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Showing posts with the label 자율주행차
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행정구역상 세계 최대 단일 도시로 인구 3200만명이 살고 있는 중국 충칭시 탐방 (수도권까지 넓히면 도쿄도가 인구 3700만명으로 세계 최대); 바이두에 의해 중국 최초로 충칭에서 자율주행차 시범운행중 (안전 문제로, 10분만 탈 수 있다)

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테슬라의 새로운 도전은 로보택시 사이버캡과 휴머노이드 로봇 옵티머스; 일론 머스크가 제시할 수 있는 최고의 희망은 "화성"; 로봇은 큰 힘보다는 미세한 약력조절이 어려워; 로봇은 결국 인간의 노동, 귀찮아 하는 일들을 대신 해주게 될 것; 로봇 때문에 일자리는 줄겠지만, 파생되는 일자리도 많아질 것 - 위기는 곧 기회 - 그것이 곧 인간 문명발전의 역사; 로봇공학은 소트프웨어 (코딩, 자판)과 하드웨어 (AI)가 결합해야하는 산업이며, 배터리 같은 2차 전지도 중요; 로봇에 대한 수요가 늘어나고 있으며, 이에 따라 로봇 보험에 대한 수요도 늘어날 것; 한국은 로봇밀도 세계1위 국가; 한국에서 로봇 제일 잘 다룰 수 있는 회사는 네이버; 일본은 하드웨어용 로봇을 잘 만들고, 미국은 최고의 AI 기술을 갖고 있으며, 중국은 로봇의 상업화를 빠르게 잘 할 수 있다는 장점을 갖고 있다

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서울대 산업공학과 조성준 교수: 1980-90년대만 해도 컴공에서 AI가 차지하는 비중은 5%, 그 5% 중에서도 연역형 AI가 95%고, 귀납형 (빅데이터 기반) 머신러닝이 5%에 불과했지만, 지금은 컴공의 90%가 머신러닝 AI에 집중하고 있다; 10년 전에는 금융사, 제약사, 존슨앤존슨 같은 회사들이 매출 최상위권 기업들이었지만, 지금은 AI 기업들이 최상위권 - 미칠듯한 속도로 시총 2위로 치고 올라온 엔비디아가 그 예; AI 소프트웨어 (GPU)를 만드는 엔비디아 같은 회사는 어떤 AI 소프트웨어 회사 (구글, 메타, 아마존, MS)가 승리하든 위너다 - 캘리포니아 골드러쉬 때 곡괭이와 청바지를 팔던 장사꾼들이 큰 돈을 번 것처럼 말이다; 엔비디아의 GPU는 게임에서 복잡한 컬러와 움직임을 구동하기 위한 용도로 개발되었지만, AI 머신러닝과 잘 어울려 수요가 폭발적으로 증가하고 있다; 이 GPU를 10분의 1 가격으로 내놓는 중국 회사나, GPU 대신 더 효율적인 성능의 (전기료를 덜 쓰는) AI칩을 개발할 수 있는 회사가 등장하면 돈방석에 오를 것; 한국 대학과 미국 대학의 결정적 차이는 전공 결정의 flexibility - 스탠퍼드 대학교에서는 아무 때나 전공을 정할 수 있고, 한국 같은 '전과'의 제한이 없어서, 많은 인력이 빠르게 AI테크로 넘어갈 수 있다; 세계 최고의 AI 선진국은 단연 미국이고, 두번째는 중국 - 중국의 경우 환경이 열악하지만, 1) 데이터 프라이버시가 없어 자기들 멋대로 데이터를 활용할 수 있고, 2) 14억 인구라는 엄청난 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 강점을 갖고 있다; 자율주행차는 이미 완성되었다 - 수백건의 사고들을 문제삼는데, 일반 자동차의 사고들을 문제삼으면 뉴스 전체를 다 사고기사로 채워야 할 것; 자율주행차의 맹점은 변수에 취약하다는 것 - 과거에 학습한 귀납적 AI 모델에 기반하기 때문에, 안전성이 100%가 될 수 없다; 빅테크 중 최고봉은 구글 - 오픈AI의 트랜스포머 구조를 개발한 것이 구글; 구글은 잘 만들고, 메타와 아마존은 상용화를 잘 한다; MS는 AI 분야 3등 기업이었지만, 오픈AI에 투자하고 자기 것으로 만들면서 업계의 판도를 뒤흔들고 있다; "한번 해보자"는 급한 성격과 저돌성이 한국인 및 한국 기업의 장점 - 일본식 아날로그 TV에서 LCD TV로의 전환에 성공한 삼성 - 이 '도박'으로 자칫 잘못했으면 회사가 날아갈 뻔했다 / IT통신의 3,4세대 모델을 소비자에게 적용하는 모험을 한 것도 한국의 이통사들 - 한국인들의 이런 장점을 잘 살리면 AI application 분야에서 빠른 두각을 나타낼 수 있을 것; 반면, 일본은 아직도 '안전' 중심의 나라 - 팩스로 보낸 것을 이메일로 확인하고, 이메일을 보낸 것을 전화로 확인하는 문화; AI 머신러닝의 두 종류는 주관식 답을 내는 '생성형 모델'과 단답, 사지선다, OX에 적용되는 '분석형 모델' - 자율주행은 분석형으로, 0.1초마다 엑셀과 브레이크를 빅데이터 자료에 기반해 판단하는 식; 컴공과, 통계학과, 산업공학과 등 '이공계' 전공 데이터 엔지니어의 수요가 높아지고 있다 - 이들의 역할은 AI에 적용될 분야에 대한 빅데이터를 수집, 보관, 학습하는 것; AI는 문과에게도 기회가 많다 - 자기 분야에서 어떤 데다 어떤 형태의 AI를 적용해야 생산성이 높아지는지는 엔지니어들이 모른다; '문맹'의 시대가 가고, '컴맹'의 시대가 갔듯이, 언젠가는 'AI맹'의 시대가 갈 것이다 - 현재는 'AI맹'들이 넘쳐나기 때문에, 바로 지금 여기서 세계적인 성공을 거둘 기회가 있다

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박태웅 2: 자율주행차 아직 멀었다 / 주변 모든 사물이 엠비언트, IoT되는 시대가 온다 / 소잃고 외양간 고치는 한국의 저출산 대책 / 근본부터 잘못된 한국교육 / 수도권 집중을 막을 수 있는 법: 타도시 인프라 형성, 메가시티 몇개 더 만들기

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건축으로 분석하는 하울의 움직이는 성 by 유현준

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