So, how many of you have ever gotten behind the wheel of a car when you really shouldn't have been driving? Maybe you're out on the road for a long day, and you just wanted to get home. You were tired, but you felt you could drive a few more miles. Maybe you thought, I've had less to drink than everybody else, I should be the one to go home. Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
여러분 중 몇분이나 운전대를 잡아보셨나요? 정말 운전해서는 안되는 상황에서요 아마도 여러분은 긴 하루 동안 길을 나섰고 그리고 단지 집에 가고 싶었겠지요 피곤했지만 몇 마일은 더 운전할 수 있을 것이라고 느꼈고 아마도 자신이 다른 사람들보다 술을 덜 마셨고 집에 데려갈 사람이 있어야 한다고 생각했을겁니다. 아니면 아마도 당신의 마음은 완전 다른 데에 가 있었겠지요.
Does this sound familiar to you? Now, in those situations, wouldn't it be great if there was a button on your dashboard that you could push, and the car would get you home safely? Now, that's been the promise of the self-driving car, the autonomous vehicle, and it's been the dream since at least 1939, when General Motors showcased this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
낯설지 않게 들리시나요? 그럼, 이런 상황에서, 여러분의 계기판에 단추만 누르면 여러분을 집으로 안전하게 데려다 주는 차가 있다면 좋지 않을까요? 이제, 이것이 바로 무인 자동차, 바로 무인 차량의 장래가 되어왔고 이것은 오랜 동안의 꿈이었습니다. 적어도 1939년 이래, 바로 GM사가 세계박람회의 미래 전시 부스에서 이 아이디어를 선보인 이래로 말입니다.
Now, it's been one of those dreams that's always seemed about 20 years in the future. Now, two weeks ago, that dream took a step forward, when the state of Nevada granted Google's self-driving car the very first license for an autonomous vehicle, clearly establishing that it's legal for them to test it on the roads in Nevada. Now, California's considering similar legislation, and this would make sure that the autonomous car is not one of those things that has to stay in Vegas.
이제, 이것은 많은 꿈들, 향후 약 20년은 걸릴 것 같은 꿈들 중에 하나였습니다. 이제, 2주 전에, 이 꿈이 한 발짝 앞으로 내딛었습니다. 네바다 주에서 구글의 무인자동차에 최초로 주행 허가를 내주었을 때, 이것은 명확하게 무인 자동차를 네바다 주에서 시험 운행하는 것이 합법적임을 증명한 것입니다. 이제 캘리포니아 주도 유사한 법안을 입법화 할 것을 고려하고 있고, 이것은 무인차량이 라스베가스에만 머물러야만 하는 것이 아니라는 점을 분명하게 말해주는 것입니다.
(Laughter)
(웃음)
Now, in my lab at Stanford, we've been working on autonomous cars too, but with a slightly different spin on things. You see, we've been developing robotic race cars, cars that can actually push themselves to the very limits of physical performance.
지금 스탠포드 대학교에 있는 저의 연구실에서도 역시 무인 자동차를 연구하고 있습니다만 약간 다른 관점을 가지고 있습니다. 저희는 자체적으로 물리적 성능을 최대로 발휘할 수 있는 경주용 로봇 차량을 개발하고 있습니다.
Now, why would we want to do such a thing? Well, there's two really good reasons for this. First, we believe that before people turn over control to an autonomous car, that autonomous car should be at least as good as the very best human drivers. Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population who know that we are above-average drivers, you understand that's a very high bar. There's another reason as well. Just like race car drivers can use all of the friction between the tire and the road, all of the car's capabilities to go as fast as possible, we want to use all of those capabilities to avoid any accident we can.
그럼 저희는 왜 이런 것들을 만들려고 할까요? 네, 여기에는 두가지 괜찮은 이유가 있습니다. 첫째로, 저희들은 사람들이 차량 운전을 무인 차량에게 넘기기 이전에, 무인 자동차가 최소한 최고의 인간 운전사만큼은 운전을 잘해야 한다고 믿습니다. 만약 여러분이 저와 같다면, 그리고 다른 70퍼센트의 평균 이상의 운전 실력을 가진 사람들 같다면, 여러분은 이것이 매우 높은 기준이라는 것을 이해하실겁니다. 그리고 또 다른 이유가 있습니다. 경주용 차량 운전자가 모든 타이어와 길 사이의 마찰을 활용할 수 있는 것처럼 가능한 한 가장 빠르게 갈 수 있는 자동차의 모든 능력들을 그리고 가능한 한 사고를 피하기 위해 모든 능력을 전부 사용할 수 있기를 바랍니다.
