4년 전, 알렉스 켄달(Alex Kendall)은 영국의 한적하고 작은 시골길에서 차를 운전하고 있었다. 그는 주행 도중에 운전대에서 손을 떼었다. 저가형 카메라 몇 대와 거대한 신경망을 장착한 그 차는 한쪽으로 방향을 틀었다. 켄달은 수초 동안 핸들을 잡고 차의 방향을 교정했다. 이후 켄달이 핸들에서 다시 손을 놓자, 차는 또 길에서 벗어났다. 켄달은 이를 재차 바로잡았다. 그는 자동차가 도로를 벗어나지 않고 운전하기를 배우는 데 20분도 걸리지 않았다고 했다.

차에게 운전을 가르치기 위해 실제 도로에 나가 ‘강화학습(reinforcement learning)’을 시도한 것은 그때가 처음이었다. 강화학습이란 시행착오를 통해 작업을 수행하도록 훈련시키는 인공지능(AI) 기술이다. 차세대 스타트업들은 이 기술이 자율주행차를 일상에 이용할 수 있는 수준으로 발전시키기 위한 돌파구가 될 것으로 믿는다.

강화학습은 비디오 게임이나 바둑 등의 분야에서 기술적으로 인간을 뛰어넘는 수준의 컴퓨터 프로그램을 만드는 데 이용되었고, 현재 핵융합로를 제어하는 데도 활용되고 있다. 하지만 많은 이들이 자동차 운전만큼은 이 방식을 적용하기에 너무 복잡할 것으로 생각했다. “다들 우리를 비웃었다.” 영국의 무인 자동차 회사 ‘웨이브(Wayve)’의 설립자이자 CEO인 켄달이 회상했다.