자율차에서 주행 데이터를 모아라 저째라 하지만..
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사실 빅테크 수장들이나 현업 엔지니어들의 발언을 보면, AGI가 생각보다 멀지 않았다고 보는 분위기가 꽤 강합니다.
지속학습쪽 연구 방향이 꽤나 분명합니다. 2025년 테스트타임러닝 논문처럼 모델이 추론 시점에 라벨되지않은 데이터를 도메인에 적용하고 로라 같은 경량 업데이트로 성능을 올리는 방식들이 나오고 있고..
2026년에는 지속학습 분야가 LLM의 핵심 연구축이 됐다고 정리하고 있고요.
그래서 앞으로는 데이터를 무조건 많이 먹이면 된다가 아니라 적은 경험에서 얼마나 잘 일반화하고 시뮬레이션 합성데이터 테스트타임 적응 메모리를 어떻게 쓰느냐가 더 중요해질 가능성이 큽니다.
쉽게 말하면 사람도 운전을 잘하려고 몇백만 km를 직접 달릴 필요는 없잖아요. 핵심 패턴을 잘 일반화하면 몇만 km 경험만으로도 꽤 잘 달리는 운전자가 됩니다. AI도 지금 그 방향으로 가고 있는 거죠.
그만큼 AI 쪽 발전 속도가 빠릅니다. ㅎㅎ
코딩쪽도 작년엔 인간과 비등한 코딩실력이었다면 오늘 열린 휴리스틱 대회에서는 인간을 몇십 몇백배로 압도하고 있습니다.
차량에서 카메라로 데이터를 모으는게 얼마안가 무용지물이 될 수도 있다는 의미 입니다.
댓글 9
과연 그외진영 : 테슬라 누가 이길까? 앞으로 10년이면 승자가 나올듯요..
테슬라는 자율주행 모든걸 카메라로 한다죠? (거기에 Ai슈퍼컴퓨터)
저는 현대도 아니고 테슬라도 아니고 agi를 만드는 빅테크가 이길 것 같습니다ㅎㅎ
울며 겨자를 먹는 중인 듯 하네요.ㅎㅎ
자율주행은 agi를 만드는쪽이 가져가겠죠ㅎㅎ
딱히 뛰어들지 않아도요.
왜냐하면 큰 모델이 작은 모델들을 멸종시키는게 현재의 흐름이고 앞으로의 흐름입니다.
번역ai를 llm이 다 먹었고 코딩ai도 llm이 다 먹었습니다. 수학ai도 llm이 먹었죠
이렇듯 강인공지능은 약인공지능들을 멸종 시킬겁니다.
그것이 자율주행이라 할지라도 다르지 않습니다.
쉽게 말해 그냥 obd에 오픈파일럿 같은거 달고 거기에 vlm같은거 넣으면 자율주행이 될 수도 있습니다.
자동차 설계와 생산은 느리지만 agi를 활용하면 아무나 자차 튜닝이 가능하기도 하고..
그것도 안되면 로봇팔만 끼워놓으면 되기도 합니다.ㅎㅎ 실제로 오픈파일럿에서 로봇제어장치를 팔았던것으로 알고 있습니다.ㅎㅎ 지금도 파는지는 모르겠네요.
저는 그게 근미래의 사이버펑크라고 생각하고 있습니다.ㅎㅎㅎㅎ
거기에 블박 같은 기계 (카메라랑 자율주행 파트)를 추가해서 하고 있습니다.
https://comma.ai/shop