시사방

테슬라의 허세 두번째

원문기사 URL : https://www.youtube.com/watch?v=qrvzKV1180k 
프로필 이미지
이금재.  2020.07.14
1. 중간 기술은 없다. 얼마전 고속도로 벤츠 후방 추돌 사고에서도 나왔듯이
고속 주행시에는 브레이크를 못 밟는 크루즈컨트롤은 없는 거나 마찬가지다.

2. 한편, 데이터를 많이 쌓으면 좋다는 논리가 있는데,
유딩이 모은 데이터와 대딩이 모은 데이터는 다르다. 
유딩이 암만 모아봐야 대딩 안 된다.
질적 상승이 있어야 대딩이 된다.

현재의 데이터 축적 기술은 유딩에 머물고 있다.
대딩의 요구에 맞는 시스템이 되어야 
대딩 수준을 요구하는 운전을 할 수 있다.
도로는 대딩 수준에서 운영되고 있기 때문이다.

현재 인공지능 산업에는 근본적인 문제가 있다.
현재의 인공지능은 1차원 정보만 대량으로 수집하는 것이다.
근본 문제를 해결하려면 2차원 이상의 정보를 수집해야 한다.
물론 과학자들이 정보의 계층을 전혀 구분하지 못한다는게 근본 문제다. 

그럼 테슬라와 달리 구글의 웨이모는 2차원 이상의 정보를 수집하는가?
그게 아닌게 문제다. 기술자인 해당 유튜버는 이 차이를 모르고 있다.
그냥 웨이모가 기능상 할 수 있는게 더 많으니깐 더 고급 기술을 사용한다고 믿지만, 
현 인공지능은 전혀 이렇지 않다.

그렇다면 센서를 더 많이 달면 주행을 더 잘 할까?
여기서 기술자와 철학자의 관점 차이가 있다.
해당 유튜버는 기술자이며, 
기술자는 양을 늘리면 된다고 생각하지만
철학자는 질을 상승시켜야 한다고 생각하며,
정답은 당연히 질의 상승이다.

양으로 조질려고 하지 말고, 
수준 자체를 올리는 단순한 문제를 풀 수 있어야 한다.
구글 웨이모가 더 복잡한 센서를 사용하여 더 복잡한 문제를 푸는 것처럼 보이지만, 
이는 금방 한계에 부딪친다. 

센서가 많아질 수록 더 기하급수적으로 연산도 늘어나기 때문이다. 
그러므로 오히려 상황을 단순화 시켜 연역으로 문제를 풀어야 한다는 말이다.
바텀업의 귀납 방식으로는 문제만 복잡하게 만들 뿐, 문제를 풀 수 없고
탑다운의 연역 방식을 사용해야 어려운 문제를 쉽게 풀게 된다.

일론 머스크가 영상처리만으로 자율주행이 가능하다는 말도 이런 관점에서 해석할 수 있다. 
라이다 센서와 청각장치를 더해서 더 복잡한 계산을 추가하는 게 중요한게 아니라, 
기본 이미지 센서만으로도 더 고급 기술을 사용하면 자율주행이 가능할 수도 있기 때문이다. 
물론 현재의 인공지능 기술 수준은 전혀 고급이 아니므로, 
일론 머스크의 이런 발언은 사기성이 있는게 사실이다. 

그래서 자율주행이 조만간 가능하냐고? 말하기 쉽지 않다.
차라리 내가 하고 말지.


프로필 이미지 [레벨:23]오리   2020.07.14.

자동차 자율주행 지능을 높이는  방법 이외에 

테슬라 정도의 자율 주행기능  + 철로  조합을 하면  우리가 필요한 자율주행이 가능하지 않을까요?


여기서 철로는 눈에 보이지 안는 가상 철로 고요. 

핸드폰 기지국 처럼 동네별로 자동차 인도 시스템이  있어서

자동차가 도로 바닥이나 가로등에 설치된 자동차 인도 시스템  같은  고정 장치와 통신 하면서 운행하게 하면

좀 느리더라도 운전자가 자고 있어도  집에까지 데려다 주는 전기차가 곧 나올거 같은데. 

하여간 좀 빨리 나오면 좋겠네요. 

 


프로필 이미지 [레벨:10]이금재.   2020.07.14.

