자율주행에서 GPT-4V(ision)를 도입하다.

On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving

기존 자율주행 AI는 사용자의 의도를 이해하지 못한다.

이 연구는 기존 자율주행 AI가 아닌 VLM(Visual Language Models)과 자동차 기술의 결합이라는 도전에서 큰 진전을 나타내며, 보다 안전하고 효율적인 자율 주행을 가능하게 할 잠재력을 지녔습니다.

자율주행 기술 구현은 인지, 의사 결정 및 제어 시스템을 정교하게 통합하는 데 달려있습니다. 기존 테슬라등의 자율주행 AI가 사용하는 데이터 기반 및 규칙 기반의 전통적인 접근 방식은 복잡한 운전 환경의 세부 사항과 다른 도로 사용자들의 의도를 이해하지 못하므로 제한적입니다.

GPT-4V의 자율주행 적용에 가장 큰 장점

GPT-4V의 가장 큰 장점은 장면 이해와 인과 추론에서 기존 시스템들보다 훨씬 낫다는 거예요. 즉, 주변 환경을 더 잘 파악하고, 상황에 따른 원인과 결과를 더 정확하게 추론할 수 있다는 거죠.

하지만 완벽하지는 않아요. 특히 방향 감지와 신호등 인식에 아직 어려움을 겪고 있어요. 이런 부분들은 자율주행차가 안전하고 효율적으로 운행하기 위해서 꼭 필요한 기능들이죠.

이 연구는 GPT-4V가 실제 운전 상황에서 어떤 상황을 인식하고, 어떤 결정을 내릴 수 있는지에 대한 기초적인 통찰을 제공해줘요. GPT-4V(ision)은 자율주행 시나리오에서 우수한 장면 이해력과 인과 추론 능력을 보여주었으며, 방향 판단 및 신호등 인식 등의 영역에서 여전히 도전 과제가 남아있습니다. 물론 아직 개선해야 할 부분이 많지만, 이 모델이 앞으로 자율주행 기술을 한 단계 더 발전시킬 수 있을 것 같아요.

이렇게 GPT-4V는 자율주행의 미래에 큰 영향을 미칠 수 있는 기술이에요. 아직 해결해야 할 과제들이 남아 있지만, 이 연구를 통해 자율주행차의 발전 가능성을 더욱 확신하게 되었네요. 미래의 자율주행차는 지금보다 훨씬 더 똑똑하고 안전할 것 같아요!