넥스트 모바하나 자율주행 혁명 이야…

"넥스트 모바일 자율 주행 혁명"을 읽고 → 그 놈에 즈리프승, 멜바 칼만 → 발행일 20일 7→ 형태 사항 Paperback, 472P

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자동차 영업을 저에게 도움이 되어 읽기 시작했어요. 2014년 세계 자동차 산업의 중심지 디트로이트에서 한발의 신호탄이 울렸다. 즉석 구글이 내놓은 최신 무인 제동차로 이 차에는 운전대도, 브레이크도 없다. 구글은 앞으로 10년 이내에 무인제 차가 도로를 점령하고 기존의 산업 질서를 재편하고 도시의 형태를 바꾸겠다고 선언했습니다. 이것은 단지 이동 수단이 변화하는 정도가 아니라 삶과 1 하는 세로프게송육지을 나타내혁명이다. ​[세로프게 시장을 창출하는 자율 주행 혁명 ​, 자율 주행 기술의 상용화 시기에 대해서는 2020년에 자율 주행 기능을 가진 자동차가 도로를 달리기 시작해서 2030년에는 완전 자율 주행 자동차들로 도로가 묻힐 것이라고 예측하는 것이 중론 임니다니다. 그러나 엄격한 안전성 및 배출 관련 기준을 충족해야 하고 교환 주기도 길어 이보다 늦게 전개될 것이라는 전망도 있다. 저자는 정부와 지면에 따라 도입 속도가 다르다고 보고 우선 공항이 자신의 리조트처럼 한정된 공간의 무인 셔틀버스에서 출발, 소형 무인택시 등으로 점차 확대될 것이라고 전망했다.무인택시는 골프장 카트처럼 작고 장식이 없는 엘리베이터와 같은 실용적인 모델로 휴대전화로 불러내기만 하면 몇 분 안에 달려가 목적지까지 데려다 줄 것으로 보고 있다. 지금은 피자의 배달을 배달할 때 차량이 오염 물질을 배출하고 운행하면 미래에는 자율 주행 피자 드론이 배달하는 10분간 피자를 알맞게 구워서 운행하는 임니다니다.자율주행차가 본격 도입되면 어떻게 될까. 교통사건이 크게 줄면서 운전 효율성이 높아지고 정체도 감소합니다. 인간 운전자처럼 소리 주쟈싱 과로, 졸음도 없이 24시간 운행이 가능하다. 시간적으로도 훨씬 효율적인 운송이 이루어진다. 이처럼 이동이 쉬워지고 이동시간을 운전이 아닌 의미 있는 시간으로 쓸 수 있다면 도시 거주자들은 새로운 주거공간을 찾아 떠나게 될지도 모른다. 반면 부모가 아이를 데려다 주는 운전사의 역할도 필요 없어지기 때문에 차 안에서 자신이 갖고 있던 친밀한 순간도 사라질 가능성이 높다. 편리함은 커지지만 인생을 더 외롭게 할 수도 있다.[누가 주도하나?미래의 자동차 산업은 IT회사가 주도하게 되는 것인가? 현재의 자동차 메이커가 주도해 자신을 가질 수 있을까. 무인 차의 인공 지능 운영 시스템을 어느 쪽이 제1먼저 개발하고 주도하고 자기 갈 것인지 경쟁이 치열하다. 자동차회사들도 소프트웨어 개발에 자금을 투입하고 있지만 현재까지 이들이 자율주행 소프트웨어라고 화려하게 밝힌 것은 본질적으로 운전보조시스템에 불과하다고 저자는 지적한다. 자동차 회사가 주도하게 되면 그 과정은 점진적입니다. 1단계는 운전 보조 기술, 2단계는 고속 도로 같은 특정 환경에서 제한적인 자율 주행 최상위 모델의 발매, 3단계는 제한적 자율 주행의 하위 모델의 확대 1것 임니다니다.반대로, 구글과 같은 IT기업은 인간의 안전을 책임집니다.지기 위해 엄격한 규제 속에서 개발하는 데는 경험이 없기 때문에 이는 예상보다 훨씬 큰 장애요인이 될 수 있다고 보고 있다. 