자율주행의 혁신적인 역할은 많은 발전을 거듭하고있으며 효과에 대한 기대감또한 많이 증가하고있습니다. 아직은 미흡하지만 기술의 발전으로 인해서 가까운 기간내에 완료될것이라 기대가 됩니다.
강화학습의 인공지능 분야 적용과 기대효과
최근 인공지능 분야에서 급속한 발전을 이루고 있는 기술 중 자율주행 분야에 큰 혁신을 가져올 것으로 기대되는 기술이 강화학습(Reinforcement Learning)입니다. 이 방법은 인공지능이 스스로 목적을 달성하는 과정을 반복 학습하며 인간 개입 없이도 놀라운 성과를 낼 수 있습니다. 강화학습은 단순히 인간이 목적과 보상값을 정의해 주면, 수십, 수백만 번의 시행착오를 통해 목적을 달성할 수 있는 방법을 자체적으로 찾아냅니다. 알파고의 성공은 이러한 강화학습이 바둑에서 어떤 성과를 낼 수 있는지를 입증한 대표적인 사례 중 하나입니다.
강화학습 분야의 연구는 이제 자율주행 기술에 적용되기 시작하고 있습니다. 특히 모델링이 어렵고 주행 데이터 확보가 어려운 상황에서 우선적으로 시도되고 있는데, 이는 주행 중 발생하는 다양한 변수들에 대응하기 위함입니다. 신호등이 없는 교차로, 비보호 좌회전, 우회전, 램프 진입과 같은 복잡한 상황들은 강화학습을 통해 효과적으로 해결할 수 있는 분야로 주목받고 있습니다.
인간의 직관을 뛰어넘는 학습과정
기존 방법으로는 어려운 상황에 대한 모델링이나 충분한 학습이 어려운 상황에서, 강화학습은 수많은 상황을 반복해 가며 최적의 해결책을 찾아내는 탁월한 능력을 보여줍니다. 인간이 직관이나 경험을 기반으로 판단하거나 신속하게 반응하는 상황에서도 강화학습은 뛰어난 성과를 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 자율주행 기술의 발전에 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.
강화학습을 통한 자율주행 기술은 더욱 발전이 기대되며, 주행 데이터의 다양성과 품질에 기반한 학습 능력은 더욱 향상될 것으로 전망됩니다. 주행 데이터의 다양성이 높은 것은 안정적인 주행 뿐만 아니라 예외 상황에서의 대응 능력을 향상시키기 위해 중요하다는 점에서 특히 중요합니다. 강화학습은 수많은 주행 상황을 재현하며 자율주행 기술에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
딥마인드의 혁신적 자율주행
최근 딥마인드가 발표한 두 편의 연구 논문은 자율주행 분야에 혁신적인 기술을 제안하여 많은 기대를 받고 있습니다. 이들 논문은 관계형 추론(Relational Reasoning)이 가능한 인공지능의 구현에 관한 것으로, 2017년 가장 혁신적인 논문 중 하나로 꼽히고 있습니다. 이 논문들이 자율주행에 어떤 영향을 미칠지에 대한 기대가 높아지고 있습니다.
관계형 추론의 자율주행 적용 가능성
이 중 첫 번째 논문에서는 인공지능이 주변 상황을 개별적인 정보로 인식하는 것을 넘어, 각 정보들 사이의 상대적 관계를 논리적으로 이해한다는 점이 강조됩니다. 이러한 관계형 추론 방식이 자율주행에 적용되면 자동차는 차량 주변 사물들을 개별적으로 인식하는 것이 아니라, 상대적인 관계를 파악해 직관적으로 주행할 수 있게 됩니다. 차량 간의 거리, 속도 등을 개별적으로 계산하지 않고 상대적인 관계를 종합적으로 이해하면서 주행하는 것은 운전자의 직관적인 판단과 유사합니다.
인간과 유사한 상대적 추론 능력을 갖춘 인공지능은 차선 변경이나 교차로 진입과 같은 상황에서 최적의 방법으로 차량을 제어할 수 있습니다. 이러한 관계형 사고 덕분에 일일이 모든 가능한 조건을 비교하는 번거로운 과정을 피하면서도 최상의 주행 경로를 선택할 수 있게 됩니다.
기술 적용으로 미래 자율주행의 진화
딥마인드의 이러한 연구 결과가 자율주행 기술에 적용되면, 보다 높은 수준의 주행 지능과 효율성을 기대할 수 있습니다. 관계형 추론이 주행의 복잡성을 감소시키고 직관적인 주행 판단을 가능케 하여, 앞으로의 자율주행 기술 발전에 새로운 지평을 열어줄 것으로 기대됩니다.
딥마인드의 논문, 인공지능 예측 기능으로 자율주행의 새로운 지평 열다-딥마인드의 또 다른 논문에서는 관계형 추론의 한 단계 더 나아가, 움직임의 예측까지 가능한 인공지능을 제안하고 있습니다. 이 논문에서 제안된 기술은 사물의 움직이는 패턴을 학습하여 향후의 움직임을 추론하는 것으로, 주변 환경의 움직임을 예측하는 데에 탁월한 성과를 보여주고 있습니다.
사물의 움직임을 예측하는 혁신적 기술
이 연구에서 제안된 인공지능은 사물들의 움직이는 패턴을 학습하며, 각도와 속도의 지속적인 변화를 이해합니다. 6프레임의 움직임을 학습한 후, 이를 기반으로 향후 200프레임의 움직임을 예측하는데, 약 150프레임까지는 실제와 거의 일치하는 수준의 정확도를 보입니다.
자율주행에 미치는 영향
이처럼 상대적인 예측이 가능한 인공지능이 자율주행에 적용된다면 현재의 자율주행 기술 수준을 크게 뛰어넘는 지능을 기대할 수 있습니다. 현재의 기술은 순간적인 정보에 의존하여 주변 차량들의 상태를 이해합니다. 그러나 관계형 사고와 예측이 가능한 기술을 도입하면 주변 차량들의 패턴을 관찰하고 미래 움직임을 예측함으로써, 사고 예방이나 위험 상황 회피에 탁월한 효과를 발휘할 것입니다.
딥마인드의 이러한 혁신적인 연구 결과는 자율주행의 미래에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 인공지능의 뛰어난 관계형 추론과 예측 능력은 향후 자동차의 주행 안전성과 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.