자율주행은 새로운 개념은 아니다.
1918년 Oakland Tribune Newspaper의 실린 "Motor Car of the Future"에서는 "The new car will be [...] controlled entirely by a set of push buttons."라고 자율주행의 모습을 예견하기도 했다.

이제는 기술 허들을 극복하고, 진짜 자율주행의 잠재력이 보이고 있다. 자율주행을 이해하기 위해, 먼저 일반적인 AI의 관점에서 자율주행을 보아야 한다.

인공지능은 크게 세 가지로 분류된다.
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
특정 문제 해결에 전문화된 AI, 인간이 할 수 있는 하나의 기능을 초월하는 인공지능을 말함. 약 AI(Weak AI, 인간을 돕는 도구로 설계, 구현된 AI)라고도 함
Aritificial General Intelligence (AGI)
모든 영역에서 인간 수준인 AI, 하나의 인간을 초월하는 인공지능. 강 AI(Strong AI, 인간의 지능을 완벽하게 모방한 AI)로 분류
Artificial Super Intelligence (ASI)
인류 전체의 지능을 초월하는 AI, 초인류. AGI와 마찬가지로 강 AI

하지만 해당 분류에 대해서는 아직 여러 논쟁이 있는 듯하다. 오히려 분류에 갇혀 인공지능 이해에 혼란을 준다는 의견도 있고..

AGI나 ASI는 아직 개발 중인 분야이며, 자율주행은 ANI로 분류된다. 알파고가 또다른 대표적 ANI의 예시. 근거리 미사일 추격 시스템?(Target system of close-range defense of approaching missiles)도 ANI라고 함.

자율주행의 5단계는 아래 그림과 같다.

자율주행 단계도 마찬가지로 여러 논쟁이 있는 것으로 보이나.. 아무튼 자율주행을 소개할 때 가장 먼저 거론되는 내용이다.

이미 OEM(완성차 기업)은 크루즈 컨트롤, 자동 주차 시스템 등 자율주행 Level 1의 기능을 대부분 도입했다.
지금은 Level 2: 테슬라의 Autopilot, 캐딜락의 Super Cruise, 벤츠의 Drive Pilot이 sweet spot라고 볼 수 있다.

Level 3부터는 Redundancy를 규정으로 지켜야 하기 떄문에 Redundancy가 핵심 역할을 하게 된다. 이에 더해 Level 3부터는 책임 소재에 문제가 생긴다!
이를 위해 차량에는 환경을 인지하기 위한 센서와 센서에서 수집한 정보를 올바르게 처리하기 위한 더 많은 Intelligence가 필요하다. 이 두 가지가 현재 차량 산업의 주요 도전임.

단계가 올라갈수록 현 기술의 위치는 불투명하다. 테슬라의 사례에서 볼 수 있듯 자율주행과 관련된 사고가 생기고 있다.
VDA(독일 차량 산업 협회)는 2025년에 Level 3에 도달할 것이라고 예상하고 있다.

자율주행이 현재 실현 가능한 한계에 다다랐다는 건 사실이다.
자율주행은 수많은 개발, 프로세스로 인한 비용 문제와 사회적 문제와 연관되어 있다. 이 미래를 준비하기 위해서는 끊임 없이 진화해야 할 것이다.

인공지능 단계 정리할 겸 자율주행 + 인공지능과 관련된 자료를 찾아 정리해보려는 의도였는데.. 이정도면 그냥 번역 아닌가 싶다.
물론 번역도 아님.. 번역이라기엔 다소 엉망진창인 면이 있기 때문이죠
읽으면서 꽤 흥미롭다고 생각해서 정리를 시작했는데 막상 정리하고 나니 아주 러프하게만 다뤄서 당연하게 느껴지는 얘기 같기도 하고..
근데 자율주행에서 알고리즘, NPU는 공부해도 전체를 아우르는 인공지능 관점에서 생각해 본 적이 없어서
인공지능과 결합해서 자율주행 개념을 정리하는 의미에서는 또 좋았다..

참고한 자료
Autonomous Driving - One step closer to artificail intelligence
인공지능(AI), [4IR-3.2] 4차 산업혁명 기술 이해-2
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