Physical AI

인류가 기계를 다루기 시작하면서부터, 교육은 점차 기술의 언어를 배우는 방향으로 선회했다. 산업혁명이 시작된 18세기 후반, 인간은 더 이상 손으로만 세상을 움직이지 않았다. 쇳덩이를 다루고, 토목의 근간을 다지는 이들을 훈련시키기 위한 '공학 교육'이 그 시발점이었다. 초기에는 군사와 토목 중심으로 이루어졌으나, 점차 대학에서 체계적인 공학 교육 체계가 확립되었다.

그러나 기계는 혼자 작동하지 않는다. 그것을 다룰 수 있는 숙련된 기술자들이 필요했다. 19세기 후반, 산업화가 심화되면서 실습 중심의 기술 교육이 대두되었다. 직업학교와 기술학교가 설립되었고, 기술자 양성은 국가 산업의 필수 과제가 되었다. 이 시기의 교육은 실천과 기능 중심으로 이루어졌으며, 현장에 즉시 투입될 수 있는 인력을 길러내는 데 초점이 맞추어졌다.

그리고 시간은 전자 신호를 기억하는 기계를 발명했다. 우리는 그것을 계산기로도 부르다가, 컴퓨터라는 단어로 부르기로 했다. 1960년대, '컴퓨터 사이언스'라는 학문이 출현하며 대학에서 관련 학과가 개설되었다. 컴퓨터의 등장은 새로운 교육의 장을 열었고, 프로그래밍 언어의 발전은 이론뿐 아니라 실용적 측면에서도 커다란 변화를 가져왔다. 이후 컴퓨터 교육은 초·중등(K-12) 교육으로 확산되며, 정보화 사회의 기초 교육이 되었다. 이때 IBM, Apple, Microsoft 등의 기업의 시작도 사회를 변화 시켰다.

2000년대 초, 과학과 기술, 공학, 수학(STEM)에 예술(Art)을 접목한 STEAM 교육이 등장했다. 이는 기존 이공계 중심 교육에 창의성과 통합적 사고를 더하려는 시도였다. 융합형 프로젝트 기반 학습이 중심이 되었고, 학문 간 경계를 넘나들며 창조적으로 문제를 해결하는 능력이 강조되었다.

이어 2010년대에는 메이커 운동(Maker Movement)이 확산되며 새로운 교육 흐름이 나타났다. 2006년 데일 도허티가 쏘아올린 작은 교육운동(처음에는 방법이 아니었다.)이 융합교육, 공학교육, 기술교육, 정보교육 등의 변화를 일으켰다. 해당 교육 방식에서 3D 프린터, 아두이노 등의 디지털 제작 도구가 보급되면서 학생들이 스스로 제작하는 활동이 강조되었다. Hands-on 교육의 세련된 용어처럼 사용되기도 했다. 메이커 교육은 학생 주도의 창작 활동을 통해 창의적 문제 해결 능력을 기르고, 실패를 통한 배움을 중요하게 여겼다.

그리고 2016년 이후, 인공지능(AI)의 급속한 발전은 교육의 패러다임을 다시 한 번 전환시켰다. 이때 당시에는 AI가 대중화 되지는 않았지만 공격적인 연구가 시작된 시기이다. 이 때 당시 코로나라는 간염병의 확산으로 '디지털 시대'의 급속화가 이루어 졌으며, 학교 현장에서 코딩과 데이터 분석, AI 윤리 교육이 포함된 커리큘럼이 초·중등 교육까지 확산되었고, 미래 사회에 필요한 새로운 문해력으로 자리잡기 시작했다.

나아가 딥러닝 기술과 강화학습 알고리즘의 발현으로 혁신과 함께 AI 산업이 성장하면서 AI 교육이 본격화되었다. 2022년 11월 OpenAI의 GPT 서비스가 시작되며, AI가 교육에 깊숙히 들어오기 시작했다. 이러한 흐름을 통해 기술교육은 산업혁명을 계기로 시작되어, 기술자 양성을 위한 실용교육, 고등교육 중심의 공학 교육, 디지털 전환에 따른 컴퓨터 교육, 창의융합형 STEAM, 실천 중심의 메이커 교육, 그리고 AI 윤리와 데이터 기반 교육에 이르기까지 점차 확장되어 왔다. 각 단계는 사회와 기술의 변화에 따라 교육 패러다임을 달리해왔으며, 최근에는 융합, 창의성, 그리고 윤리가 핵심 키워드로 부상하고 있다.

그리고 2026년, 이 모든 과정을 연결시키는 새로운 산업 및 교육 용어가 등장하였다. 그것은 'Physical AI'라 불린다. 디지털과 물리 세계의 경계를 잇고, 인공지능(AI)과 실천적 제작 역량을 통합하는 새로운 개념이다. 빠르게 변화하는 교육의 흐름 속에서, 나는 전체적인 연결성을 이해하고 좋은 교육 방향으로 진보하기를 바랄 뿐이다. 이 모든 것은 전통적인 교육을 기반으로 형성되는 새로운 패러다임이라 생각한다.

우리는 무엇을 배우고 있으며, 무엇을 연구해야 하는가. 기술은 늘 앞서가지만, 교육은 언제나 사람이 따라가는 길이었다. 그리고 그 길 위에서, 우리는 다시 사람을 배우고 있는지도 모른다.

1. 공학(Engineering) 교육 등장 시기: 18세기 후반~19세기 초 배경: 산업혁명 이후 기계·토목·전기 분야의 전문 인력 필요성 증가. 특징: 초기에는 군사·토목 중심, 이후 대학에서 체계적 공학 교육 확립. 