Now, you may push the car to the limits not because you're driving too fast, but because you've hit an icy patch of road, conditions have changed. In those situations, we want a car that is capable enough to avoid any accident that can physically be avoided.
그럼 여러분은 자신의 차를 최대한으로 가동시킬지도 모릅니다. 여러분이 너무 빨리 달리기 위해서가 아니라 빙판길을 달리는것 처럼 주변 환경이 바뀐 경우에 말이죠. 이런 상황에서, 우리는 물리적으로 피할 수 있는 사고를 피하기에 충분한 능력을 가진 차를 원합니다.
I must confess, there's kind of a third motivation as well. You see, I have a passion for racing. In the past, I've been a race car owner, a crew chief and a driving coach, although maybe not at the level that you're currently expecting. One of the things that we've developed in the lab -- we've developed several vehicles -- is what we believe is the world's first autonomously drifting car. It's another one of those categories where maybe there's not a lot of competition.
저는 세번째 동기도 있다고 말해야겠습니다. 아시겠지만, 저는 경주에 대한 열망을 가지고 있습니다. 과거에 저는 경주용 차량을 가지고 있었고, 팀의 주장이자 운전 코치였습니다. 비록 현재 여러분이 기대하는 수준은 아니겠지만요. 저희가 연구실에서 개발하고 있는 것들 중 하나는 --저희는 여러가지 차량을 개발해 왔습니다만-- 세계 최초라고 믿는 무인 운전 차량입니다. 이것은 또 다른 범주에 들겠죠. 아마 많은 경쟁이 없는 범주에 속할 것입니다.
(Laughter)
(웃음)
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle, which through using its rear-wheel drive and front-wheel steer-by-wire can drift around corners. It can get sideways like a rally car driver, always able to take the tightest curve, even on slippery, changing surfaces, never spinning out.
이것은 P1, 학생들이 자체적으로 만든 전기자동차인데 뒷바퀴를 구동하고 전자식 주행시스템을 이용한 전륜구동자량으로 스스로 코너를 돌 수 있습니다. 이 차는 경주용 자동차의 운전자처럼 길 옆쪽으로 달릴 수 있고, 언제든 급격한 커브를 돌고 심지어는 미끄럽고 굴곡있는 표면에서도 전혀 미끄러져 나가는 일이 발생하지 않습니다.
We've also worked with Volkswagen Oracle, on Shelley, an autonomous race car that has raced at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats, gone around Thunderhill Raceway Park in the sun, the wind and the rain, and navigated the 153 turns and 12.4 miles of the Pikes Peak Hill Climb route in Colorado with nobody at the wheel.
저희는 Shelley시에 있는 폭스바겐 오라클 (Volkswagen Oracle)과 공동으로 보너빌 암염지대를 시속 210 km 로 달리고, 날씨가 좋건, 비바람이 치건 상관없이 썬더힐 경주 코스를 질주하거나 콜로라도의 파이크 힐 언덕에서 153번이나 코너를 돌며 20kn 나 운전사 없이 달려달 수 있는 무인 자동차를 만들었습니다.
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun doing this. But in fact, there's something else that we've developed in the process of developing these autonomous cars. We have developed a tremendous appreciation for the capabilities of human race car drivers. As we've looked at the question of how well do these cars perform, we wanted to compare them to our human counterparts. And we discovered their human counterparts are amazing. Now, we can take a map of a race track, we can take a mathematical model of a car, and with some iteration, we can actually find the fastest way around that track. We line that up with data that we record from a professional driver, and the resemblance is absolutely remarkable.
