End-to-End 학습의 개념: 입력부터 조향·제어까지

 

1) 테슬라의 E2E(End-to-End) 지향

• 전통적인 자율주행 파이프라인(객체 인식→지도 매칭→경로 계획→제어)을 최소화하고, “카메라 입력 → 차량 제어”를 단일 신경망 혹은 소수 네트워크로 묶어 학습하는 방향을 추구합니다.[8][9]

• 테슬라 AI Day 등에서 강조된 “사람이 만든 모듈 규칙보다 AI가 직접 최적화하는 것이 효율적”이라는 철학이 반영된 결과입니다.

 

2) 장점

• 중간 라벨이나 지도 의존도 없이, 막대한 실도로 데이터를 통해 “안전 주행” 목표에 직접 최적화할 수 있습니다.

• 데이터가 쌓일수록 성능이 빠르게 향상되어, OTA 업데이트만으로도 상당한 개선이 이루어집니다.

 

3) 유의점

• 블랙박스 구조로 인해, 실패 사례가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵다는 점이 지적됩니다.[9]

• FSD Beta 과정에서, 운전자들이 간혹 예기치 못한 브레이크 오작동(팬텀 브레이킹) 등을 보고하기도 하며, 이런 부분을 개선하기 위해 대규모 데이터 재학습을 거치는 루프가 반복되고 있습니다.

 

 

테슬라가 2024년 4월 발표한 최신 풀 셀프드라이빙(Full Self-Driving, 이하 FSD) 베타 12 버전은 “엔드투엔드(End-to-End) AI”라는 새로운 접근 방식을 도입해 큰 주목을 받고 있다. 이전 버전의 FSD가 특정 상황에 대한 정해진 규칙(규칙 기반)으로 차량을 제어했다면, 이번 v12는 방대한 주행 데이터를 활용하여 직접 학습한 신경망이 상황별 최적의 운전 결정을 내리도록 설계되었다. 사람 운전자와 비슷한 방식으로 사고하고, 속도 방지턱 앞에서 부드럽게 감속하는 등의 자연스러운 반응을 보이는 것이 특징이다.

 

이러한 혁신의 중심에는 바로 “Dojo”라는 테슬라의 초거대 학습용 슈퍼컴퓨터가 자리한다. Dojo는 테슬라 차량에서 수집된 실제 주행 영상과 기타 센서 데이터를 모아, 신경망이 방대한 양의 정보를 빠르게 학습할 수 있도록 지원한다. 전 세계에 분포한 테슬라 차량이 매일 수많은 길을 달리는 만큼, Dojo는 매 순간 끊임없이 새로운 사례를 받아들이고 이를 토대로 모델을 개선한다. 그 결과 소프트웨어 버전이 업데이트될 때마다 차량이 학습한 ‘지식’과 ‘경험’도 함께 축적되어, 한층 더 안전하고 정교한 자율주행이 가능해지는 셈이다.

이전 규칙 기반 접근은 “이 상황에서는 이렇게 운전한다”라는 식으로 미리 정의된 로직이 있었고, 데이터셋에 없는 새로운 변수가 등장하면 반응하지 못하거나 부자연스러운 동작이 발생하기도 했다. 반면, 엔드투엔드 AI는 명시적 규칙 없이도 주행 데이터를 기반으로 직접 학습하므로, 예컨대 예측하지 못했던 장애물을 만났을 때 차로를 살짝 벗어나 피해 가는 등 보다 유연하고 인간적인 의사결정을 할 수 있다. 다만, 아직은 완전한 단계에 이르렀다고 보기는 어렵기 때문에, 도로 위에 떨어진 파편이나 이물질 같은 상황에서 운전자가 직접 개입해야 하는 순간도 종종 생긴다. 그러나 FSD v12가 목표로 하는 방향은, 이런 예외적인 상황도 점차 스스로 대응하도록 신경망의 학습 범위를 넓혀가는 것이다.

Dojo의 또 다른 장점은 확장성과 에너지 효율성이다. 테슬라가 전기차를 통해 보여주듯이, 에너지를 절약하면서도 높은 성능을 내는 기술은 테슬라가 추구하는 핵심 가치다. Dojo가 효율적인 칩 설계와 분산 학습 방식을 채택한 이유도 여기에 있다. 게다가 “플릿 러닝(fleet learning)” 개념을 바탕으로 도로 위 수백만 대 테슬라 차량이 동시에 데이터를 모으고 학습에 기여하기 때문에, 주행 데이터가 쌓일수록 신경망의 능력도 따라 올라가게 된다. 결국 테슬라의 목표는 “모든 주행 경험이 곧 학습 데이터가 된다”라는 비전 그대로, 집단지성을 극대화하여 자율주행 기술의 한계를 뛰어넘겠다는 것이다.

이러한 변화는 사용자 경험과 안전 측면에서도 큰 의미가 있다. v12는 “사람 같은 운전”을 추구하기 때문에, 운전자들이 이전보다 자연스럽고 매끄럽다고 느낄 가능성이 높다. 특히 여성 테슬라 오너를 비롯한 다양한 운전자 커뮤니티에서도 새 버전에 대해 기대감을 표하고 있으며, 실제로 베타 테스트를 거쳐 보면 quirks(사소한 버그나 특이 동작)는 남아 있지만 동시에 상당한 잠재력을 가지고 있다는 공감대가 형성되고 있다.

결국 테슬라 FSD v12가 보여주는 “엔드투엔드 AI”와 Dojo 슈퍼컴퓨터 기술은 자율주행의 패러다임을 전환하려는 시도의 중요한 한 걸음이라 할 수 있다. 규칙에 의존하기보다 실제 도로의 무수한 변수를 데이터로 직접 학습함으로써, 예측 불가능한 상황에도 보다 탄력적으로 대응할 수 있게 되는 것이다. 물론 아직 완전무결하다고 말하기는 이르지만, 테슬라가 제시한 이 비전은 매일 도로 위를 달리는 수많은 테슬라 차량과 함께 계속 발전하고 있다. 이렇게 “모든 주행이 곧 학습이 되는” 여정이 쌓인다면, 언젠가는 사람이 개입할 필요 없이 모든 상황을 능숙하게 처리하는 완전자율주행 시대가 한 발 더 가까워질 것이라는 기대감을 불러일으킨다.