How Elon Musk set Tesla on a new course for self-driving
CNBC

월터 아이작슨이 쓴 일론 머스크 전기가 출간되었다. CNBC에 아마도 책의 일부분으로 보이는 일화를 기고했는데 나름 흥미로운 부분들이 보인다. 새로운 FSD을 신경망 기반으로 바꾸는 과정을 이야기하고 있다. 그 전까지 규칙 기반이었던 부분을 학습 기반으로 변경했으며, 이것이 어떤 의미를 가지는지 생각하게 해준다.

그때까지 Tesla의 오토파일럿 시스템은 규칙 기반 접근 방식에 의존하고 있었습니다. 차량의 카메라가 차선 표시, 보행자, 차량, 표지판 및 교통 신호 등을 식별했습니다. 그런 다음 소프트웨어는 다음과 같은 일련의 규칙을 적용했습니다: 신호등이 적색일 때 정지하고, 녹색일 때 진행하며, 차선 표시의 중앙에 머물고, 충돌할 만큼 빠르게 오는 차가 없을 때만 교차로를 통과하는 등의 규칙을 적용했습니다. Tesla의 엔지니어들은 이러한 규칙을 복잡한 상황에 적용하기 위해 수십만 줄의 C++ 코드를 수작업으로 작성하고 업데이트했습니다.

여기에서 학습 기반으로 전환하는 과정이 나오는데 머스크가 직원들하고 토론했던 내용도 흥미롭다.

새로운 인간 모방 접근 방식을 연구하던 중 머스크는 의문이 들었습니다: 이것이 정말 필요했을까? 너무 과한 것은 아닐까요? 그의 격언 중 하나는 파리를 죽일 때는 순항 미사일을 사용하지 말고 파리채를 사용하라는 것이었습니다. 신경망을 사용하는 것이 불필요하게 복잡할까요?

학습 기반 시스템을 구축하는건 과하다는 생각이 들 수도 있고, 실제로 특정 레벨까지는 제대로 작동하지도 않는다. 이런 부분이 가져올 수 있는 헤자가 분명히 있을 것이다.

토론 중에 머스크는 팀이 발견한 중요한 사실에 주목했습니다: 신경망은 최소 백만 개의 비디오 클립을 학습하기 전까지는 제대로 작동하지 않았습니다. 덕분에 Tesla는 다른 자동차 및 AI 회사에 비해 큰 이점을 얻을 수 있었습니다. 전 세계 약 2백만 대의 테슬라 차량이 매일 비디오 클립을 수집하고 있었기 때문입니다. 엘러스와미는 회의에서 “우리는 이 일을 할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.”라고 말했습니다.

역시 마케팅에도 소질이 있구나 하는 부분이 있었는데 “그는 “제임스 본드 스타일의 시연을 해야 한다”며 “사방에서 폭탄이 터지고 하늘에서 UFO가 떨어지는 가운데 자동차가 아무 것도 부딪히지 않고 속도를 내는 장면을 연출해야 한다”고 말했습니다.”라는 부분이었다.