찌르레기 떼, 자율주행의 실마리가 될 수 있을까
*이 글은 외부 필자인 최원석님의 기고입니다. 지난 8월 19일 테슬라의 신기술 이벤트 'AI 데이(AI Day)'에서 테슬라의 자율주행기술 성과가 공개됐습니다. 천재 과학자 안드레이 카파시 등이 나와 테슬라가 차량에 탑재한 8개 카메라의 수집 영상만으로 어떻게 자율주행AI를 구현할 수 있는지에 대해 흥미진진한 정보를 전해 주었고요. 자사 슈퍼컴퓨터의 AI 학습용으로 쓸 독자개발 프로세서(D1)를 공개한 것도 놀라웠습니다. 하지만 행사 전체를 보고 나서 생각이 좀 복잡해지더군요. 테슬라가 완전 자율주행 구현을 위해 해결해야 할 과제가 아직 많이 남아 있고, 따라서 실현은 생각보다 오래 걸릴 수도 있겠다는 생각도 들었기 때문입니다. 테슬라의 최대 강점이라면, 다른 회사들보다 일반 운전자들이 타는 차량에서 자율주행에 근접한 운행 정보를 손쉽게 대량으로 수집할 수 있다는 점일 텐데요. 이런 대량의 실전 데이터를 슈퍼컴퓨터에 넣어 AI를 학습시킴으로써, 완전한 자율주행에 근접할 수 있다는 것이었습니다. 하지만 AI데이의 설명을 통해 테슬라에도 아직 미해결의 많은 문제가 있고, 이를 해결하기 위해 다양한 수작업, 컴퓨터 시뮬레이션, 방법론 연구 등을 진행하고 있음을 알게 되었습니다. 어쩌면 말입니다. 업계에서 가장 앞서나가고 있다고 여겨지는 테슬라의 방식, 즉 외부에서 제공하는 정밀지도, 차량 간 혹은 차량·인프라 간 통신을 사용하지 않고 차량 자체의 컴퓨터비전과 AI 알고리즘만으로 완전 자율주행에 도달한다는 것이 쉽지 않을 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 찌르레기 떼의 비행 여기에 대해 하나의 의문점 또는 실마리를 제공하는 기사가 있는데요. 최근 미국 전자산업 전문지 'EE타임스(Electronic Engineering Times)'에 실린 내용입니다. (참조 - 'Self-driving is hard'?! No Duh, Elon)