Gary Marcus: 자율주행차는 일반적인 문제이지만 아직까지 받아들여지지는 않았습니다.

2016년 자율주행차에 대한 New York Times의 기사는 다음과 같이 시작되었습니다. “자율주행차 시대가 도래했으며 일부 자동차 제조업체는 연구 개발에 수십억 달러를 투자했으며... 미국 일부 도시에서 시작하고 있습니다. . 테스트.” 7년 만에 자율주행 기술에는 어떤 진전이 있었나?

뉴욕대학교 심리학 및 신경과학 명예교수인 Gary Marcus는 이 분야에 대한 몇 가지 통찰력을 제공했습니다. 그는 이 분야에 여전히 몇 가지 문제가 있다고 믿고 있으며, 이 문제는 지난 몇 년 동안 Marcus에 의해 여러 번 강조되었습니다. 즉, 극단적인 경우, 즉 기계 학습 알고리즘을 종종 혼동하는 비일상적인 상황입니다

자율주행차는 상황이 복잡할수록 예상치 못한 이상현상이 더 많이 발생하게 된다. 그리고 현실 세계는 복잡하고 혼란스럽기 때문에 발생할 수 있는 비일상적인 사건을 모두 나열할 수는 없습니다. 아직까지 이러한 사실에 대처할 수 있는 자율주행차를 만드는 방법을 알아낸 사람은 아무도 없습니다.

Marcus는 엣지 케이스가 자율 주행에 가져오는 주요 과제를 처음으로 강조한 것은 2016년 인터뷰에서였다고 말했습니다. “그때 저는 과장된 광고에 지쳤고 결국 이러한 견해를 포기했습니다. .지금 이 녹취록을 다시 읽어보니 현재에도 여전히 적용할 수 있는 내용인 것 같습니다.”

지금 우리가 보고 있는 기술적 진보는 주로 슈퍼컴퓨터 Deep Blue 및 Atari 게임 시스템과 같은 대규모 무차별 대입 기술에 의해 주도됩니다. 이러한 기술의 발전은 인류를 극도로 흥분하게 만듭니다. 동시에 가정용 로봇이나 거리를 운전하는 로봇에 대해 이야기하는 경우에는 그다지 흥미롭지 않습니다.

일반적으로 무인 자동차는 화창한 날씨에도 안전하게 운전할 수 있는 등 일반적인 상황에서 좋은 성능을 발휘합니다. 하지만 눈, 비 등 복잡한 환경에 놓이게 되면 자율주행 성능은 더욱 나빠진다. 이전에 미국 저널리스트이자 기고 편집자인 Steven Levy는 Google의 자율 주행에 대한 기사를 쓴 적이 있는데, 2015년에 Google이 큰 승리를 거두었다고 언급했습니다. 즉, 시스템이 나뭇잎을 자동으로 식별할 수 있게 되었다는 것입니다

잎을 인식하는 것이 더 효과적입니다. 인간을 위해 말하기엔 너무 단순하지만 자율주행차에 있어서는 중요한 발전이다. 인간은 상식을 이용해 이것이 무엇일지, 어떻게 거기에 도달했는지 추론하고 알아낼 수 있지만, 자율주행 시스템은 기억만 하고 추론이 부족하다는 것이 바로 자율주행차의 한계인데... .. .

사람들은 더욱 성숙해진 자율주행 기술을 기대해왔습니다. 불과 며칠 전, 캘리포니아 공공시설위원회는 자율주행차 회사인 Cruise와 Waymo가 샌프란시스코에서 연중무휴 24시간 운영되도록 승인했습니다. 이번 결정으로 두 회사 모두 테스트할 여지가 더 많아졌습니다. 이 소식이 알려지자 많은 사람들은 자율주행차 시대가 왔다고 말했지만, 실제로는 아직 실제 자율주행차가 나오지는 않았습니다. 유명한 미국 언론인 Cade Metz가 몇 달 전 내 팟캐스트 "인간 대 기계"에서 설명했듯이, 공공 도로의 ​​모든 자율 주행 차량에는 인간 안전 운전자가 있거나 차량에 문제가 발생할 때 원격 감독을 제공할 것입니다. 어려움에 직면합니다

이제 자율주행 분야에서는 Tesla가 주차된 제트기와 충돌하는 등 새로운 엣지 케이스가 등장하고 있습니다.

Marcus는 이러한 시스템이 훈련에 얼마나 많은 데이터를 사용하더라도 항상 새로운 상황이 발생할 것이라고 말했습니다.

최근 10대의 자율주행차가 임무 제어 연결과의 연결이 끊어진 사건이 있었습니다. 관제센터의 감독 없이 길가에 주차하거나 길을 잃거나 길가에 주차하는 등 수많은 사고를 겪은 자율주행차

자율주행 분야의 발전은 끊임없이 변화해 왔고, Marcus를 포함한 수많은 연구자들이 캘리포니아 공공 유틸리티 위원회의 접근 방식에 혼란을 느끼고 있습니다

특정 사례를 처리하기 위해 엄격하고 신중하게 심사된 솔루션 없이 언제 어디서나 자율 주행을 테스트하는 것은 비합리적입니다. 이는 자율주행차뿐만 아니라 다른 머신러닝 기반 영역에도 적용됩니다.

엣지 케이스는 어디에나 있고 이 모든 것이 해결하기 쉽다고 생각하는 사람은 자신을 속이고 있는 것입니다.

관리를 강화해야 합니다. 그렇지 않으면 앞으로 몇 년 안에 무인 자동차, 자동화된 의사, 보편적인 가상 비서, 홈 로봇 등으로 인한 대형 사고가 발생할 수 있습니다.

기사 말미에 마커스는 자동 조종 장치가 장착된 비행기에서 이 문서를 완성했다고 말했습니다. 9시간의 비행 동안 자동 조종 장치는 항상 작동했고 비행 중에는 인간도 참여했습니다. 이는 루프 내 개인을 구성합니다. 궁극적으로 마커스는 자율 비행기가 없을 것이라고 생각하며 준자율 자동차가 아직 승인되지 않았다고 생각합니다.

위 내용은 Gary Marcus: 자율주행차는 일반적인 문제이지만 아직까지 받아들여지지는 않았습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!