말할 것도 없이 이 작업을 하면서 매우 즐거웠습니다. 그런데 사실, 이런 무인 자동차를 개발하는 과정에서 우리는 또 다른 발전을 이루어냈어요. 우리는 인간 경주 운전자의 능력에 대해 엄청난 능력의 진가를 알아내게 된겁니다. 이런 자동차들의 성능이 얼마나 좋은지의 문제를 연구하면서 우리는 이 자동차들과 이에 대응하는 인간의 역할을 비교하고 싶어졌습니다, 거기서 우리는 인간의 역할에 해당하는 부분에 대해서 놀라움을 금할 수 없었죠. 자, 그럼 경주장의 지도를 가져와 볼까요. 경주용 자동차의 움직임을 수학적 모델로 잡아보죠. 얼마간은 반복 과정도 있구요. 사실 우리는 경주트랙에서 가장 빠른 길을 찾아낼 수 있습니다. 그것을 직업적 경주 운전자로부터 얻은 자료와 함께 나열해 보죠. 그 두 자료의 유사함이란 정말 놀라울 정도에요.
Yes, there are subtle differences here, but the human race car driver is able to go out and drive an amazingly fast line, without the benefit of an algorithm that compares the trade-off between going as fast as possible in this corner, and shaving a little bit of time off of the straight over here. Not only that, they're able to do it lap after lap after lap. They're able to go out and consistently do this, pushing the car to the limits every single time. It's extraordinary to watch. You put them in a new car, and after a few laps, they've found the fastest line in that car, and they're off to the races.
네, 여기 약간의 차이가 있기는 하네요. 하지만 인간 경주 운전자는 밖으로 돌아 놀라울 정도로 가장 빠른 선을 따라 운전합니다. 그것은 이 코너에서 가장 빠른 선을 따라 달리는 것과 여기 직선을 조금 벗어나서 약간의 시간을 벌며 달릴 때의 득실을 비교하는 알고리즘 같은 것은 전혀 사용하지 않고도 가능합니다. 그뿐 아니라, 인간 경주 운전자들은 이런 것을 계속 반복해서 해내죠. 그즐은 경주에 나가 끊임없이 이런 작업을 반복해서 수행합니다. 매 순간마다 자동차의 능력을 극대화하여 이용하는거죠. 보기만해도 대단하죠. 이 사람들에게 새로운 차를 운전하게 한 후, 경주장을 몇 바퀴만 돌고나면, 그 차가 가장 빠르게 주행할 수 있는 선을 찾아냅니다. 그리고는 바로 경주에 나갈 수 있을 정도에요.
It really makes you think, we'd love to know what's going on inside their brain. So as researchers, that's what we decided to find out. We decided to instrument not only the car, but also the race car driver, to try to get a glimpse into what was going on in their head as they were doing this. Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes to the head of John Morton. John Morton is a former Can-Am and IMSA driver, who's also a class champion at Le Mans. Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students and this sort of research. She's putting electrodes on his head so that we can monitor the electrical activity in John's brain as he races around the track.
정말 다시 한번 생각하게 되는 것은, 이 사람들의 뇌속에서 어떤 일이 일어나도 있는지 알고 싶어져요. 그래서, 연구자로써 이것을 찾아내보려고 했어요. 우리는 차에만 측정 장비를 장치한게 아니라 인간 운전자에게도 사용했습니다. 운전을 할 때, 그들의 뇌에서는 도대체 무슨 일이 일어나는지 약간의 단서라도 찾고 싶었던거죠. 여기 이것은 리나 하보트 박사가 죤 모튼의 머리에 전기장치를 연결하고 있어요. 죤 모튼은 전직 Can-Am 과 IMSA 경주자였구요 (*Can-Am: 캐나다-미국 대항 경주대회) (*IMSA: 국제 스포츠 자동차 연맹) 르 망스 대회의 우승자이기도 합니다. 그는 대단한 운전 능력도 가지고 있고, 대학원생들과 함께 고생하며 이런 연구에 기꺼이 참여해 주었습니다. 그의 머리에 전기장치를 달고 그가 경주장을 달릴 때, 그의 뇌에서 어떤 전기적 활동이 일어나는지 확인할 수 있었습니다.
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head and understand exactly what all of his thoughts are on the track. However, neuroscientists have identified certain patterns that let us tease out some very important aspects of this. For instance, the resting brain tends to generate a lot of alpha waves. In contrast, theta waves are associated with a lot of cognitive activity, like visual processing, things where the driver is thinking quite a bit. Now, we can measure this, and we can look at the relative power between the theta waves and the alpha waves. This gives us a measure of mental workload, how much the driver is actually challenged cognitively at any point along the track.
