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Tesla의 AI Day에 대해서 소개한 좋은 영상이 있어서 공유합니다
레이저 펄스를 쏘는 라이더 대신 카메라 8대와 AI 기술을 결합해 자율주행을 완성한다는 내용이 핵심이었습니다.그래서 Dojo라고 하는 슈퍼컴퓨터와 직접 개발한 AI반도체(D1)까지 소개해 드렸습니다.
라이더가 너무 높아서 카메라로 해결하려는 측면이 있지만 여기는 라이더인 파의 반박 및 논란은 있습니다. 이번 글의 핵심은 라이더냐 레이다냐 카메라냐가 아니니까 대충 넘겨버리고..
자율주행에서 AI를 어떻게 활용하는지에 대해서 말씀드리겠습니다.
[데이터 학습] 사실 AI 기술이 가장 빛나는 분야 중 하나가 바로 이 ‘자율주행’입니다
왜냐하면 운전을 가르치는 것은 If문으로 이루어진 알고리즘으로는 힘들고, AI여야 하고 확보되는 데이터도 빅데이터이기 때문입니다.
단순히 If, for 문으로 구성된 알고리즘만으로 운전을 어떻게 하라고 가르칠 수 있나요? 모든 돌발변수라고 고려해야 할 상황이 너무 많아서 아마 불가능할 겁니다.운전을 배우는 가장 좋은 방법은 실제로 운전자가 어떻게 하는지 옆에서 보면서 배우는 겁니다.이것이 AI가 자율주행을 학습하는 방법입니다. 이럴 땐 엑셀 천천히 밟고 이럴 땐 브레이크 밟고. 이럴 때는 깜빡이를 켜고… 이런 걸 사람이 실제로 하는 걸 자연스럽게 보고 배우는 거죠 이엄청난데이터를학습시키려면슈퍼컴퓨터와AI반도체가필요하잖아요? 그래서 테슬라 AI 데이에 자체 개발중인 슈퍼컴퓨터와 반도체까지 소개했습니다.
[데이터 사전처리] AI에게 학습시키기 위해서 보여주는 도로영상에서… 어떤 게 사람인지, 어떤 게 고양이인지 땀 흘리고 손으로 표기(labeling)하는 작업이 필요합니다
Tesla는 이를 위해 사내에 천 명의 별도 Labeling 팀을 구성했다고 합니다.결국 AI를 학습시키기 위한 데이터 가공을 위해서는 많은 사람들이 땀을 흘리며 작업을 해야 한다는 것입니다.AI의 시대가 되면 사람이 필요하지 않고 오히려 데이터의 전처리를 위해 더 많은 인력이 필요합니다.(이것은 구글이나 페이스북 등의 글로벌 빅테크 기업들도 마찬가지입니다. 데이터전처리를수백명수천명이땀을흘리고있습니다)
[데이터 확보] 테슬라는 이 학습 데이터를 확보하기 위해 전 세계에 100만 대 이상의 전기자동차에서 자율 주행 데이터를 실시간으로 전송하고 있습니다. 사실 AI에서 가장 중요한 게 이 데이터 확보예요.한국에서도 토스 등 핀테크 기업이 결제사업에 뛰어든 것은 여기서 수익을 내는 것이 주목적이 아니라 이 데이터 확보 차원이라고 합니다. 결제로 확보된 데이터와 고객 기반으로 여신으로 수익을 내는 전략입니다.
사실 마스크는 논란이 많은 인물이에요. 괴짜 혹은 사기꾼이라는 말이 많은데요. 단순히 허황된 비전만 제시하면 사기꾼이 되지만 구체적인 기술계획이나 인력, 슈퍼컴퓨터나 반도체칩까지 공개하는 점을 감안하면 저는 개인적으로 높이 평가합니다.다만 꿈이 너무 허황된 측면이 있어 도지코인으로 보인 행태를 감안하면. 괴짜가 아닌가 싶습니다. 하지만 세상에는 저런 괴짜도 더러 있어야 재미도 있고 혁신과 발전도 있지 않을까 싶어요. ^^