자율주행 자동차! 어떤 어려움이 있을까? (자율주행 레벨3? 테슬라?)

요새 가장 뜨거운 주제인 인공지능(AI) 그중에서도 단연 뜨거운 주제 중 하나로 자율 주행 자동차가 있죠.

자율주행 자동차를 개발하고 있는 회사는 많습니다.

예를 들어 친환경 적인 전기지동차, 유별난 CEO, 폭등한 주가 등 다양한 이유로 주목을 받고 있는 TESLA가 있죠.

 

 

운전자 없이 혼자 달리고 있는 차

 

 

 

 

 

새삼스럽지만 막상 인공지능이 자율주행을 위해 신경 써야 할 것들을 보면 한두 가지가 아닙니다.

이런 종합적인 정보들을 순간순간 정확하게 수행해나가야 하며, 사고를 내지 않아야 하니 보통 기술이 아니죠

 

 

 

 

 

 

 

마치 자율 주행 자동차가 몇년 안에 우리의 생활 속으로 올 것이 당연하게 느껴질 때도 있지만

사실 자율주행은 아직 큼직한 숙제들을 안고 있습니다.

간단한 예시를 들어보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

 

평범한 STOP표지판이죠. 사람은 이걸 보면 어떤 경우의 STOP 표지판을 봐도 다 이해를 하지만 

인공지능에게는 어려운 부분들이 있습니다.

 

 

 

 

사람이 살짝 기울어서 들고 있는 STOP

 

버스에 반이 가려서 잘 안보이는 STOP

 

 

 

바닥에 있는 STOP

 

 

 

기울어진 채로 내려오고 있는 STOP

 

 

 

풀숲에 가려서 잘 안보이는 STOP

 

밤에 잘 보이라고 불이 켜진 STOP 하지만 카메라로 인식하기엔 더 어려워진 경우

 

STOP표지 글이 써저 있는 경우

 

 

 

 

 

이렇게 사람에게는 굉장히 단순하고 별로 생각할 필요도 없는 STOP 표지판 조차

모든 것을 개별의 경우로 생각하는 인공지능에 있어서는 단순히 넘어갈 수 없는 숙제인 것입니다.

 

그렇기에 어마어마한 양의 데이터가 필요할 것이며 인공지능과 함께 빅데이터가 크게 주목받는 이유 중 하나이죠.

머신러닝을 위해서는 어마어마한 양의 빅데이터가 필요하기 때문입니다.

 

물론 이 외에도 자율주행 자동차는 여러 가지 숙제들을 안고 있습니다.

앞으로 자율주행 자동차, AI, 빅데이터, 머신러닝 등의 다른 정보들로 찾아뵙겠습니다.