고로 가능성이 높은 시자리오는 자동차 업체가 생산한 구성요소 플랫폼을 IT회사에 판매하고, IT기업이 플랫폼을 기반으로 자동차를 완성하는 것입니다. 마치 과거 PC시장의 귀추와도 같다. 차소리에는 PC라는 하드웨어가 중요했지만 마이크로소프트가 윈도 운영시스템에서 법칙을 완전히 바꿔버렸다. 어떤 하드웨어에서 자체 구동되는 운영 체계에서 하드웨어의 중요성을 moning 춰버린 겁니다.이처럼 자동차회사와 IT회사가 경쟁하는 중심에서 결국 누가 승리할지는 지켜봐야 한다. 이에 대해 저자는 인간 참여형 점진적 방식을 채택하면 자동차 작은 기업이, 완전 자율주행 접근방식을 채택하면 IT 작은 기업이 주도권을 쥐게 될 것이라고 예측한다. 1예로, 구글은 디지털 지도와 디플러 닌에서 경쟁력이 있어 자동차 산업의 경험이 없다는 사실이 정내용 오히려 핵심 경쟁력으로 작용할 수 있다. [인공지능과 딥러닝에 대한 이해] 저자는 자율주행에 대한 이해와 함께 대표 기술인 인공지능과 딥러닝도 소개했습니다. 여기서 2가지 유형이 있다. 하향식 또는 법칙에 기초한 상징적 인공지능입니다.또하나는보텀업식또는데이터기반인공지능(기계학습)입니다. ​ 제1우선 법칙 기반 인공 지능 기술은 가능한 모든 결과를 예측하고 법칙으로 해결하고 자신한 비결 임니다니다. 지난 수십 년간의 지배적 패러다임입니다.공장의 조립라인에서 인공지능 로봇이 제한된 행동과 반응을 하는 것이 그 예입니다. 이 같은 기술접근 문제는 무인차가 접하는 모든 귀추를 치밀하게 분류해 놓아야 차량의 반응을 완벽하게 제어할 수 있다. 반면 컴퓨터 처리능력이 진화하고 데이터 규모가 방대하게 증가해 뜨거운 관심을 받게 된 기계학습은 인간의 프로그래머들이 모든 귀추 결과를 예측할 필요가 없다는 것입니다. 대신 처리능력과 방대한 훈련데이터를 기반으로 주어진 귀추에 반응할 수 있도록 학습시키는 것이 핵심입니다. 무엇을 학습시키겠다는 것인가. 예컨대 인간은 특정 사물을 다른 귀추에서도 동 1한지 직관적으로 조사하고 있다. 프렌드가 염색을 한다고 그를 못 알아보는 건 아니다. 그런데도 시간 데이터를 뇌가 해석하는 즉석 이 부분이 인공지능에는 정말 어렵다. 예를 들어 주차된 오토바이와 주행 중인 오토바이는 거의 같지만 미묘한 차이를 가진 시간 데이터를 전송하게 된다. 여기서 차이를 가리는 것은 삶과 대나무 소리를 가를 만큼 매우 중요하다. 인공지능이 기계학습을 통해 계속 진화해야 하는 이유가 바로 여기에 있다.[스마트 자동차의 시대] 앞으로 다가올 자율주행차 세상에서는 무엇이 달라질까? 무인차는 돌면서 데이터를 수집할수록 더 똑똑해지고 운전실력도 향상된다. 무리를 지어 이동하면서 모든 거리의 풍경을 데이터로 축적하게 된다. 그 방대한 데이터로 소프트웨어를 업데이트 하면서 딥러닝이 기하급수적으로 발전한다. 교통예측은 완전히 새로운 단계로 발전하여 반대로 승객의 사생활과 윤리적인 문제가 대두되고 치명적인 해킹 위협이 있으므로 위험방지가 엄큰 화제가 될 것 같아요.​ 백 여년 전 자동차가 조 썰매 타고 세상에 등장했을 때 우리는 1상과 산업에서 거대한 변화를 겪었습니다. 그리고 3차 산업 혁명 시대 들어 인터넷과 스마트 폰의 발달은 우리의 생활도 다시 한번 크게 바꿨다. 어쩌면 자율주행차 시대가 열리는 것은 이 모든 변화를 뛰어넘는 큰 혁명을 가져올지도 모른다. 인간의 본능이 아니라 데이터에 따라 운전되는 무인차가 어떤 기술을 기반으로 했는지, 앞으로 어떤 가능성이 있는지 이 책을 통해 확인할 수 있다.