‘학습’ 통해 진화하는 인공지능, 인식기술 제그리하여 자율주행 시대 앞당긴다 봅시다

"학습"을 통해서 진화하는 인공 지능 인식 기술을 갖추고 자율 주행 시대를 앞당기는 LG경제 연구원 이승훈 연구원"하나 0년 후에는 모든 차량이 자율 주행 차량인 가능성도 존재"​ 최근 자동차 분야의 연구의 양대 산맥은 자율 주행과 수소 또는 전기 자동차에 대한 연구이다. 이 중 자율 주행의 경우, 근간을 이룬 인공 지능 기술이 급속히 발전함으로써 향후 하나 0년 이내에 도로 위의 자동차 대부분이 자율 주행 차가 될 것이라는 관측이 제기되고 있다. ​

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​ 7월 23하나 마이스 포럼 주최로 aT센터에서 열린 '20하나 9자율 주행 기술 및 전동화 기술 세미나'의 발제자로 참여한 LG경제 연구원 이승훈 연구원은 '인공 지능과 자율 주행 기술 혁신'이란 제목의 발표를 통해서 이런 내용을 참석자들에게 전했다. 이 연구원은 "인공지능 연구의 방법론이 '학습'으로 전환되면서 매우 빠르게 발전하는 동시에 높은 성능으로 구현되고 있다"며 "특히 가장 큰 '인지' 분야의 지능이 인간과 약간 거의 유사한 수준으로 발전하면서 인공지능 전반의 혁신적인 변화가 진행되고 있으며, 시간지능에서는 인간의 수준을 이미 뛰어넘는 수준에 도달했다"고 설명했다. ​ 이 연구원의 설명에 따르면 20하나 6년경 디플러 닌의 한계가 극복되고 있으며 최근 2년간은 '학습'을 중심으로 한 연구가 급속히 진행되고 있다. 역시 인공지능이 스스로 학습하고 지능을 발전시켜 나가는 강화학습이 구현돼 인공지능의 지능이 고도화되고 있다. "딥러닝 단계 자율주행은 인간의 주행 과정을 데이터화해 인공지능이 주행 방법을 학습함으로써 인공지능이 주행을 계속할수록 다양한 형태로 대응 방법을 학습하고 터득하는 양상으로 진행됐다"고 말한 이 연구원은 "증강학습 단계에 접어들면 반복 학습을 통해 인공지능이 다양한 주행 형세별 대응 방법을 스스로 체득하게 된다"고 설명했다. 이러한 과정에서 인공지능은 가상의 환경에서 반복학습 후 현실에 적용할 뿐만 아니라 인공지능이 학습에 필요한 데이터를 스스로 발생시켜 학습과정에 활용하는 단계로까지 발전하고 있다. 이 연구원은 최근 인공지능은 인지된 전제의 상대적 관계를 추론하는 지능의 실장이 인간 수준까지 구현되는 단계에 진입했다고 야기한 다음 학습된 지능을 유사한 영역에 이식함으로써 지능 학습에 필요한 간접비용을 최소화하고 있으며 이미 바이두와 폴크스바겐은 이를 상용화하는 연구가 진행 중이라고 소개했다.