Bekas pengarah AI Tesla Karpathy mendedahkan pemergiannya dan penyelesaian penglihatan tulen

Bekas pengarah kecerdasan buatan Tesla dan guru selebriti internet AI yang baharu Andrej Karpathy baru-baru ini mengambil bahagian dalam podcast pakar kecerdasan buatan MIT, Lex Fridman. Bagi penggemar kecerdasan buatan, wawancara ini boleh disifatkan sebagai "double chef ecstasy".

Dalam temu bual hampir tiga setengah jam, kedua-duanya bercakap tentang topik besar seperti kecerdasan buatan, alam semesta dan masyarakat manusia. Mereka juga membincangkan secara terperinci banyak perkara teknologi Tesla, seperti Pemanduan autonomi, robot humanoid Optimus dan penyelesaian penglihatan Tesla. Di samping itu, kedua-duanya juga bercakap tentang peletakan jawatan Andrej, yang paling dibimbangkan oleh penonton, dan sebab mengapa Tesla membatalkan radar ultrasonik.

Tidak perlu radar: mahal tetapi sukar untuk digunakan!

Tesla mengalih keluar radar gelombang milimeter daripada suite sensor tahun lepas, dan baru sahaja mengumumkan bahawa ia akan mengalih keluar semua radar ultrasonik, hanya mengekalkan kamera dan menggunakan penyelesaian visual semata-mata. Lex bertanya: "Adakah ini menjadikan kenderaan itu lebih sukar atau lebih mudah untuk mengesan jalan raya?" , tetapi jika integriti produk dipertimbangkan sepenuhnya, penderia ini sebenarnya merupakan beban yang berpotensi. Bukan sahaja mereka perlu berada di sana Rantaian bekalan yang lengkap juga memerlukan seseorang untuk bertanggungjawab untuk pemerolehan,” dan ini semua memerlukan wang sebenar.

Pada masa yang sama, penderia mungkin gagal dan perlu diganti. "Sebagai sebahagian daripada pembuatan kereta, pengeluaran penderia juga boleh menyeret ke bawah jadual keseluruhan. Jadi, anda bukan sahaja memerlukan perolehan dan penyelenggaraan, tetapi anda juga perlu mempunyai pasukan untuk menulis perisian tegar." 🎜>Bukan itu sahaja, gunakan penderia Radar juga merumitkan sistem pengesanan. Karpathy berkata: "Menggabungkan mereka ke dalam sistem kereta akan menyebabkan sistem keseluruhan menjadi berlebihan."

Memasang begitu banyak penderia juga akan memberi tekanan pada enjin data. Apabila perkembangan terus berlaku dari semasa ke semasa, fungsi penderia menjadi semakin diperhalusi. "Terdapat terlalu banyak radar sekarang, masing-masing mempunyai fungsi yang berbeza. Ini telah menyebabkan pengembangan sistem pengesanan yang berlebihan. Selain itu, terlalu banyak radar akan mengganggu antara satu sama lain dan menjejaskan kesannya." 🎜>Dia sangat memuji keupayaan bekas bosnya Musk untuk memudahkan kompleks itu, “Saya rasa Elon sangat pandai memudahkannya. Dia pernah berkata: 'Bagian terbaik bukan bahagian.' penting. , telah melakukan penolakan, kerana dia memahami fenomena entropi organisasi "

Kosnya tinggi, terdapat banyak masalah, dan kakitangan perlu sentiasa membaiki. Ia juga akan membawa kepada kerumitan sistem pengesanan. Dalam kes ini, kos pemasangan radar adalah tinggi dan tidak banyak potensi pembangunan.

"Sebagai jurutera penglihatan komputer, jika anda ingin menambah baik rangkaian pengesanan kenderaan, anda akan mempertimbangkan sama ada menambah penderia berguna dan betapa bergunanya. Kami menjalankan eksperimen perbandingan untuk benar-benar menentukan sama ada radar boleh menyediakan pemilik kereta dengan Menyediakan maklumat trafik yang sangat berguna, tetapi keputusan menunjukkan bahawa perbezaannya tidak ketara, yang menunjukkan bahawa radar tidak berguna" Karpathy bukan sahaja menjelaskan mengapa Tesla meninggalkan teknologi ini, tetapi juga menegaskan. Syarikat kereta lain akan buat pilihan yang sama. "Serupa dengan lidar, saya tidak fikir radar ultrasonik boleh memberikan banyak maklumat tambahan. Saya rasa syarikat lain yang masih menggunakan lidar akan meninggalkan teknologi ini."

Penyelesaian visual semata-mata: Yichi yang lebih baik

Karpathy mempunyai harapan besar untuk penyelesaian visual semata-mata. "Jika kami memilih penyelesaian penglihatan tulen, kami boleh menumpukan semua sumber dan membina enjin data yang berkuasa." dalam hal ini. Hanya melabur banyak dalam teknologi dan anda boleh mencapai hasil yang luar biasa." Karpathy berkata bahawa penyelesaian visual semata-mata adalah perlu dan mencukupi. Dari satu segi, dunia direka untuk penggunaan visual manusia, dan orang mempunyai keperluan visual.

Pada masa yang sama, penyelesaian ini boleh memberikan semua maklumat pemanduan yang diperlukan oleh semua pemandu. "Jadi kami perlu menumpukan sumber kami untuk membangunkan teknologi ini dan terus bertanya kepada diri sendiri: 'Adakah saya benar-benar mahu memperkenalkan penderia lain?' Saya fikir jawapan dalam kes ini adalah tidak."

