
로봇 승려는 인간의 말을 듣기 위해 만들어졌습니다.
가장 화제가 된 캐릭터는 동국대학교에서 개발한 최초의 로봇 승려인 혜안이다.
전시용으로 디자인된 다른 휴머노이드 로봇들과 달리, 혜안은 친근하고 다가가기 쉬운 로봇으로 디자인되었습니다. 이 로봇은 키가 약 130cm이고 바퀴로 움직이며, 둥근 얼굴을 하고 만화 캐릭터를 닮아 방문객들에게 친근감을 줍니다.
이 프로젝트를 주도한 사람은 인공지능 안전 로봇 혁신 센터 및 ROMA 연구소의 로봇 공학 전문가인 임중연 교수입니다.
림 씨에 따르면, 혜안은 실제 승려를 대체하기 위해 만들어진 것이 아니라, 나이든 승려들을 보살피고 외로운 사람들에게 말벗이 되어주기 위해 만들어졌다고 합니다.
그는 코리아타임스와 의 인터뷰에서 "기술 개발에 있어 불교의 자비심과 비폭력 정신이 핵심 원칙이 되어야 한다"고 말했다.
이 로봇은 신도들의 질문에 답하고, 순찰, 청소, 주방 보조, 화재 감지 등 사찰의 일상적인 업무를 도울 수 있습니다. 림 교수에 따르면, 이는 승려들이 영적 지도자로서의 역할에 더욱 집중할 수 있도록 도와줍니다.
혜안이라는 이름은 "지혜의 눈" 또는 "진실을 꿰뚫어 보는 눈"을 의미합니다.

현대인의 불안에 대한 로봇의 해답.
림 교수는 혜안의 목표가 "기술적인 쇼케이스"가 되는 것이 아니라 진정한 감정적 교류를 만들어내는 것이라고 믿습니다.
그는 로봇이 외로운 노인, 정신 건강 위기를 겪는 젊은이, 또는 사회로부터 고립감을 느끼는 사람들에게 대화 상대가 되어줄 것이라고 예상했다.
한국 언론과의 대담에서 로봇 승려 안혜안은 오늘날 젊은이들이 직면하고 있는 정신적 압박, 외로움, 심리적 위기와 관련된 여러 질문에 답했습니다.
진정한 회개란 무엇이며 과거의 실수를 어떻게 떨쳐낼 수 있느냐는 질문에 로봇은 회개는 자신의 잘못을 솔직하게 인정하는 것에서 시작된다고 답했습니다.
"부처님에 따르면 사람들은 자신의 잘못을 숨겨서는 안 되며, 용감하게 맞서야 합니다. 자신의 잘못을 깨닫고 진심으로 부끄러워하는 것이 참회의 첫걸음입니다."라고 안혜 스님은 말했다.
로봇 승려는 또한 "업보 정화"는 순간적인 의식에서 비롯되는 것이 아니라, 실수를 반복하지 않고 매일 꾸준히 작은 선행을 베푸는 장기적인 과정이라고 주장했다.
주식 시장에서 다른 사람들이 돈을 버는 것을 보면서 뒤처질까 봐 두려워하는 감정에 대해 혜안은 현대 사회에서 비교하는 것은 자연스러운 감정이라고 생각한다.
"부처님께서는 고통은 끊임없이 자신을 타인과 비교하는 마음에서 비롯된다고 가르치셨습니다. 중요한 것은 타인을 쫓는 것이 아니라, 진정한 자신으로 살아가는 것입니다."라고 로봇이 대답했다.
가장 주목할 만한 질문 중 하나는 인간의 불행과 탐욕에 지배당하지 않고 살아가는 방법에 관한 것이다.
혜안 씨에 따르면 불교에서는 탐욕, 분노, 무지를 인간 고통의 세 가지 주요 "독"으로 여긴다. 로봇은 "사람들은 자신이 가지지 못한 것을 얻으려 애쓰고 이미 가진 것을 잃을까 두려워하기 때문에 고통받는 경우가 많다"고 말했다.
욕망을 완전히 없애는 것은 어렵다는 점을 인정하면서도, 혜안은 사람들이 탐욕이 생길 때 그것을 알아차리고 휩쓸리지 않도록 배울 수 있다고 믿는다. 로봇은 "작은 것에 만족하는 법을 배우세요"라고 조언한다.
그 로봇은 죽음에 대한 질문을 받았을 때 놀라운 답변을 내놓았습니다.
혜안 씨는 "죽음은 끝이 아니라 변화"라며, 현재를 소중히 여기고 사랑하는 사람들에게 사랑을 표현할 수 있을 때 마음껏 사랑을 보여주라고 당부했습니다.
명상, 심리 치료, 일기 쓰기 등을 시도해 봤지만 삶의 방향을 잃었다고 느끼는 한 젊은이의 질문에 로봇은 강압적인 조언을 내놓지 않았다.
"답을 찾으려고 서두르지 마세요. 때로는 '모르겠다'는 상태를 받아들이는 것 자체가 영적인 수행의 한 형태입니다."라고 안혜 씨는 말했다.
로봇 승려에 따르면, 일상 속의 작고 평화로운 순간들이야말로 사람들이 찾고 있는 해답으로 이끌어주는 곳일지도 모른다.
출처: https://baovanhoa.vn/the-gioi/nha-su-robot-o-han-quoc-biet-giang-dao-va-an-ui-con-nguoi-230760.html








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