단순히 길을 따라가는 기술은 현재도 어느정도 가능합니다. 문제는 길의 정의가 애매한 경우입니다. 영상에서 나오듯이 공사중이라서 길폭의 변화가 있다던지, 차선이 오래되어 희미해졌다던지, 길이 특이하게 합류한다던지 혹은 악천후로 도로 식별이 어렵다던지 아니면 사고로 인해 도로가 유실됐다던지 하는게 문제인데,


여기에서도 "달릴 수 있는 도로의 정의"에 귀납과 연역의 차이가 있다는 것을 알 수 있습니다. 귀납이라면 차선을 중심할 것이고, 연역이라면 공간이나 도로 상황 혹은 법규 등을 중심으로 "달릴 수 있는 도로"를 정의하겠죠. 현재는 케이스 중심, 즉 귀납 중심으로 거의 모든 알고리즘이 정의되어 있으므로 이 문제가 근본적으로 해결되지 않고 있습니다.


철로의 개념으로 접근하는 것도 한 방편이 될 수는 있겠으나, 하나의 요소를 도로에 적용하려면 현행 도로 체계를 통째로 바꿔야 하는 어려움이 있습니다. 도로는 우리 눈에 보이는 것 이외에도 법규, 도덕, 환경 등 수많은 보이지 않는 체계로 이루어져있습니다. 비용측면에서 봤을 때, 차라리 인공지능을 발전시키는게 나을 수도 있습니다.

프로필 이미지 [레벨:23]오리   2020.07.14.

상상을 좀더 진행시켜 본다면 

1.모든 차는 출발전에 도로 시스템에 목적지를 지정함. 

2.모든 차는 도로로 진입하는 순간 부터 의무적으로 가상의 기관차(맨앞차가 가상의 기관차가 됨) 에 연결되어 

  수동적으로 끌려 다녀야 함.

3.가상의 기관차는 1 ~ 10개정도의 차를 끌고 다니며 간 단위구간의 센터의 명령에 따라 움직임.

4.끌려가는 객차가 중간 지점의 교차로에서 방향을 바꾸어야 할 필요가 있을때 기존 기관차에서 분리되어 

   다른 기관차에 연결되어 끌려감.  

5.도로의 신호등 시스템은 각방향의 자동차 트랙픽량을 계산하여 자동 점등됨.(신호등 효율성 증대) 

6.긴급상황에서는 가상 앰블런스 기관차에 연결되어 끌려감.


마치 모든 지하철의 움직임을 중앙센터에서  통제하듯이 모든 자동차가 중앙에서 통제하는 가상의 기관차에 끌려다니게 하는 방식으로 동작하도록 구상한다면  

각각의 자동차는 앞차만 잘 따라가게 동작하면 됨.


써놓고 보니 조금 극단적이면서 뭔가 공장의 컨베이어 시스템에 자동차가 실려  움직이는 느낌인데 

이런방식으로 도로 시스템을 운영한다면 시스템이 계산하여야 할 연산량이 각각의 자동차가 자신의 안전을 위해 계산할 때보다 100억분의 1로 줄어들어 구현하기 쉬움. 



  


프로필 이미지 [레벨:12]kilian   2020.07.15.

제가 IT쪽은 잘 모르지만 인터넷의 데이터 패킷 개념하고 비슷한 것 같습니다...

프로필 이미지 [레벨:23]오리   2020.07.15.

각 패킷을 자동차로 생각한다면 .

도로의 각 사거리가가  네트워크의 노드가 되고 거기에는 라우터 역할을 하는 컴터 시스템이 있어서 

각 자동차(패킷)에게  어디로 가라고 방향지시 명령을 내리겠네요. 

생각해보니 정말 유사하군요. ^^

 

프로필 이미지 [레벨:10]이금재.   2020.07.15.
아이디어는 좋은데, 중앙 총괄 시스템은 가상선로 중간에 사람이 뛰어든다던지 하는 돌발 사태에 대응하기가 어려울 듯합니다.

뭐 이건 어떻게 해결한다고 하더라도, 결정적으로 인프라 구축 비용이 좀 클 것 같네요. 메이커와 정부가 공동구축해야 하는 문제라.

참고로 비슷한 시스템을 한국자동차대학교인가 하는 곳에서 시험적으로 테스트 했던 것으로 알고 있습니다. 교내 버스로 활용.