‘학습’ 통해 진화하는 인공지능, 인 대박이네

"학습"을 통해서 진화하는 인공 지능 인식 기술 향상으로 자율 주행 시대를 앞당기는 LG경제 연구원 이승훈 연구원"10년 후에는 모든 차량이 자율 주행 차량인 현실성도 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 10년 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 세미 나쁘지 않는다'의 발제자로 참여한 LG경제 연구원 이승훈 연구원은 '인공 지능과 자율 주행 기술 혁신'이란 제목의 발표를 통해서 이런 스토리울 참가자들에게 전했어요. 이 연구원은 "인공지능 연구의 방법론이 '학습'으로 전환되면서 매우 빠르게 발전하고 동시에 높은 성능으로 구현되고 있다"며 "특히 가장 큰 '인지' 분야의 지능이 인간과 거의 유사한 수준으로 발전하면서 인공지능 전반의 혁신적인 변화가 진행 중이며, 때때로 지능에서는 인간의 수준을 이미 넘어서는 수준에 도달했습니다"고 설명했습니다. ​ 이 연구원의 설명에 따르면 20하나 6년경 디플러 닌의 한계를 극복하고 요즘 2년간은 '학습'을 카웅데우으로 한 연구가 급속히 진행되고 있다. 또 인공지능이 스스로 학습해 지능을 발전시키고 나쁘지는 않은 강화학습이 구현돼 인공지능의 지능이 고도화되고 있다. 딥러닝 단계 자율주행은 인간의 주행 과정을 데이터화해 인공지능이 주행 방법을 학습함으로써 인공지능이 주행을 계속할수록 다양한 상황에서 대응 방법을 학습하고 터득하는 양상을 보였다며 이 연구원은 증강학습 단계에 접어들면 반복 학습을 통해 인공지능이 다양한 주행 상황별 대응 방법을 스스로 터득하게 된다고 설명했습니다. 이런 과정에서 인공지능은 가상의 환경에서 반복 학습한 뒤 현실에 적용할 뿐만 아니라 인공지능이 학습에 필요한 데이터를 스스로 생성해 학습 과정에 활용하는 단계로까지 발전하고 있다. 이 연구원은 "최근 인공지능은 인지된 전제의 상대적인 관계를 추론하는 지능의 실장이 인간 수준까지 구현되는 단계에 접어들었다"며 "나쁘지 않고, 아기 학습된 지능을 비슷한 영역에 '이식'함으로써 지능학습에 필요한 간접비용을 최소화했으며, 이미 바이두와 폴크스바겐은 이를 상용화하는 연구가 진행 중"이라고 소개했습니다.