CALIPER: Clean Scenes Cannot Rank Physical Inference in Pretrained Visual Representations
이 논문은 표준적인 '깨끗한 장면(clean scene)' 평가 방식이 사전 학습된 시각 인코더가 질량이나 마찰력과 같은 물리적 속성을 진정으로 추론하는지, 아니면 그들의 겉보기 역량이 실제적인 물리적 추론보다는 직접적인 픽셀 수준의 단서에 의존하는 것인지 구별하지 못한다는 점을 입증하는 보정 기반 벤치마크인 CALIPER를 소개한다.
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실제 세상에서 움직일 수 있는 기계를 만들기 위해, 과학자들은 컴퓨터가 단순히 모양과 색상을 보는 것을 넘어 사물이 어떻게 움직이는지를 지배하는 숨겨진 규칙을 볼 수 있도록 가르치고 있습니다. 로봇이 상자를 밀 때, 상자가 미끄러지는 거리는 상자의 무게나 상자와 바닥 사이의 마찰력 같은 보이지 않는 요인들에 달려 있습니다. 컴퓨터는 단 한 장의 사진만으로는 이러한 속성을 직접 볼 수 없습니다. 가벼운 상자와 무거운 상자는 무언가가 움직이기 전까지는 똑같이 보이기 때문입니다. 이 간극을 메우기 위해 연구자들은 방대한 비디오 라이브러리를 통해 학습된 인공지능 모델을 사용하여 로봇의 눈 역할을 하게 합니다. 이 모델들은 세상의 물리학을 학습하여 다음에 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있어야 합니다. 하지만 수년 동안 이 모델들을 평가하는 데 사용된 테스트들은, 모델이 실제로 물리학을 배우고 있는지 아니면 단순히 카메라 각도를 암기하고 있는 것인지를 구별해내기에는 너무 단순했습니다.
최근 한 독립 연구팀은 이 디지털 눈들이 정말로 물리적인 세상을 이해할 수 있는지 확인하기 위해 새로운 실험을 진행했습니다. 그들은 표준 퍽(puck)이 무게와 마찰력을 알 수 없는 상자를 충격하는 시뮬레이션을 설정했습니다. 먼저, 컴퓨터는 퍽이 알려진 속도로 상자를 치는 두 번의 연습 충격을 관찰하며, 이때 상자는 특정 거리를 미끄러집니다. 이것은 보정 단계로, 컴퓨터가 상자의 비밀을 배울 기회를 제공합니다. 그다음, 컴퓨터는 새로운 속도로 치는 세 번째 충격을 보게 되는데, 이때 비디오는 퍽이 상자에 닿는 순간 끊깁니다. 이제 컴퓨터는 처음 두 번의 충격으로부터 배운 내용을 바탕으로 상자가 얼마나 멀리 미끄러질지 예측해야 합니다. 연구진은 수백만 개의 영상을 학습한 고도로 발전된 모델부터 완전히 무작위적이고 훈련되지 않은 가중치를 가진 컴퓨터 비전 시스템에 이르기까지 여덟 가지 유형의 시각 시스템을 테스트했습니다.
결과는 우리가 현재 이 기계들을 판단하는 방식에 놀라운 결함이 있음을 드러냈습니다. 연구진이 완벽하게 깨끗하고 정적인 방에서 고정된 카메라로 테스트를 실행했을 때, 무작위 가중치를 가진 시스템을 포함한 모든 시스템이 거의 완벽하게 수행되었습니다. 컴퓨터는 물리학을 이해할 필요 없이 정답을 맞힐 수 있었습니다. 컴퓨터는 고정된 카메라 뷰에서 물체가 움직이는 거리가 특정 픽셀 패턴을 생성한다는 것을 단순히 학습했을 뿐입니다. 카메라가 움직이지 않았기 때문에, 컴퓨터는 상자의 질량이나 마찰력을 알 필요 없이 화면 좌표로부터 미끄러짐을 직접 측정할 수 있었습니다. 이는 마치 특정 시험의 정답지를 암기했지만, 숫자가 바뀌면 문제를 풀지 못하는 학생과 같았습니다. 연구진은 이 깨끗한 환경에서는 테스트가 똑똑한 모델과 멍청한 모델을 구별할 수 없다는 것을 발견했습니다.
