Näinhän se on ettei tietoa ole paljonko dataa tarvitaan eikä meillä ole varsinaisesti tietoa edes tarpeista.
Datan tarvetta voi mielestäni ajatella perustoimintojen jälkeen skaalautuvana suhteessa robottitaksien toiminta-alueen kasvuun.
Jos kuvitellaan tilanne jossa robottitaksi toimii parin korttelin alueella on datan tarve luultavasti melko vähäinen esimerkiksi 10 miljoonaa mailia.
Kun halutaan toimita yhen kokonaisen kaupungin alueella voi datan tarve laajentua 100 miljoonaan mailiin ja sitten samalla logiikalla useampi kaupunki ja koko USA, sitten globaali laajentuminen.
Jossain määrin tämän logiikan pitäisi toimia, koska rajatulla alueella mahdollisten tapahtumien määrä on kuitenkin rajallinen.
Teslalla on varmaan itsellään tiedossa, että miten interventiot jakautuu maantieteellisesti.
Totuus kuitenkin on, että datan tarve on jotenkin kasvava toiminta-alueen mukaan ja lopussa häämöttää jokin määrä maileja jolloin FSD toimii maapallon joka kolkassa.
Musk tykkää ihmisvertauksista. Hänen mukaansa Vision-only riittää, koska ihmiset ajavat visuaalisen tiedon avulla. Montako mailia ihminen tarvitsee osaakseen ajaa?
Autonominen ajaminen ei ehkä ole ratkaistavissa vain syöttämällä äärettömästi dataa tekoälymalleille. Musk veikkaa että se riittää.
Sitä vaan ihmettelen, että Teslan kilpailuetu on koko ajan ollut kerätyn datan määrä, silti kilpailijat ovat 10x parempia autonomiassa. Siitä huolimatta Tesla on päättänyt, että ratkaisu on ”more-data” ja rakentaa valtavasti infraa datan keräämiseksi.
Eihän tässä ole kuin muutama kuukausi kun V12 end2end julkaistiin testaajille. Sitä ennen on ollut vajetta laskentapuolella. Nyt se varsinainen mylly vasta saadaan pyörimään kun palaset alkaa loksahtelemaan kohdalleen. Tai näin ainakin toivotaan.
Mihin kilpailijoihin vertaat? Waymo on ainoa joka ajaa ilman kuskeja. Globaalissa mittakaavassa hyvin pienillä alueilla. Viet Waymon alueen ulkopuolelle ja se ei tee mitään. Mobileye ajelee lähinnä L2, ilmeisesti myös L3 Kiinassa, mutta mistään ei löydy mitään kolmansien osapuolien videomateriaalia niin hieman haiskahtaa sekin touhu. Tesla painelee koko Pohjois-Amerikan alueella jatkuvasti pidempiä pätkiä ilman mitään inputia kuskilta niin ei tämä ihan toivottomalta mielestäni näytä.
Waymolla taitaa rautaa olla reilusti takakontissa, mutta lidar ei enää paljoa maksa, eli vision only ei kovin merkittävää kustannusetua anna. Sitä paitsi hw4 ei enää ole vision only, vaan siinä on radar.
HD-kartat eivät myöskään ole kallis ratkaisu. Jos niillä vältetään Stop-merkkien läpi ajo tai liikennevalojen missaaminen, so what?
Jos Waymo rajaa toiminnan vain USA:n 20 suurimpaan kaupunkiin, niin eiköhän se kuitenkin kata yli puolet USA:n taksimarkkinasta. Siitä on hyvä aloittaa.
Tesla yrittää ratkaista autonomisen ajamisen kerta heitolla, kaikkialla ja halvimmalla mahdollisella raudalla, mutta tuntuu olevan juuttunut L2-tasolle, kun kilpailijat jo ajavat autonomisesti, ei ehkä tyylipuhtaimmalla ratkaisulla, mutta sentään ajavat.
Tilaushinta puolitettiin mutta ostohinta jätettiin 12 tuhanteen mikä on kyllä ollut kova hinta varsinkin kun lisenssiä ei oletuksena saa siirrettyä uuteen autoon. Mutta hinnan lasku tässä vaiheessa on hyvä ratkaisu. Nyt vaan softaa paremmaksi ripeällä syklillä, käyttäjät koukkuun ja myöhemmin hinta pilviin.
xAI julkaisi Grok1.5 Visionin. Tämä versio pystyy analysoimaan kuvia. Tässä ei sinänsä ole mitään uutta ja ihmeellistä tekoälymallien maailmassa mutta mukana oli muutama mielenkiintoinen esimerkki kuva-analyysista:
Tämä kyllä jopa minun mielestäni hämärää, että miksi Elon kehittää Teslan ulkopuolella vastaavia kaistantunnistus ja muita tieliikenne malleja… Ehkä nämä liittyy jollain tavalla AGI kehitykseen, onko Teslalta pois tai haitallista en tiedä.