물론, 우리는 그의 머리에 여러개의 장치를 연결하거나 경주장에서 그가 하는 모든 생각을 정확하게 이해할 수는 없습니다. 하지만, 신경과학자들이 몇가지 패턴을 찾아냈습니다. 이 패턴들로부터 우리는 매우 중요한 정보를 얻을 수 있었습니다. 예를 들어, 휴식중인 뇌는 많은 양의 알파(α)파를 발산하는 경향이 있어요. 반면에 쎄타(θ)파는 많은 인지 활동과 관련이 있죠. 시각자료를 처리하는 과정이 여기 속합니다. 운전자가 상당히 많은 생각을 해야 하는 과정입니다. 이제 이걸 측정해보면 우리는 알파파와 쎄타파의 상대적인 차이를 볼 수 있어요. 이 자료로 부터 우리는 정신적인 작업의 부하를 측정할 수 있죠. 그러니까, 경주장의 어느 지점에서 운전자가 인지적으로 가장 힘들어 하는가 등의 정보죠.
Now, we wanted to see if we could actually record this on the track, so we headed down south to Laguna Seca. Laguna Seca is a legendary raceway about halfway between Salinas and Monterey. It has a curve there called the Corkscrew. Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick right-handed turn as the road drops three stories. Now, the strategy for driving this as explained to me was, you aim for the bush in the distance, and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
우리는 실제로 경주장에서 이걸 기록해보고 싶었죠. 그래서 우리는 남쪽의 라구나 세카로 내려갔습니다. 라구나 세카는 쎌리나와 몬터레이 중간쯤에 있는 전설적인 경주장이에요. 거기엔 "코르크따개"라고 볼리는 곡선 길이 있죠. "코르크따개"는 정말 속기 쉬운 길이죠. 그걸 지나면 바로 오른쪽으로 돌아 길이 3층 높이 정도 아래로 향해 내려갑니다. 제가 들은 대로라면, 여기를 지나는 전략은 멀리 있는 덤불 숲을 향해 달리다보면 길이 아래로 내려가면서, 아까 본것이 사실은 나무였다는 것을 알게 된다는거죠.
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford, we were able to take John there and put him behind the wheel of a 1960 Porsche Abarth Carrera. Life is way too short for boring cars. So, here you see John on the track, he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that -- and you can see, actually, his mental workload -- measuring here in the red bar -- you can see his actions as he approaches. Now watch, he has to downshift. And then he has to turn left. Look for the tree, and down.
자.. 좋습니다. 스탠포드 대학의 Revs 프로그램 덕분에 우리는 죤 모톤을 그리로 데려가서 운전을 시켜봤어요. 차는 1960년형 포르쉐 아바스 카레라(Abarth Carrera) 였죠. 인생은 별볼일 없는 차를 타기엔 너무 짧아요. 자 여기 경주장에 나온 죤 모톤 입니다. 그는 언덕을 오른 후 -- 아! 아떤 사람들은 그걸 좋아하죠 -- 그리고는 바로 보실 수 있습니다. 그의 뇌속 작업부하는 --여기 붉은 막대로 표시됩니다 -- 그가 여기 접근할 때 운전하는게 보이시죠. 보세요. 이제 아랫쪽을 향해 달립니다. 그리고는 왼쪽으로 돌아 나무가 보이자 바로 내려갑니다.
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task. You can see his mental workload spike as he goes through this, as you would expect with something that requires this level of complexity. But what's really interesting is to look at areas of the track where his mental workload doesn't increase. I'm going to take you around now to the other side of the track. Turn three. And John's going to go into that corner and the rear end of the car is going to begin to slide out. He's going to have to correct for that with steering. So watch as John does this here. Watch the mental workload, and watch the steering. The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it, and no change whatsoever in the mental workload. Not a challenging task. In fact, entirely reflexive.
