테슬라의 허세

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.