이를 해결하기 위해 연구진은 모든 비디오 클립마다 환경을 변경했습니다. 그들은 카메라 각도를 무작위로 바꾸고, 조명을 변경하고, 바닥 색상을 바꾸고, 장면 안에 방해되는 물체들을 추가했습니다. 갑자기 픽셀 패턴은 정답을 알려주지 못하게 되었습니다. 컴퓨터는 더 이상 화면 좌표를 보는 것에 의존할 수 없게 되었습니다. 이 무질서하고 예측 불가능한 세상에서 결과는 극명하게 갈렸습니다. 비디오를 예측하도록 훈련된 가장 진보된 모델들은 여전히 높은 정확도로 미끄러짐 거리를 올바르게 예측하며 잘 수행되었습니다. 그러나 단일 프레임에 의존하거나 훈련을 받지 않은 모델들은 완전히 실패했습니다. 깨끗한 방에서 거의 완벽한 점수를 받았던 훈련되지 않은 시스템은, 이제 물체를 무시하고 밀기 속도에 따라 추측하는 시스템과 다를 바 없는 성적을 냈습니다.
이 연구는 또한 과학자들이 일반적으로 이 모델들을 어떻게 테스트하는지도 조사했습니다. 흔히 쓰이는 방법은 장면의 한 가지 속성, 예를 들어 물체를 약간 더 무겁게 만드는 등의 변화를 준 뒤, 컴퓨터의 내부 표현이 변하는지를 보는 것입니다. 연구진은 기존의 많은 테스트에서 그 변화가 너무 미미하여 컴퓨터의 반응이 그저 무작위적인 노이즈에 불과했으며, 즉 테스트가 실제 아무것도 측정하지 못하고 있다는 것을 발견했습니다. 또한 그들은 질량과 같은 특정 속성을 직접 읽어내려는 간단한 테스트인 '프로브(probe)'를 살펴보았습니다. 그들은 모델이 프로브 테스트를 통과하여 질량을 아는 것처럼 보일지라도, 실제로 예측을 할 때는 그 지식을 사용하지 못할 수 있다는 것을 발견했습니다. 반대로, 모델이 프로브 테스트에서는 실패하더라도 장면이 다른 단서를 제공한다면 정보를 효과적으로 사용할 수도 있었습니다. 이는 모델의 기억으로부터 특정 속성을 읽어낼 수 있다는 것이, 모델이 실제로 그 속성을 사용하여 세상을 이해한다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 입증했습니다.
마지막 성공 척도는 실질적인 과제였습니다. 컴퓨터에게 특정 목표 거리까지 상자를 밀기 위해 필요한 정확한 속도를 선택하도록 요청하는 것이었습니다. 무질서하고 변화무쌍한 환경에서, 가장 우수한 모델은 목표에서 단 4.0밀리미터만 벗어났습니다. 그러나 훈련되지 않은 모델은 19.6밀리미터를 벗어났는데, 이는 물체를 완전히 무시했을 때의 실패율과 동일했습니다. 연구진은 좋은 모델과 나쁜 모델을 구별하는 능력은 가정되는 것이 아니라 증명되어야 한다고 결론지었습니다. 만약 테스트가 정교한 AI와 무작위적인 추측자를 구별해내지 못한다면, 그 테스트 자체는 고장 난 것입니다. 실제 세상의 혼돈을 도입하고 여러 번의 상호작용으로부터 증거를 사용하도록 요구함으로써, 새로운 방법은 어떤 모델이 움직임의 물리학을 진정으로 이해하고 있는지, 그리고 어떤 모델이 단지 픽셀만을 보고 있는지를 성공적으로 밝혀냈습니다.
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