오랜만에 요약해보는 Dave Lee 그리고 James Douma 형님의 대화

왠일인지 짧습니다, 8분 미만

주제: Ultrasonic sensor를 왜 제거했을까

*의역, 사견 다수 주의

Let’s go 🔥

Credit: @heydave7 @jamesdouma

1. 결론부터 이야기해보면, ultrasonic sensor (ultrasonic) 기능을 vision (비전) 으로 대체 가능 할 것 같다

2. 다만 ultrasonic이 있기에 가능했던 기능을 비전으로 대체하기 위해 필요한 시간은 예상보다 길어질 수 있다

구름 한 점 없는 가을 하늘아래,
🌹하면서 뛰고있다 아무도 없는, 새가 지져귀는 숲속에서 소리높여 외쳐본다

야이 🌹🌸💐🌺🌷🌻🥀🌼!

높은 혈압이 안정되는 느낌이다

0. 얼마전 Lex Fridman과 Elon Musk 형님의 인터뷰가 있었습니다
그 인터뷰 내용을 Dave Lee와 James Douma 형님이 다시 풀어준 인터뷰가 있습니다



인터뷰가 1시간 가량이라 제가 이해한 부분만 정리해 봤습니다

LFG, Looking For Group🔥

Credit: @heydave7 @jamesdouma 1. FSD 11, one stack to rule them all
- FSD v11 부터는 FSD stack이 하나로 통합된다고 합니다
이전에는 City/Highway/Parking Lot(?) 상황별로 별도의 stack이 존재하였습니다
- Multi-stack의 단점은 City/Highway/Parking Lot의 경계 상황에서 FSD가 제대로 동작하지 않는다는 것입니다

MIT에서 딥러닝을 연구하고 있은 Lex Fridman의 유투브 채널에서 Rodney Brooks를 인터뷰 했습니다

물론 Tesla의 FSD에 대해서도 이야기를 나눴습니다

간략하게 정리해봤습니다

Credit: @lexfridman

0. 우선 Rodney Brooks의 이력을 간략하게 정리해보자면
- MIT robotics의 교수였음, 지금은 은퇴
- MIT computer science와 AI 연구소 Director 였음
- Robust AI의 공동 창업자이자 CTO

1. 제 예상과는 아주 다르게 기술적인 내용은 거의 없었습니다

사람의 욕심은 어디까지일까?

1. 유학을 왔을 때 아내와 내가 처음 자리잡은 곳은 그다지 안전하지 않은 지역의 원베드 아파트

2. 첫째 아이가 태어나고 나서 이사한 곳은 아내와 아이가 마음껏 주변 환경을 안전히 즐길 수 있는 투베드 아파트 3. 첫째 아이가 뛰어다닐 나이가 되고, 둘째가 태어나 이제는 아파트 생활이 힘들다 느껴 이사한 쓰리베드 타운하우스

4. 유학생의 가난에서는 벗어났고, 두 아이들이 마음껏 집안에서 뛰어다닐 정도로 상황은 좋아졌지만, 이제는 싱글 하우스를 찾는 중

몸무게, 스트레스 그리고 육아

1. 몸무게가 연일 all time high (ATH)를 경신중

2. 1년 6개월 동안 지속된 자택근무, 두 자녀와 함께 자택근무 = 높은 스트레스

3. 결국 스트레스가 식습관에도 영향을 미친 듯 함 4. 최근 아이들에게 소리치는 횟수도 ATH를 경신함

5. 문제가 나인지, 아이들인지, 배우자인지 또는 일때문인지 이리저리 책임을 전가해봄

6. 견디다 못해 집에서 에너지를 모두 소비하지 못한 아들과 산책을 다녀옴

7. 나는 스트레스를, 아들은 쌓인 에너지를 소비함

Tesla AI Day 개인적인 소감

1. 투자 이후로 이렇게 큰 확신이 든 적은 없었습니다

2. 개인적으로 가장 큰 확신이 든 부분은 데이터의 양과 질

3. 1,000명의 전문인력이 Manual Labeling만 하는 조직이 있다는 것은 상상이 안됩니다 4. 여기서 ‘전문인력’ 이라는 것이 중요합니다

5. 레이블링을 하는 사람끼리 기준이 다르게 되면 noisy한 데이터가 되어 Neural Network (NN)의 성능을 저하를 가져옵니다

6. 즉, 일관된 레이블링이 가능한 인력이란 뜻. 그리고 레이블링을 위한 전용 툴도 테슬라에서 직접 만들었습니다

MIT에서 AI Researcher로 일하고 있는 Lex Fridman이 AI Day에 대한 소감을 남겼습니다

"The most amazing real-world AI & engineering effort I have even seen in my life"

요약한 내용을 이해한 만큼 정리해 봤습니다

Credit: @lexfridman

https://twitter.com/lexfridman/status/1428799241997201420?s=20

다음과 같이 요약할 수 있습니다

1. Neural Network
2. Autopilot
3. Dojo
4. Data & annotation
5. Simulation
6. Tesla Bot

Dave Lee on Investing에 comma.ai 의 George Hotz가 나와서 인터뷰를 했습니다

이미 @ContrarianKor 님이 인터뷰 앞 부분을 번역해서 올렸습니다🙏

저는 거기에 좀 더 제 개인적인 생각을 더해봤습니다

Credit: @heydave7

https://twitter.com/contrarianinkor/status/1421662036203741190

1. 가장 인상적인 부분은 perception layer (PL) 가 얼마나 복잡해야 하나에 대한 대화였습니다

2. 여기서 PL 이라 함은 자율주행을 위해 자신의 주변을 인지하는 것 이라고 전 이해했습니다

1. 테슬라 FSD 릴리즈를 극 소수에게 한 이유를 지금 생각해보니, 정말 운전을 옳바르게(?) 하는 사람을 선별하기 위함이었단 생각을 해봅니다. 스탑 사인에서 슬금슬금 움직이는 것

2. 비보호 좌회전에서 핸들을 미리 꺾는 점 3. 사람들이 무의식 중에 저지르는 다양한 문제들이 FSD 학습에 반영이 되는 현상이 보이네요

4. 자율주행이 진짜 어렵다고 하는 이유는 수많은 엣지 케이스 이외에도 사람의 운전이 완벽할 수 없고 이런 바이어스가 FSD에 반영이 되는 것 같습니다

C. (재미로 알아보는) 딥 뉴럴 네트워크

가즈아🔥🚀🚀

https://twitter.com/HyunJung4321/status/1420553202546606081?s=20

1. 이전 글에서 제가 느낀 점은 설명이 어려웠구나...🤦‍♂️

2. 그래서 이번엔 '그림'을 더 많이 사용하려 합니다

3. 이번 글에선 딥 뉴럴 네트워크가(DNN) 왜 필요한지, 그리고 어떻게 동작을 하는지 '직관적'으로 알아보려 합니다

나의 아저씨 2편, 한 줄 감상평

- 회사 보안팀이 무력으로 개인을 구류하는 것은 법적으로 타당한가? 나의 아저씨 3편, 두 줄 감상평

- 처음으로 아이유 이선균 모두를 응원하게 되었고, 머리는 아이유, 마음은 이선균처럼 살고 싶다
- 밥을 누구와 먹는가는 중요한 것 같다