“인공지능(AI)의 사람의 도움 없이 스스로 학습할 수 있는 ‘딥티칭’ 기술을 적용하면 비용을 크게 절감할 수 있고, 학습량이 획기적으로 늘어납니다. 그만큼 완전 자율주행이 더 가까워졌단 얘기죠.”자율주행자동차 인공지능 소프트웨어 업체 헬름닷에이아이(Helm.ai)의 블라드 보로닌스키 최고경영자(CEO·사진)는 가진 인터뷰에서 스스로 학습하는 AI로 완전 자율주행 자동차를 더 빨리 탈 수 있을 것으로 내다봤다. 보로닌스키 CEO는 7일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·IT 전시회인 ‘CES 2023’의 웨스트홀에서 가진 인터뷰에서 “완전 자율주행도 2030년 이내 실현될 수 있을 것”이라고 강조했다.
자율주행이 가능하려면 레이다, 라이다, 카메라 등의 센서로 수집된 도로 환경 정보를 AI가 각각을 제대로 인식하는 게 중요하다. 보행자, 자동차, 신호등, 차선 등을 정확하게 구분하고 이를 바탕으로 판단하고 주행해야 한다. 기존의 머신러닝은 사람이 직접 사물을 구분해 하나하나 라벨을 달고, 이런 주변 데이터 세트를 계속해서 AI가 학습하도록 했다. 보로닌스키 CEO는 “사람이 직접 사물을 구분해 라벨을 붙일 경우 그 비용이 한 프레임(1초당 보여지는 이미지의 양)당 약 1달러”라며 “스스로 학습할 수 있는 AI를 활용하면 이런 비용을 획기적으로 줄일 수 있다”고 말했다.
2016년 설립된 헬름닷에이아이는 지난해 시리즈 C 투자를 받았다. 당시 기업가치 4억3100만달러를 인정받아 3100만달러를 조달했다. 설립 후 누적 투자금액은 총 7800만달러에 이른다.
▷이번 CES에는 어떤 기술을 가지고 나왔나요.
“비(非)지도 머신러닝(unsupervised machine learning)을 근간으로 하는 ‘딥티칭’ 기술을 개발했습니다. 대규모 데이터 세트에서 수학적 모델링을 활용해 신경망을 학습시키는 방법입니다. 사람이 개별적으로 사물에 대해서 각각이 무엇이라고 라벨을 붙이지 않아도 스스로 학습할 수 있게 했습니다. 이는 인공지능(AI)에 대해 훨씬 더 확장 가능한 접근법입니다. 사람이 라벨을 달아줄 경우보다 훨씬 경제적입니다. 인식, 경로 수립, 영상에 기반한 예측 등 자율주행과 관련된 모든 작업에서 보다 정확하고 강력하게 신경망을 훈련시킬 수 있게 된 것이죠.”
▷현재 이 기술로 구현할 수 있는 자율주행은 몇 단계인가요.
“최종 목표는 운전대가 필요 없는 완전자율주행입니다. 하지만 시장에는 사람이 운전석에 앉아있는 자율주행 시스템을 먼저 내놓을 계획입니다. 왜냐면 많은 소비자들이 낮은 수준의 자율주행 프로그램에 먼저 접근할 수 있도록 하는 것이 매우 유리하기 때문입니다.”
▷앞으로 이 기술의 어떤 부분을 더 업그레이드 할 생각인가요.
“컴퓨팅 플랫폼이 발전함에 따라 더 큰 신경망을 더욱더 효과적으로 훈련하기 위해 우리 기술을 더더욱 활용할 수 있게 될 겁니다. 지금은 고속도로 주행과 같은 다양한 곳에서 적용을 하려고 합니다. 지금은 도로변에서 가장 낮은 수준으로 접근하고 있습니다. 결국에는 자율주행 4단계까지 될 것입니다. 로봇의 자율주행에도 우리 기술을 적용시키는 게 우리의 목표입니다. 향후 자율 채굴 등에도 우리 기술을 적용할 수 있습니다.”
▷현재 자율주행에서 가장 앞선 완성차 업체는 어디일까요.
“현재 기준으로 테슬라의 오토파일럿 시스템은 아마도 가장 진보된 자율주행 시스템입니다. 테슬라는 AI 소프트웨어를 도입할 때 매우 공격적인 방식을 취했습니다. 혁신과 안전 사이에 절충점이 있다고 생각합니다. 테슬라는 안전성 측면에선 아직 추가로 개선할 부분이 많습니다. 그것이 바로 소프트웨어의 정확성입니다. 특히 광범위한 데이터를 다루는 때 우리 기술을 적용하기 아주 좋습니다.”
▷완전 자율주행은 언제 구현될 수 있을까요.
“자율주행 업계가 현재 어려운 시기를 겪으면서 완전 자율주행이 현실화될 때까지 시간이 오래 걸릴 것이라고들 생각합니다. 하지만 저는 생각이 다릅니다. 문제는 기술 수준입니다. AI 분야에서 많은 혁신이 있었습니다. 2030년이 되기 전에는 확실히 구현될 걸로 보입니다.”
라스베이거스=서기열 특파원 philos@hankyung.com
