 협업을 통해 뭔가 놀라운 일이 일어날 거라고 생각합니다.

야틴: 로봇공학 분야에서 향후 10년은 거의 모든 분야에서 협업이 이루어지는 시기가 될 거라고 생각합니다. ChatGPT 같은 것도 마찬가지죠. 뭔가를 제대로 구현하려면 우리 모두의 참여가 많이 필요합니다. 그래서 앞으로 10년이 바로 그런 시기가 될 겁니다. 그리고 서서히 이런 도구에 의존하지 않고 완전히 자유로워질 거라고 생각합니다. 제 생각은 그렇습니다.

사티쉬: 그럼 AI에서 AGI로 넘어가 볼까요? NOSH에서 만든 음식 중, 어떤 셰프의 요리가 가장 마음에 드세요?

야틴: 가자르 할와요. (와!) 거기에 얽힌 이야기가 있어요. 노쉬의 첫 번째 알파 프로토타입이 완성됐을 때가 바로 지금쯤, 1월쯤이었는데, 그때 한 셰프가 이 당근 할와를 만들었어요.

사티쉬: NOSH가 만든 요리 중에서 NOSH가 가장 좋아하는 레시피는 무엇인가요?

야틴: 그러니까, NOSH는 아직 그렇게 편견이 심하지 않다는 거죠. 우리 덕분이에요.

사티쉬: 그러니까 판단을 내리는 일은 여전히 ​​인간에게 맡겨져 있다는 거군요.

야틴: 네. 그래서 지금은 우리가 시키는 대로 해요. 판단은 안 하고요.

사티쉬: 그럼 모든 레시피가 다 마음에 드시는 건가요? 네. 정말 좋네요. 저희 방송에 출연하셔서 청취자분들과 경험을 공유해 주셔서 감사합니다. 당신의 경험과 로봇 셰프 NOSH의 기능에 대해 알게 되어 정말 즐거웠습니다.

야틴: 초대해 주셔서 감사합니다. 그리고 로봇 애호가들이 한데 모일 수 있는 이러한 생태계를 만들어가고 계신다는 점이 정말 마음에 듭니다. 모든 로봇 관련 창업가와 기업들이 한자리에 모일 수 있는 플랫폼은 이곳 말고는 없으니까요. 이런 훌륭한 아이디어를 내주셔서 진심으로 감사드립니다.

사티쉬: 감사합니다. 청취자 여러분, 저처럼 이번 에피소드를 즐겁게 들으셨기를 바랍니다. 좋아요와 구독을 눌러주시면 저희와 함께 로봇의 여정을 계속 이어가겠습니다. 다음 시간에 뵙겠습니다. 진행자 사티쉬 슈클라였습니다!