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Key Points

1. Tesla’s AI Day 2022 was mainly a recruiting event, according to CEO Elon Musk.
2. The company showed early prototypes of a humanoid robot and said it’s developing special batteries and actuators for them.
3. Musk said he thinks it will be possible for customers to get an Optimus humanoid robot from Tesla in 3 to 5 years.

요약

1. 테슬라 AI Day에서 휴머노이드 로봇 프로토타입을 선보임. 지난 21년 8월에는 프로토타입도 없어 레오타드 입은 마네킹 보여준 것에 비해 대단한 발전
2. 로봇이 걷고 물건을 잡는 걸 보여줌
3. 테슬라는 Full Self-Driving에 사용되는 AI를 넘어 더 general하게 real world에 AI를 사용할 것: Humanoid Robot and even going beyond that 이게 테슬라의 AGI에 의미있는 기여가 될 것 (AGI는 하나의 인간을 AI가 대신하는 것을 말함)
4. 테슬라 봇(= Humanoid Robot = Optimus)은 차보다 더 General 하게 쓰일 것. 식료품점에서 음식을 사온다던지.. 결국에 차보다 더 가치있는 제품이 될 것이다. 테슬라는 미래에 배터리와 차 공장의 사람을 로봇으로 대체
5. 테슬라가 디자인한 액추에이터(=근육과 같은 기능) 기반으로 미래에 더 다양한 기술을 선보일 예정
6. 테슬라 자율주행을 위한 컴퓨터 비전 기술이 테슬라 봇에도 적용
7. 두발로 걷는 휴머노이드가 테슬라에게 의미 있는 기술. 더 어려운 기술이지만.. 한번의 충전으로 하루를 사용하기 위한 배터리와 액추에이터 개발을 위해 노력
8. 자율주행 관련, 하드웨어 추가 없이 완벽한 자율주행 가능하도록 개발 중
9. 자율주행 알고리즘 학습을 위한 데이터 라벨링을 자동으로 하는 auto-labeling technology 개발함
10. 이건 우리가 알고 있는 문명의 근본적인 변화(It really is a fundamental transformation of civilization as we know it.)이며, 옵티머스(=테슬라봇)은 테슬라의 미션인 "making the future awesome"의 확장 (sustainable energy와 무관(^^;))
11. 3-5년 내 휴머노이드 로봇 상용화

개인적으로 테슬라의 애자일 정신?이랄까 덜 완벽한 제품을 선보이고 리얼 데이터를 얻으며 발전해가는.. 걸 선호하진 않지만 대단하다고는 생각한다. 상상을 현실로 만들기 위해서는 그만한 실행력은 있어야 하는 거겠지
차는 생명이랑 직결되어 있지만 휴머노이드는 그보다는 덜 위험하기 때문에 상용화가 오히려 쉬울수도..? 다만 로봇 엔지니어링 자체는 3-5년 내 가능해도 AI 쪽은 어려울 것 같은데 나도 잘 모르니까.. 모르겠다. 차량 데이터는 그나마 정형화되어 있다고 생각하는데 진짜 생활으로 들어오려면 훨씬 복잡하고 상상도 못한 데이터들을 학습해야 하지 않을까

AGI를 비롯한 인공지능 단계를 오늘 뉴스레터에서 봤는데 꽤 흥미로웠다. 이건 내일 블로그에 정리해보겠다!

Mckinsey, The future of navigation in a digitized world

what3words

: 3개의 단어를 이용하여 3m*3m 단위의 위치를 표기

장점

1.

예를 들어, 우리가 택시를 타면 기사님(혹은 어플에) 건물 단위로만 이야기할 수 있음. (주소도 건물을 가리키니까!)

어디 통로, 어디에 있는 문, 길의 어떤 특정 위치를 가리키기 어렵다는 한계가 존재

=> what3words를 이용한다면?

3m*3m 단위로 위치를 표기하기 때문에 (1) 정확한 위치를 지정할 수 있고, (2) 우리가 사용하는 '단어'를 이용하기 때문에 말하기도 이해하기도 쉬움

2.

Future Mobility에 이게 왜 중요한가?

현재의 모빌리티에도 음성 인식이 적용되어 있지만, 사용하기가 매우 어려움. 

숫자로 이루어진 주소를 말하면 차가 못 알아듣고, 아직 정밀한 음성 인식까지 기술이 발전하지 않았음

what3words는 '단어'를 이용하기 때문에 주소보다 훨씬! 기계가 알아듣기 쉽다.

+ what3words의 알고리즘으로 단어를 배정하는데, 기계가 알아듣기 쉽고 + 혹여 비슷한 단어로 알아들어 헷갈리지 않도록 장치함

예를 들어, Soap Crystal Cake와 Soap Crystal Cave가 있다면? (완전 임의 예시임)

Cake와 Cave를 음성 인식이 잘못 이해할 수 있음. 그렇기 때문에 이런 비슷한 단어는 같은 한국 내에 위치하게 하는 게 아닌 완전 다른 곳 ex. 영국에 배치함

-> 그럼 잘못 알아들어도 차가 엥? 여긴 너가 차로 못 가 <라고 안내할 수 있음!

적용 사례

실제로 벤츠에서 what3words를 적용했다고 한다.

한계

1. 아직 전세계 모든 곳에 적용되지는 않았음

2. z axis (높이)에는 적용되지 않음

3. (내생각1) 나라마다 언어가 다른데 전세계 공용으로 사용했을 때 사람들이 주소를 읽을 수 있을까? what3words는 영어만 사용하는 게 아니고, 각 나라의 단어를 사용하기도 함(표기는 영어로 하는듯) 근데 영어도 처음 보는 단어는 어떻게 읽어야 하는지 모르는데요..

4. (내생각2) 기계한테는 편할 것 같음. 근데 사람이 이걸 다 외울 수 있다고..? 근데 기계한테만 이걸 적용한다고 해도 이건 "쉽게 말하고 잘 알아듣는다"는 특성이기 때문에 음성 인식 특화이고 사실 이외 측면에서는 쓰기도 읽기도 길어서 불편한 점이 더 많을 것 같다.. 근데 현재 음성인식 수준에서는 잘 쓸 수 있긴 할 듯