구글이 자신들의 무인자동차가 스쿨버스와 경미한 사고를 낸지 한 달 만에, 동일한 형태의 사고를 방지하기 위한 ‘무인 자동차를 위한 버스 감지’ 특허를 취득했다. 해당 특허는 이미지 인식 기술을 사용하여 스쿨 버스의 크기와 색상을 인식한 뒤, 무인자동차가 더 조심스럽게 운전을 하도록 만들어준다. 구글은 무인 자동차가 ‘인간보다 더 안전’해진 이후에야 상용화가 될 것이라고 언급한 적이 있으며, 지난 사고 이후에도 약 3,500번의 테스트를 통해 유사한 사고에 대한 대비한 시스템 보완을 한 바 있다.
tN 인사이트 : 우리는 이제 인공 지능에 대한 양가 감정을 가진 시대에 들어섰다. 최근 가장 화두가 되었던 이세돌과 알파고의 바둑 대결에서도 보았듯이 한 편으로는 인공 지능이 완벽해지는 것을 두려워하면서도, 또 한 편으로는 무인자동차와 같은 인공 지능이 더 완벽해지길 기대한다. 물론 아직까지 인공 지능은 완벽하지 않고, 결함을 가지고 있다. 하지만 알파고 및 이번 무인 자동차의 특허에서 공통적으로 발견할 수 있는 사실은, 인공 지능은 오류를 통해 학습하고 발전한다는 것이다. 구글은 지난 사고에 대해서 책임을 인정하고, 이를 보완할 수 있는 테스트를 수천 번 진행하였고, 더 이상 동일한 형태의 ‘버그’가 일어나지 않을 것으로 자신하고 있는데, 이 같은 자신감은 바로 인공지능의 특수한 학습능력 덕분이다. 프로그래머들이 미처 예기치 못했던 상황에 대한 데이터를 습득하고, 이를 단순히 해당 자동차 뿐만 아니라 같은 데이터 베이스를 공유하는 모든 무인차들까지도 이에 대한 대처 방안을 배우게 됨으로써, 궁극적으로는 인간보다 더 빠르고, 철저하게 더 많은 문제에 대해 적절하게 대처할 수 있게 된다. 반면, 인간은 학습속도가 기계보다 느린 데다, 이러한 문제점 및 해결방안을 공유하는 데도 한계가 있어, 배움의 속도 차이는 계속 커져갈 것이다.
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