완전한 자율주행 차량은 아직도 수십 년은 더 있어야 합니다.

여러분,

엘론 머스크가 여전히 2020 년에 Telsa가 운전수가 바퀴벌레에서 안전하게 잠들 수있는5}길에서 자동차를 소유 할 것으로 믿고 있지만, 자율 차량(AV) 세계에서 거의 누구도 그렇게 낙관하지는 않습니다. 제 블로그 독자들은 제가 얼마 동안 AV의 임박한 출현에 너무 낙관론이 팽배하다고 생각했다는 것을 압니다; 그러나, 저조차도 AV의 상태에 관한최근Design News 기사의 실망하는 정도에 놀랐습니다. 가장 충격적인 것은 인용문이 Design News 기사에 있는데, Google의 자율 운행차 자회사 Waymo의 CEO인 John Krafcik이 말했다는 것입니다.

"진짜, 정말 힘들어요,"라고 Krafcik가 실시간 스트리밍 기술 회의 중에 말했어요. "실제로 거기에 있고 일을 하려고 할 때까지는 모르는 것은 모르죠." Krafcik은 자동차 산업은 어떤 조건이든 날씨에 상관없이 일년 중 언제든지 운전할 수 있는 자동차는 생산하지 못할 것이라고 계속하여 말했습니다. 그는 "자율성에는 항상 제약이 따르죠" 라고 덧붙였어요.

와! 몇 년 전, 많은 사람들이 택시, 우버(Uber), 트럭 운전사들 등의 기간 일자리가 거의 상실된 처지에 슬퍼하고 있었습니다. 낙관에 대한 과거의 모든 것에 대해 나를 놀라게 한 것은 AV 기술 분야의 많은 전문가들이 몇 년 전에 신중했다는사실입니다. Scientific American에 게재된 Steven Shladover의 2016년 6월호 기사에 따르면 잘 해야 2040년 이후(아마도 2075 년까지는 아님)까지는 완벽한 AV를 이용하지 못할 것이라고 합니다. 자동차 업계의 지도자들이 Shladover와 같은 전문가들의 신중함을 생각하지 않았다는 것은 저로서는 놀라운 일입니다. Shladover 기사 중 인용문 내용은 대체로 다음과 같습니다:

“자동차 업계와 언론이 그 자동화된 차를 과도하게 팔았죠. 단순한 도로 장애는 컴퓨터에 큰 어려움을 주죠, 그래서, 로봇 운전자 실현은 앞으로 수십 년은 걸립니다. "

AV에게는 매우 힘든 인간을 위한 간단한 어려움의 세 가지 예는 다음과 같습니다:

1. 배달 트럭이 기계적 고장을 겪은 후에 도로를 부분적으로 차단하고 있습니다. 인간 트럭 운전자는 도움을 요청했습니다. AV가 트럭 뒤에서 접근하고 정지합니다. 어느 쪽의 방향에서도 진입하고 있는 어떤 교통도 없어서 트럭 운전자가 AV에게 손을 흔들고 그 주의를 돕니다: 그러나, AV는 트럭을 통과하기 위해서는 하이웨이의 이중 노란 선을 넘어  운전해야 합니다. 이 운전은 법 위반이므로, AV는 통과하지 않고 트럭이 견인되어 갈 때까지 기다립니다.
2. 바람이 불어 마분지가 도로쪽으로 날립니다. 사람은 곧 마분지는 차가 뭉게고 지나갈 수 있는 것으로 인식합니다. AV는 반드시 이렇게 판단하지는 않으며, 돌아가지 못하면 멈출 수도 있습니다.
3. 온도가 30도이고 비가 가볍게 내리고 있습니다. 대부분의 사람들은 물이 도로 표면에서 얼기 전에 다리 위에서 얼 것이라고 인식합니다. AV는 이 사실을 인식하지 못해 다리에서 미끄러질 수 있습니다. 날씨는 일반적으로 AV에게 상당한 문제입니다.

AV의 또 다른 성가신 문제는 자율 주행의 중간 단계를 통한 작업이 운전자에게 위험할 수 있다는 것입니다. SAE 레벨 3 자율성은AV가 인간의 도움으로 많은 운전을 하는 정도라는 것입니다. 문제는 여기 있는데, 바로 인간은 지루하게 되거나 그만두고 필요하면 대응하지 않을 수 있다는 것입니다. 제 아내가 2019년형 자동차를 막 샀죠.` 2016년에, 해당 자동차 회사는 가까운 장래에 부분적인 AV가 있을 것이라고 말하고 있었죠. 오늘날, 이 기능은 우리가 보았던 어느 차에서도 옵션이 아니었습니다. 이런 근심이 이유라고 믿습니다. 전체적인 자동화만이 안전하다고 할 수 있겠죠.

AV와 인공 지능(AI)은 단순한 인간 작업을 수행하는 데 왜 그렇게 어려움을 겪을까요? 저는 한 가지 이유가 맥락의 부족이라고 생각한다. 인간은 우리가 세계에 살았고 세계가 어떻게 작동하는지에 대한 정교하면서도 당연한 것으로 여겨지는 맥락을 개발했기 때문에 간단한 일이라고 생각하는 것을 할 수 있습니다. AV와 AI는 세계가 어떻게 작동하는지에 대한 이러한 맥락이 소프트웨어에 내장되어 있지 않기 때문에 힘이 드는 것입니다. 위에서 언급한 세 가지 예는 수년간 개발된 맥락 덕분에 인간에게는 간단합니다. 결국, 인간의 기능을 기계 속에 심는 것은 상당히 어렵다는 것입니다. 저는 미래가 이 사실을 반복해서 지적할 것이라고 믿습니다.

전자 제품을 조립하는 저희에게 좋은 소식은 저희가 AV로 보다 천천히 다가갈 때 처음 생각했던 것보다 더 많은 센서와 전자 장치가 필요할 것이라는 것입니다. 오늘날에도 자동차는 컴퓨터, 즉 바퀴 달린 여러 대의 컴퓨터가 되고 있습니다. 따라서, 이로 인해 자동차 전자 제품 분야에서 저희의 미래는 밝습니다.

감사합니다,

론 박사