인공지능, 자율주행차

테슬라 CEO와 엔비디아 CEO의 대화(2015년 영상) 젠슨 황: 당신은 예전부터 인공지능이 핵폭탄보다 위험하다고 말했습니다. 일론 머스크: 잠재적으로 젠슨 황: 인공지능에 대한 우려는 현재 진행 중인 것으로 알고 있습니다. 심지어 인공지능을 악마를 소환한다고 표현하기도 했습니다. 인공지능과 딥러닝에 대한 의견에 대해 설명해 주시겠어요?

일론 머스크: 자율주행차도 인공지능의 작은 범위에 불과합니다. 인공지능을 통해 구현된 자율주행차는 구현도 쉽고 훨씬 안전합니다. 자율주행차는 곧 엘리베이터처럼 체계화 및 자동화됩니다.별도의 전문가 없이 버튼 하나로 작동하는 겁니다. 젠슨 황: 자기가 있는 곳이라고 불러야 할 엘리베이터보다 사람이 있는 곳으로 알고 오는 자율주행차가 더 똑똑한 것 같아요.

일론 머스크: 그렇습니다. 사람들은 곧 명령 한마디로 자율주행차를 불러 목적지로 안전하게 갈 수 있을 것입니다.오히려 이런 자율주행차가 활성화되면 훨씬 위험한 직접주행이 법으로 금지될 수 있습니다. 젠슨 황: 지금의 자율주행차는 다양한 장치를 장착할수록 무거워지는데 앞으로의 차는 처음부터 효율적이고 가볍게 만들어지지 않을까요? 일론 머스크: 만약 자율주행차가 발달해 충돌사고 자체가 나지 않는다면 ABS나 에어백 등을 분리하는 것으로 수조를 효율화할 수 있겠네요.

다만 효율화된 자율주행차가 만들어졌더라도 아직 길에는 자율화되지 않은 2억 개의 차량과 트럭이 존재합니다. 1년에 만들 수 있는 차 또는 트럭의 양이 100만대임을 감안하면 모든 차를 자율주행차로 대체하려면 20년은 걸립니다. 자율주행 차선의 패러다임 시프트는 15년 정도로 꽤 오랜 시간이 걸릴 것입니다.전기차도 비슷해요.설령 모든 공장이 완벽하게 전기차만 생산한다 하더라도 길거리의 모든 차를 대체하려면 20년은 걸릴 것입니다.

젠슨 황: 자율주행차로 전환이 생각보다 쉬워진다고 하셨는데 본인만의 로드맵이나 계획이 있을 것 같아요. NVIDIA 모델의 경우 컴퓨터 비전으로 차선과 안내판을 인식하고 기준 외 운전을 하면 운전자에게 알람을 걸고 있습니다.당신의 로드맵과 다른 기업의 로드맵에 대해 코멘트를 부탁드립니다. 일론 머스크: 센서에서 나온 값을 처리하는 반도체를 만들어 테슬라처럼 업데이트된 시스템을 스스로 반영할 수 있습니다. 크루즈 컨트롤이나 레이더를 통한 운전자 주변의 차량 파악 등 차량 자체의 기능도 많이 발달해 있을 것입니다.즉, 5미터가 거치대 범위의 무거운 360도 센서를 달아도 차는 계속 똑똑해지는 것입니다.360도 센서의 경우에도 많은 변화와 발전이 있었습니다. 우리는 고속도로에서 스스로 차선을 바꾸는 똑똑한 차를 만들고 있지만 사람들의 안전에 대한 기준과 신뢰도에 따라 목표는 달라질 것입니다.

지금의 인프라나 장치로도 충분히 완전 자율주행차를 만들 수 있지만 지금 그 차에는 상당히 많은 제약이 존재합니다.젠슨, 당신이 많은 자원을 투자하여 만들어내고 있는 일련의 발전은 분명 나와 분야는 다르더라도 자율주행차 성공에 큰 도움이 될 것입니다. 젠슨 황: 완벽한 자율주행차를 만드는데 반드시 넘어야 할 기술적 장벽은 무엇일까요?

일론 머스크: 기술적으로 가장 복잡하고 까다로워지는 순간은 바깥 환경에서 자율주행차가 시속 30~40마일 정도를 달릴 때입니다.지금 센서로는 시속 5에서 10마일 정도의 환경 밖에 커버할 수 없습니다. 몰론 주변에 어떠한 장애물도 없다는 가정하에 있습니다. 시속 5에서 10마일 정도는 초음파 센서로 커버할 수 있지만 15마일을 넘으면 예기치 못한 장애물을 인식하기가 쉽지 않습니다.

도로 공사장이나 열린 맨홀 혹은 뛰쳐나오는 아이들, 자전거처럼…자율주행 기술의 핵심이 장애물 인식 및 반응임을 감안하면 고속도로보다 느린 도시가 오히려 기술적으로 어려운 환경입니다.앞으로 몇 년 후에는 모든 문제가 해결될 것입니다.