2. 기술(Technical) 교육 등장 시기: 19세기 후반 배경: 산업화로 숙련 기술자 양성 필요. 특징: 직업학교, 기술학교 설립 → 실습 중심 교육. 

3. 컴퓨터 사이언스 교육 등장 시기: 1960년대 배경: 컴퓨터 발명과 프로그래밍 언어 발전. 특징: 대학에서 컴퓨터 과학 학과 개설, 이후 K-12 교육으로 확산. 

4. STEAM 교육 등장 시기: 2000년대 초 배경: STEM(Science, Technology, Engineering, Math)에 Art를 결합해 창의성 강조. 특징: 융합형 프로젝트 기반 학습. 

5. 메이커(Maker) 교육 등장 시기: 2010년대 배경: 메이커 운동(Maker Movement) 확산, 3D 프린터·아두이노 등 도구 보급. 특징: 학생 주도 제작 활동, 창의적 문제 해결 강조. 

6. AI 교육 등장 시기: 2016년 이후 본격화 배경: 딥러닝 혁신과 AI 산업 성장. 특징: 코딩·데이터 분석·AI 윤리 교육 포함, 초·중등 교육으로 확산 중. 

📌 Hisstory 설명 포인트 :

산업혁명 → 기술교육 → 공학교육 → 컴퓨터교육 → STEAM → Maker → AI →Physical AI 순으로 발전. 

각 단계는 사회·기술 변화에 따라 교육 패러다임이 확장됨. 최근은 융합·창의성·AI 윤리가 핵심 키워드. 

위 Skill for Physical Arificial Inteligence 논문이 PAI개념을 처음 이야기 한 연구입니다. Aslan Miriyev이라는 벤구리온 대학교 기계공학과 조교수님과, Mirko Kovac스위스 Empa(연방재료과학기술연구소) 및 EPFL(로잔 연방공과대)에서 Sustainability Robotics Lab 책임자가 최초로 구안한 개념이라 하네요. 2020년 디지털 관련 생태계가 확장되며 ''로봇''에 대한 개발 지식이 조금 부족해 지는 상황에 PAI를 제시하였습니다.정리하면,

• 주제: 디지털 AI의 발전과 달리 로봇의 물리적 측면(몸체, 소재, 구조)은 뒤처져 있음 → 이를 해결하기 위해 Physical Artificial Intelligence (PAI) 개념 제안함.

• PAI 정의: 지능적 유기체처럼 행동하는 물리적 시스템을 설계·제작하는 이론과 실천. 소재, 구조, 제어, 학습을 통합해야하는 개념

• 필요성: 미래 로봇은 자율성, 자기치유, 자기성장, 홈오스테이시스 유지 등 생물학적 특성을 모방해야 함이 필수요소임.

• 결론: PAI는 향후 로봇 연구의 핵심이며, 교육·연구 인프라 구축이 시급함.

✅ 1. 다학제적 교육 강화

• 핵심 이유: Physical AI는 재료과학, 기계공학, 컴퓨터과학, 화학, 생물학 등 다양한 분야의 융합이 필요

• 시사점: 학교, 대학 및 연구기관은 융합 커리큘럼을 설계해야 함.

• 예: 로봇공학 + 소재공학 + AI 제어 알고리즘을 통합한 프로젝트 기반 학습.

✅ 2. 실험·제작 중심 학습

• 핵심 이유: PAI는 단순한 소프트웨어 개발이 아니라 물리적 구현이 필수.

• 시사점: Fab Lab, Makerspace와 같은 실습 환경을 확대.

• 학생들이 자율형 로봇 제작을 통해 소재 선택, 구조 설계, 제어 알고리즘을 직접 경험.

✅ 3. 생체 모사(Biomimicry) 교육

• 핵심 이유: 논문은 자기치유, 자기성장, 홈오스테이시스 등 생물학적 특성을 강조.

• 시사점: 생물학적 원리를 로봇 설계에 적용하는 Bio-inspired Robotics 과목 필요.

• 예: 연체동물의 움직임을 모사한 소프트 로봇 제작.

✅ 4. 윤리·사회적 책임 교육

• 핵심 이유: PAI는 인간과 밀접하게 상호작용하는 로봇을 만들기 때문에 안전성과 윤리성이 중요.

• 시사점: AI 윤리, 로봇 윤리를 필수 교과로 편성.

• 사회적 약자 지원, 인간 중심 설계(Human-Centered Design) 강조.

✅ 5. 글로벌 협력 및 커뮤니티 구축

• 핵심 이유: 논문은 국제적 연구 네트워크와 학회 필요성을 언급.

• 시사점: 학생들에게 국제 공동 프로젝트 참여 기회 제공.

• 온라인 플랫폼을 통한 글로벌 해커톤, 로봇 챌린지 운영.

2025년 11월 25일 현재 상황은, 우리나라에는 2024년 말에 ''과기 정통부'에서 PAI개념을 도입하고, 교육적으로 풀어내려하는 움직임이 보이며, 젠슨황과 소프트뱅크에서 PAI개념을 2025년에 강조하고,산업적으로 브랜딩하고 있는 상황입니다. (작성중)

• Miriyev, A., & Kovač, M. (2020). Skills for physical artificial intelligence. Nature Machine Intelligence, 2(11), 658–660. https://doi.org/10.1038/s42256-020-00258-y