Teslan tutkan tarkkuudesta ei ole tietoa, mielelläni jonkin vertailun tai testiviedon aiheesta katsoisin jos sulla sellanen on heittää? Teslan tutkan aiheuttamista kuolemista en ole kuullutkaan, onko näistä jotain infoa jossain?
Tältä vuodelta löytyy kaksi kuolemaa, kummatkin Floridasta.
Tesla’s Latest Autopilot Death Looks Just Like a Prior Crash ja kuten tuosta käy käsiksi niin kyseessä on melkein identtinen tapaus vuodelta 2016, eli mitään tällä välillä ei ole parantunut. Tässä toista tapausta tältä vuodelta, mutta tapahtumaketju on eri, lane-assist ilmeisesti ohjannut päin vastaantulijaa auton (tästäkin löytyy muita esimerkkejä, mutta kaikissa ei onneksi kuolla):
Family calls for investigation after Tesla driver dies in Osceola crash
Erillisiä onnettomuuksia joissa ei olla kuoltu, mutta on törmätty paikalla olevaan esineeseen löytyy läjäpäin lisää. mm. pysäköityyn poliisiautoon:
A Tesla on Autopilot rear-ended a parked police car, renewing safety concerns
Waymo saattaa tehdä tällä hetkellä parasta tulosta, mutta ei sitä maalia saavuteta kalliilla instrumenteilla, vaan tekoälyllä. Kuten sanoin, sensoripaketiksi riittää kun voi kerätä dataa saman verran tai enemmän kuin ihminen, lopun hoitaa tekoäly, eli softa (toki tekoälyä tukeva rauta on oleellinen asia myös).
Tuo on sinun mielipiteesi, itse olen eri mieltä. Jotain pieniä muutoksia/päivityksiä rautaan voi tulla, mutta ei merkittäviä. Kunhan ehto "pystyy keräämään dataa yhtä paljon, tai enemmän kuin ihminen" täyttyy, se riittää.
Ei autolla ajamisella voida luottaa siihen että kaikki tilanteet on käsitelty etukäteen. Kyllä auton algoritmin pitää pystyä myös itse käsittelemään se data ja tuota varten ei nykyautoissa ole läheskään tarpeeksi potkua, nimittäin se on ihan eriluokan käsittelyongelma kuin olemassa oleviin malleihin vertaaminen.
Nauttisitko tilanteesta jossa lumisade lähetettäisiin aina ensin Teslalle ja ehkä vuoden päästä saisit päivityksen jossa lumisade tunnistuisi? Sitä ennen jokainen auto vetäisi joko hätäjarrut "koska edessä on kohde" tai menisi seinään koska "ei näe". Tosin eihän tuohon "ei näe" ongelmaan ole vielä nykyisissä Tesloissa ratkaisua, joten se jo pelkästään poistaa kaikki mahdollisuudet siihen että ajoneuvo kykenisi liikkumaan itsenäisesti.
Ollakseen oikeasti itsenäinen, auton pitäisi pystyä käsittelemään sitä dataa myös niin että se osaa ratkaista ongelmia tilanteissa joita se ei tunne. Ei voi olla niin (kuten nykyisin on), että kun maahan piirretyt kaistat menevätkin työmaan takia hieman päällekkäin vanhojen ja uusien maalausta kohdalta, niin auto ajaa päin seinää. Ei tällaisia kaikkia vaihtoehtoja voida opettaa aina niin että ensin pitää osua johonkin jotta saadaan tietoa. Ei myöskään, mitä tehdä kun lunta ja on aurattu hieman eri tavalla. Mahdollisuuksia on liikaa, pelkällä valmiilla opetuksella se ei toimi.
Se uuden tiedon omaksuminen ja mallin rakentaminen on raskas operaatio, siinä missä toinen puoli eli vertailu on kevyt operaatio.
Mulla taas fiilis ettet ymmärrä neuroverkkojen toimintaperiaatetta. Ei tarvita mitään huikeita luovia päättelykykyjä, riittävän paljon toistoja on se mitä tarvitaan. Datan määrä ratkaisee lopulta neuroverkon kyvyn. Alempana tarkemmin.
Ei ole mahdollista mallintaa kaikkea tapahtuvaa etukäteen, eikä neuroverkko pysty muuten asiaa käsittelemään suoraan - eihän se sisällä mitään varsinaista älyä, eikä liikenteen säännöt pidä aina paikkaansa tai sisällytä kaikkia mahdollisia vaihtoehtoja. Tähän kun lisätään vielä eri maissa olevat eroavaisuudet liikennesäännöissä, niin tahtoisitko törmätä seinään sen takia ettei jenkeissä opetettu malli toiminutkaan oikein täällä? Tai kun Briteissä ajettiin väärällä puolella?
Ei se neuroverkkojen autuus laskea valmiiksi asioita ole mitenkään mullistavaa (tai edes uutta). Se vaan ei kykene edelleenkään totuttautumaan tilanteeseen jossa malli ei päde, tai mallia ei ole. Sellainen ei myöskään liikenteessä käy, eikä kovin hyvältä ole viime vuosina kuitenkaan näyttänyt kehityskään - tapahtuneet onnettomuudet esim. FSD:llä ovat sellaisia joita ei saisi sattua. Ne ovat täysin raakileita tässä vaiheessa ja seuraavat mallia "tässä on kuviteltu kisko, seuraa". Se on todella pitkällä vielä siitä että se kykenisi järkevästi seuraamaan ihmisten liikkeitä, joita kuitenkin siellä liikenteessä suurin osa on. Eivätkä ne ihmiset sieltä katoa, vaan ensin koneen olisi opeteltava miten ihmiset reagoivat asioihin - ja se taas alkaa olemaan malleille vaikeaa.