Karpathy, ancien directeur de l'IA de Tesla, révèle son départ et sa solution de vision pure

Andrej Karpathy, ancien directeur de l'intelligence artificielle de Tesla et nouveau professeur de célébrités sur Internet en IA, a récemment participé au podcast de l'expert en intelligence artificielle du MIT, Lex Fridman. Pour les passionnés d’intelligence artificielle, cette interview peut être qualifiée d’« extase du double chef ».

Au cours de l'interview de près de trois heures et demie, les deux hommes ont parlé de grands sujets tels que l'intelligence artificielle, l'univers et la société humaine. Ils ont également discuté en détail de nombreuses technologies de Tesla, telles que la conduite autonome et les robots humanoïdes Optimus. , et spécial... SLA Vision Solutions. En outre, les deux ont également parlé de la démission d'Andrej, qui préoccupe le plus le public, et de la raison pour laquelle Tesla a annulé le radar à ultrasons.

Pas besoin de radar : cher mais difficile à utiliser !

Tesla a supprimé le radar à ondes millimétriques de la suite de capteurs l'année dernière et vient d'annoncer qu'elle supprimerait tous les radars à ultrasons, ne conservant que les caméras, et adopterait une solution purement visuelle. Lex a demandé : « Est-ce que cela rend la détection routière du véhicule plus difficile ou plus facile ? »

Karpathy a déclaré : « Les gens considèrent souvent ces capteurs comme un atout intégral de la voiture, mais si l'ensemble du produit est pleinement pris en compte, le sexe, ces capteurs sont en fait un fardeau potentiel. "

"Ces capteurs ne sont pas gratuits et ne peuvent pas apparaître de nulle part dans la voiture. Non seulement il faut une chaîne d'approvisionnement complète, mais il faut aussi que quelqu'un en soit responsable. l'approvisionnement", et ceux-ci coûtent de l'argent réel.

Dans le même temps, le capteur peut mal fonctionner et doit être remplacé. "Dans le cadre de la construction automobile, la production de capteurs peut également freiner le progrès global. Vous avez donc non seulement besoin d'approvisionnement et de maintenance, mais aussi d'une équipe pour écrire le firmware

Pas seulement cela, l'utilisation du radar." Les capteurs entraîneront également une défaillance du système de détection. Karpathy a déclaré : « Leur intégration dans le système de la voiture entraînera une expansion excessive de l'ensemble du système. »

L'installation d'autant de capteurs exercera également une pression sur le moteur de données. À mesure que les développements se poursuivent au fil du temps, les fonctions des capteurs deviennent de plus en plus raffinées. "Il y a trop de radars maintenant, chacun avec des fonctions différentes. Cela a provoqué une expansion excessive du système de détection. De plus, trop de radars vont interférer les uns avec les autres et affecter l'effet

Il a hautement félicité son ancien patron Musk." capacité à simplifier le complexe, « Je pense qu'Elon est très doué pour simplifier. Il a dit un jour : « Les meilleures parties ne sont pas des parties. » Il essaie toujours d'écarter les choses sans importance et fait toujours des soustractions, car il comprend le phénomène d'organisation. augmentation de l'entropie. "

Le coût est élevé, il y a de nombreux problèmes et les gens doivent constamment le réparer. Cela apportera également de la complexité au système de détection. Dans ce cas, le coût d’installation du radar est élevé et le potentiel de développement est faible.

"En tant qu'ingénieur en vision par ordinateur, si vous souhaitez améliorer le réseau de détection de véhicules, vous examinerez si l'ajout de capteurs est utile et dans quelle mesure. Nous menons des expériences comparatives pour vraiment déterminer si le radar peut fournir un état des routes très utile. informations aux propriétaires de voitures. Mais les résultats montrent que la différence n'est pas énorme, ce qui signifie que le radar n'est pas utile. " Karpathy a non seulement expliqué pourquoi Tesla a abandonné cette technologie, mais a également affirmé que d'autres constructeurs automobiles feraient le même choix. "Semblable au lidar, je ne pense pas que le radar à ultrasons puisse fournir beaucoup d'informations supplémentaires. Je pense que d'autres entreprises qui utilisent encore le lidar abandonneront cette technologie

Solution purement visuelle : mieux vaut

Karpathy pour les solutions purement visuelles." grande promesse. "Si nous choisissons une solution de vision pure, nous pouvons mutualiser toutes nos ressources et construire un moteur de données puissant."

"La bande passante de ce capteur est très élevée, et nous avons fait des progrès substantiels dans ce domaine. A condition de le faire. si nous investissons massivement dans cette technologie, nous pouvons réaliser des réalisations extraordinaires."

Karpathy a déclaré qu'une solution purement visuelle est à la fois nécessaire et suffisante. Dans un sens, le monde est conçu pour la consommation visuelle humaine, et les gens ont des besoins visuels.