이 과정이 상당히 어려운 일이라는건 그리 놀랄 일도 아니죠. 이 과정을 거치는 동안 그의 뇌속에서 작업부하는 날카롭게 증가합니다. 이런 정도의 난이도라면 쉽게 예상이 가능한 정도겠지요. 그런데 정말 흥미로운 것은, 경주장 트랙의 이 부분에서 그의 뇌속 작업부하는 더 커지지 않아요. 이제 경주장의 다른 쪽으로 여러분을 안내하죠. 3번 코너입니다. 죤 모톤이 코너쪽으로 진입하려고 합니다. 차의 뒤쪽 끝이 바깥쪽으로 미끄러지려고 하죠. 운전대를 조정해서 바로 잡아야 하겠죠. 그가 여기서 어떻게 하는지 잘 보세요. 그의 뇌속 작업부하와 운전대를 보세요. 자동차가 미끄러져 나가려하자 그걸 바로 잡으려고 절묘하게 조정합니다. 그런데 그의 뇌속 작업부하는 전혀 변화가 없어요. 그에게는 대단히 도전적인 과정이 아닌거죠. 거의 완벽하게 자동적으로 반응하는 겁니다.
Now, our data processing on this is still preliminary, but it really seems that these phenomenal feats that the race car drivers are performing are instinctive. They are things that they have simply learned to do. It requires very little mental workload for them to perform these amazing feats. And their actions are fantastic. This is exactly what you want to do on the steering wheel to catch the car in this situation.
이런 것에 대해서 우리가 조사한 자료는 아직 준비 정도 단계지만 이런 결과는 경주용 차의 운전자들의 반응 방식은 본능적이라는 사실은 대단해 보이기까지 하죠. 운전 기술은 단지 그렇게 해야 한다고 배우는 기술이라는 겁니다. 그 사람들이 이런 놀라운 기술을 부리는데는 정신적인 작업부하가 거의 필요하지 않다는 겁니다. 그 사람들의 움직임은 정말 놀라워요. 운전대를 잡고 이런 상황에서 자동차를 바로 잡는데 하는 일이 딱 이 정도라는 말이죠.
Now, this has given us tremendous insight and inspiration for our own autonomous vehicles. We've started to ask the question: Can we make them a little less algorithmic and a little more intuitive? Can we take this reflexive action that we see from the very best race car drivers, introduce it to our cars, and maybe even into a system that could get onto your car in the future? That would take us a long step along the road to autonomous vehicles that drive as well as the best humans.
우리는 이런 결과로부터 우리가 만들고 있는 무인 차량에 대해서 상당한 통찰력과 영감을 얻게 되었습니다. 우리는 이런 의문을 갖기 시작했죠: 무인자동차은 덜 기계적인 대신, 보다 더 직관적으로 만들 수 있을까? 최고의 경주 운전자로부터 볼 수 있던 이런 반사적 행동을 만들어 낼 수 있을까? 그래서 우리가 만드는 자동차에 적용하고 심지어는 미래의 모든 자동차에도 이런 시스템을 적용할 수 있을까? 최고의 운전자처럼 운전하는 무인 차량을 만드는 과정은 아마도 상당히 긴 여정이 될 것입니다.
But it's made us think a little bit more deeply as well. Do we want something more from our car than to simply be a chauffeur? Do we want our car to perhaps be a partner, a coach, someone that can use their understanding of the situation to help us reach our potential? Can, in fact, the technology not simply replace humans, but allow us to reach the level of reflex and intuition that we're all capable of?
하지만, 그로 인해 우리는 또한 조금 더 깊은 생각을 하게 된거지요. 우리는 자동차로부터 단순히 운전하는 것 이상을 원하는 것일까? 우리는 자동차가 우리 자신의 최대한 능력에 도달할 수 있도록 주변 상황을 이해하고 사용할 수 있는 사람, 그러니까, 동료나 코치의 역할을 해주기를 바라는걸까? 사실 자동차 같은 기술은 인간을 대신할 수 있을 뿐만 아니라 우리가 할 수 있는 최대한의 반응 혹은 직관적인 능력 수준까지 제공할 수 있을까요?
So, as we move forward into this technological future, I want you to just pause and think of that for a moment. What is the ideal balance of human and machine? And as we think about that, let's take inspiration from the absolutely amazing capabilities of the human body and the human mind.
그러니까, 이런 미래 기술의 시대로 나아가면서 우리는 여러분들께서도 잠깐 멈추어 다시 한번 생각해보시기를 바랍니다. 인간과 기계가 이룰 수 있는 이상적인 균형은 어떤걸까? 이런걸 생각할 때, 인간의 육체와 정신이 지닌 정말 놀라운 이 능력으로부터 나오는 영감을 가져보기를 바랍니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)