Walaupun penyelesaian penglihatan tulen mendapat sokongan kuat daripada Karpathy, apabila Lex bertanya pendapatnya tentang penyelesaian lidar dan penglihatan tulen, serta perbezaan antara awan titik dan voxel, Karpathy berkata terus terang: Kedua-duanya tidak berautonomi memandu.

Beliau berkata: "Saya tidak pernah memahami perbahasan ini. Kerana ia bukan inti masalah. Saya fikir semua orang harus memberi perhatian sama ada terdapat armada ujian jalan raya sebagai sokongan apabila membincangkan automasi. Ini adalah kunci kepada sama ada sistem kecerdasan buatan boleh menyediakan perkhidmatan yang lebih baik "

Oleh itu, keupayaan pengesanan penderia mesti dipertimbangkan secara menyeluruh. Ini termasuk sama ada ia boleh menyediakan kumpulan ujian jalan untuk mengumpul sejumlah besar data, sama ada ia boleh menyepadukan penderia dan data, dan menyepadukan penderia ke dalam enjin data untuk membolehkan carian pantas bagi bahagian data yang berbeza, dan kemudian menambah baik model yang digunakan secara berterusan .

Peta aras sentimeter: Tidak perlu!

Apabila ditanya pendapatnya tentang syarikat lain yang mengeluarkan peta definisi tinggi bagi kereta pandu sendiri di kawasan operasi mereka, Karpathy berkata: "Memang gila!" 🎜>" Kami telah bercakap tentang cara pemanduan autonomi akan mengubah dunia dan cara teknologi ini boleh digunakan untuk pengangkutan pada skala global. Jika anda perlu terus menyediakan peta dunia atau bandar yang tepat pada tahap sentimeter dan mengekalkannya dikemas kini dengan kerap, kosnya terlalu tinggi."

Apabila Lex bertanya sama ada pendekatan ini akan diperluaskan ke semua bahagian di Amerika Syarikat, Karpathy menggunakan contoh Tesla untuk menerangkan: "Orang ramai tidak memerlukan peta berketepatan tinggi Peta ini cukup untuk memaparkan maklumat penting seperti keadaan jalan raya dan bahagian jalan di hadapan.

" Ia menggunakan maklumat dengan peleraian yang serupa dengan Peta Google. Tetapi ia tidak melukis peta dengan ketepatan tahap sentimeter. Pendekatan ini berlebihan, tidak berterima kasih dan mencairkan keupayaan pasukan untuk fokus pada masalah penglihatan komputer 》

Adakah anda akan kembali selepas meninggalkan kerja anda? Ini adalah cinta

Apabila bercakap tentang sebab dia meninggalkan Tesla, Karpathy berkata ia adalah keputusan yang sukar. Walaupun Tesla belum lagi melaksanakan pemanduan autonomi sepenuhnya, pasukan R&D telah dapat membangun sendiri. Peletakan jawatan ini juga memberinya peluang untuk mengkaji semula cintanya terhadap kecerdasan buatan, sumber terbuka dan pendidikan.

Sebelum ini, dia telah bekerja untuk Tesla selama 5 tahun dan melaporkan terus kepada bos besar Musk Dalam kalangan eksekutif Tesla, dia pastinya dianggap sebagai seorang veteran. Menurut laporan, murid Li Feifei telah bercuti selama beberapa bulan sebelum ini dia berkata bahawa dia akan kembali ke Tesla selepas bercuti dalam masa terdekat, tetapi dia segera mengumumkan peletakan jawatannya.

Karpathy berkata: "Saya sangat gembira dapat membantu Tesla mencapai banyak matlamat dalam tempoh lima tahun yang lalu. Keputusan untuk pergi sebenarnya adalah pilihan yang sukar . Dalam tempoh lima tahun yang lalu, pemanduan autonomi telah menyelesaikan "pengijazahannya", bermula dari tersandung untuk mencari jalan, dan memandu di jalanan bandar saya menantikan masa depan pasukan pemanduan autonomi yang lebih berkuasa jadilah cemerlang."

Mengenai rancangan masa depannya selepas meninggalkan pekerjaannya, dia berkata: "Tidak ada rancangan khusus untuk masa depan ke kawasan di mana dia mempunyai minat jangka panjang, seperti kerja teknologi AI, sumber terbuka dan pendidikan, dll. "

Sudah tentu, dia juga menyebut kemungkinan untuk kembali ke Tesla dalam temu bual: "Mungkin pada satu ketika saya akan kembali dan mengusahakan Optimus atau AGI di Tesla. (Kecerdasan Buatan Umum). Tesla akan menjadi sebuah syarikat yang menakjubkan yang boleh mencipta perkara yang luar biasa. Pereka berbakat di syarikat robotik berskala besar ini sedang mencipta perkara baharu yang tidak pernah dilakukan sebelum ini.”

Daripada seorang eksekutif Tesla kepada seorang guru selebriti internet, Karpathy boleh meninggalkan Tesla untuk kecerdasan buatan, atau dia boleh kembali bekerja suatu hari nanti untuk humanoid robot dan AGI. Apa yang dikejarnya bukanlah material dan status, tetapi kemajuan teknologi yang berterusan. Ini sama dengan tingkah laku mentornya Li Feifei yang enggan menukar kerjaya selepas tamat pengajian dan berpegang kepada penyelidikan pengecaman imej komputer. Mungkin, ini adalah "seperti seorang guru, seperti seorang murid"!

Atas ialah kandungan terperinci Bekas pengarah AI Tesla Karpathy mendedahkan pemergiannya dan penyelesaian penglihatan tulen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!