En même temps, cette solution peut fournir toutes les informations de conduite dont tous les conducteurs ont besoin. "Nous devons donc concentrer nos ressources sur le développement de cette technologie et continuer à nous demander : 'Est-ce que je veux vraiment introduire d'autres capteurs ?' Je pense que la réponse dans ce cas est non

.

Bien que la solution de vision pure ait reçu un fort soutien de Karpathy, lorsque Lex lui a demandé comment il considérait la différence entre les solutions lidar et de vision pure, ainsi que les nuages ​​de points et les voxels, Karpathy a répondu franchement : Les deux ne sont pas au centre de la conduite automatisée. .

Il a déclaré : « Je n'ai jamais compris ce débat. Parce que ce n'est pas le cœur du problème. Je pense que tout le monde devrait faire attention à l'existence d'une flotte d'essais routiers comme support lorsqu'on parle d'automatisation. Le système de renseignement peut être meilleur. La clé du service. "

Par conséquent, il est nécessaire d'être exhaustif lorsque l'on considère les capacités de détection du capteur. Cela inclut s'il peut fournir une flotte d'essais routiers pour collecter de grandes quantités de données, s'il peut intégrer des capteurs et des données, et intégrer des capteurs dans le moteur de données pour permettre une recherche rapide de différentes parties des données, puis améliorer continuellement les modèles utilisés. .

Carte au niveau du centimètre : Pas besoin !

Quand on lui a demandé ce qu'il pensait des autres entreprises produisant des cartes haute définition des voitures autonomes dans leurs zones d'exploitation, Karpathy a répondu : "C'est fou !" changer le monde, en parler à l'échelle mondiale Comment cette technologie peut-elle être appliquée au domaine des transports Si vous devez continuellement fournir une carte précise au centimètre près du monde ou d'une ville et la maintenir à jour, le coût est trop élevé ? " Lorsque Lex a demandé si cette approche serait étendue aux États-Unis. En examinant toutes les régions du pays, Karpathy a utilisé l'exemple de Tesla pour expliquer : " Les gens n'ont pas besoin d'une carte d'une telle précision. Une carte précise suffit pour afficher des informations clés telles que les conditions routières et les sections de route à venir. Les conducteurs peuvent les utiliser tout comme Google Maps. Les informations clés sont de comprendre votre environnement "

" Tesla utilise des informations avec une résolution similaire. à Google Maps dans le système de conduite. Mais il ne pré-dessine pas de cartes avec une précision centimétrique. Cette approche est superflue et ingrate, elle dilue également les capacités de l'équipe et empêche les techniciens de se concentrer sur ce qui est vraiment nécessaire, à savoir l'ordinateur. problèmes de vision. "

Reviendrez-vous après votre départ ? C'est de l'amour

En parlant de la raison pour laquelle il a quitté Tesla, Karpathy a déclaré que c'était une décision difficile. Bien que Tesla n’ait pas encore pleinement mis en œuvre la conduite autonome, l’équipe R&D a pu se développer de manière autonome. Cette démission lui a également donné l'occasion de reconsidérer son amour pour l'intelligence artificielle, l'open source et l'éducation.

Auparavant, il avait travaillé pour Tesla pendant 5 ans et relevait directement du grand patron Musk Parmi les dirigeants de Tesla, il est définitivement considéré comme un vétéran. Selon certaines informations, le disciple de Li Feifei était en congé depuis plusieurs mois. Il avait précédemment déclaré qu'il reviendrait chez Tesla après son congé dans un avenir proche, mais il a immédiatement annoncé sa démission.

Karpathy a déclaré : « Je suis très heureux d'aider Tesla à atteindre de nombreux objectifs au cours des cinq dernières années. La décision de partir est en fait un choix difficile. Au cours de ces cinq années, la conduite autonome a achevé sa « graduation » " En commençant par trébucher pour trouver un moyen, je conduis dans les rues de la ville. J'attends avec impatience l'avenir d'une équipe de conduite autonome plus puissante pour continuer à être brillant. " Concernant ses projets futurs après avoir quitté son emploi, a-t-il déclaré. : "Il n'y a rien dans le futur. Le plan spécifique pourrait être de revenir dans des domaines où il a une passion de longue date, comme le travail sur la technologie de l'IA, l'open source et l'éducation. "

Bien sûr, il a également mentionné la possibilité de son retour chez Tesla dans l'interview : "Peut-être quelque part. Je reviendrai un jour travailler sur Optimus ou AGI (Artificial General Intelligence) chez Tesla. Tesla sera une entreprise incroyable avec des designers talentueux dans cette immense entreprise de robotique. Nous créons une entreprise sans précédent. de nouvelles choses. Ce qu'il poursuit n'est pas le matériel et le statut, mais le progrès continu de la technologie. Ceci est similaire au comportement de son mentor Li Feifei, qui a refusé de changer de carrière après l'obtention de son diplôme et s'en est tenu à la recherche sur la reconnaissance d'images informatiques. C'est peut-être « comme un enseignant, comme un disciple » !

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