인공 지능은 이전에는 상상조차 할 수 없었던 방식으로 발전하고 있습니다. 이제 자동차를 비롯한 모든 곳에 있습니다. 자동차의 인공 지능은 어떻게 작동합니까? 우리가 그것을 사용할 수 있는 다양한 방법은 무엇이며 AI의 미래는 무엇입니까?
Tesla의 Autopilot 기능 및 Full Self-Driving(FSD)과 같은 자율 및 반자율 주행 시스템에 익숙할 것입니다. 잘 모르시더라도 한번쯤은 들어보셨을 겁니다. Autopilot 및 FSD와 같은 자율 및 반자율 주행 시스템의 원동력 중 하나는 인공 지능입니다.
인공 지능은 기계 학습과 신경망을 사용하여 데이터와 알고리즘을 연구하여 반자율 차량을 개선하고 차량을 '가르치'합니다. AI는 신경망을 통해 차량을 가르칩니다. 예를 들어 Tesla의 모든 카메라 기반 센서는 캡처한 정보를 하나의 더 큰 네트워크로 보냅니다. 그러면 Tesla 네트워크 전체가 이 정보에서 학습하고 반자율주행 시스템인 Autopilot 및 Full Self-Driving이 더 정확해집니다.
Waymo의 자율주행 시스템은 Google 프로젝트에서 시작되었습니다. Waymo는 자체 자동차를 만들지 않습니다. 대신 자동차 회사와 협력하여 주행 시스템을 차량에 적용합니다.
현재 Waymo 반자동 및 자율 주행 시스템의 변형은 Toyota Priuses, Lexus SUV, Chrysler Pacifica Hybrid 미니밴 및 Jaguar I-PACE에 있습니다. 애리조나 주 피닉스에서 Waymo는 Chrysler Pacifica의 형태로 무인 택시를 도입했습니다. 이 완전 자동화된 미니밴은 Google 지도를 통해 액세스할 수 있습니다.
Waymo는 라이더, 레이더 및 카메라 센서와 함께 작동하는 360도 인식 기술을 사용하여 차량 주변의 모든 방향을 모니터링합니다. Waymo는 자율주행 시스템을 개발함으로써 생명을 구하는 데 도움이 될 것이라고 말합니다. 무인 자동차는 인간과 같은 실수를 하지 않습니다. 그러나 많은 양의 무인 자동차를 도로에 실을 수 있는 기술과 능력은 아직 몇 년이 남았습니다.
Tesla의 인공 지능 모니터링 시스템은 전적으로 카메라 기반입니다. 카메라는 주변 환경을 모니터링하고 차량이 적절하게 반응하도록 합니다. Tesla는 신경망에서 작동하는 Tesla Vision을 사용합니다.
Tesla의 웹 사이트에는 "우리의 카메라별 네트워크는 원시 이미지를 분석하여 의미론적 분할, 객체 감지 및 단안 깊이 추정을 수행합니다. 우리의 조감도 네트워크는 모든 카메라에서 비디오를 가져와 도로 레이아웃, 정적 인프라 및 3D 개체를 하향식 보기에서 직접 출력합니다.”
Tesla는 Autopilot 및 Full Self-Driving 기능을 개선하기 위해 노력하고 있지만 지속적으로 조정되고 있습니다. 그러나 현재로서는 완벽하지 않으며 이러한 기능의 오용으로 인해 많은 사고가 발생합니다.
기술이 발전함에 따라 자동차에서 점점 더 많은 인공 지능을 보게 될 가능성이 특히 높습니다. 자동차 제조업체와 기술 회사는 끊임없이 혁신 방법을 찾고 있습니다. 그럼에도 불구하고 그것이 사회에 의미하는 바는 여전히 남아 있습니다. 일부 발전은 흥미진진한 반면 다른 일부는 사람들을 조심스럽게 만듭니다. 자동차 제조업체가 새로운 기술을 출시할 때 책임을 지는 것이 중요합니다. 또한 얼리 어답터와 반자율주행 차량 운전자는 이러한 차량을 운전할 때 주의와 안전을 유지하는 것이 중요합니다. 우리는 여전히 도처에 완전 자율주행 차량이 있는 세상에서 살고 있지 않으며, 서두르면 사람들이 다칠 것입니다.
