‘학습’ 통해 진화하는 인공지능, 인식기술 제고로 자율주행 시대 앞당긴다

최근 자동차 분야 연구의 양대 산맥은 자율주행과 수소 또는 전기자동차에 대한 연구라고 할 수 있다. 이 중 자율주행의 경우 근간을 이루는 인공지능의 기술이 급속도로 발전함에 따라 향후 10년 안에 도로 위 자동차의 대부분이 자율주행차가 될 수도 있다는 전망이 제기되고 있다.

23일 마이스포럼 주최로 aT센터에서 개최된 ‘2019 자율주행 기술 및 전동화 기술세미나’의 발제자로 참가한 LG경제연구원의 이승훈 연구원은 ‘인공지능과 자율주행 기술 혁신’이라는 제목의 발표를 통해 이같은 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 거의 흡사한 수준으로 발전하면서 인공지능 전반의 혁신적인 변화가 진행 중이며, 시각 지능에서는 인간의 수준을 이미 뛰어넘는 수준에 도달했다”고 설명했다.

이 연구원의 설명에 따르면, 2016년 경 딥러닝의 한계가 극복됐고, 최근 2년간은 ‘학습’을 중심으로 한 연구가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 인공지능이 스스로 학습하며 지능을 발전시켜 나가는 ‘강화학습’이 구현되면서 인공지능의 ‘지능’이 고도화되고 있다.

“딥러닝 단계의 자율주행은 인간의 주행 과정을 데이터화해 인공지능이 주행방법을 학습하는 것으로, 인공지능이 주행을 지속할수록 다양한 상황에서의 대응 방법을 학습하고 터득하는 양상으로 진행됐다”고 말한 이 연구원은 “증강학습 단계에 접어들면 반복학습을 통해 인공지능이 다양한 주행 상황 별 대응방법을 스스로 터득하게 된다”고 설명했다.

이러한 과정에서 인공지능은 가상의 환경에서 반복학습 후 현실에 적용하는 것을 넘어 인공지능이 학습에 필요한 데이터를 스스로 생성해 학습과정에 활용하는 단계로까지 발전해가고 있다.

이 연구원은 “최근의 인공지능은 인지된 전제들의 상대적인 관계를 추론하는 지능의 구현이 인간 수준으로까지 구현되는 단계에 돌입했다”고 말한 뒤 “나아가 학습된 지능을 유사한 영역에 ‘이식’함으로써 지능 학습에 필요한 간접비용을 최소화 하고 있으며 이미 바이두와 폭스바겐은 이를 상용화하는 연rnfmf 진행 중”이라고 소개했다.