Tämä on mielestäni validi huoli jos/kun valtaosa tulevaisuuden arvonluonnista siirtyy raudasta älyyn ja softaan. Ehkä tämä on Muskin hedge sille että hänen valtansa heikkenisi Teslalla tulevaisuudessa. X:ää on lyöty kovaa sen jälkeen kun Musk mullisti sen mutta itse pidän päivänselvänä että X ja xAI (Grok) tulee olemaan johtava länsimainen sosiaalinen media ja “everything app” tulevaisuudessa. Valitettavasti näihin on vaikea tavan tallaajan sijoittaa. xAI on huhuttu keräävän rahoitusta ja itse toivoisin Teslan osallistuvan tähän mutta voi olla että Musk nimenomaan haluaa pitää nämä erillään.
Vastaan sinulle, mutta keskustelussa muillakin on minun näkökulmasta melko erikoinen käsitys siitä mitä Tesla yrittää koneelle opettaa. Minulla ei ole todellista tietoa että miten Teslalla pyritään autonominen ajo toteuttamaan, mutta veikkaan että ajatus on suurin piirtein sellainen, että koneoppimisella rakennetaan algoritmi (“tekoälymalleja”) joka pystyy rakentamaan virtuaalisen mallin auton ympäristöstä ja sen tapahtumista ja arvion siitä mitä on tapahtumassa seuraavaksi. Liikennesäännöt ja se että miten autoa liikutetaan lienee ohjelmoitu ihan perinteisesti, koska molemmat ovat vain matematiikkaa, fysiikkaa ja logiikkaa (Voi olla että ihan ääritilanteissa on koneoppimista tukena). Tätä perinteistä koodia sitten ajetaan tuota ympäristömallia vasten ja niin päädytään antamaan komentoja auton hallintalaitteille. 99% haasteesta lienee tuon virtuaalimallin rakentaminen sensoridatasta. Ihminen ei tosiaan tarvitse juurikaan harjoitusta osatakseen liikutella autoa tai oppiakseen liikennesäännöt. MUTTA ennen sitä ihminen on opetellut vähintään 18 vuotta rakentamaan mentaalista mallia ympäristöstään aistihavaintojen perusteella. Jo viisivuotias on saanut käsittämättömän määrän dataa sen oppimiseen että mitä on todellisuus ympärillä ja mitä siinä on tapahtumassa, kun silmän verkkokalvolle tulee tietynlaiset heijasteet näkyvässä valon spektrissä. Väitän että 99% Teslan tekemästä koneoppimisesta menee puhtaasti siihen että opetetaan neuroverkko(j)a rakentamaan kameroiden välittämästä pikselidatasta virtuaalimallia ympäristöstä. Tilanteet jotka voivat ihmisestä tuntua hyvin samanlaisilta, voivat kameroille (kuten myös verkkokalvolle) näyttäytyä hyvinkin erilaisilta. Nuo tilanteen tuntuvat ihmisistä samanlaisilta koska arvioimme niitä mentaalisen mallimme kautta, emme verkkokalvolle tulevien heijasteiden kautta. Sama risteys samasta suunnasta täysin samoilla autoilla ja ihmisillä sekä niiden liikkeillä näyttää kameran kennolla täysin erilaiselta eri valaistuksissa. Toisaalta se voi näyttää samassa valaistuksessa hyvin erilaiselta jos sen poikki ajaa täysperävaunurekka, joka peittää 50% näkökentästä. Sama risteys eri suunnasta näyttää aina lähes täysin erilaiselta. Sensoridatan variaatioita on loputtomasti, mutta samankaltaiset tilanteet pitäisi silti pystyä tunnistamaan.
Toinen väite mitä on esitetty, on että on Teslalle huono asia, että heidän autonomisessa ajossa ihminen istuu kyydissä ja puuttuu tilanteisiin. Miten tämä voisi olla huono asia oppimisen kannalta? Eikö oppiminen ole aina helpompaa jos joku kertoo kun olet tekemässä väärin. Eikä ainoastaan kerro kun olet tekemässä väärin vaan vielä heti perään näyttää että miten olisi pitänyt toimia. Onko valmentajistakin vain harmia?
Nyt tuota ei ole oikein järkevää enää ostaa. 99$/kk hinnalla saa vuokrailla 10v ennen kuin kääntyy oston eduksi. Ellei epäile että kk hinta taas kohta nousee…
Ihmisen aivot tosiaan kehittyvät hitaasti, mutta monet eläimet oppivat navigoimaan ”vision-only” lähes välittömästi syntymänsä jälkeen, vieläpä paremmin kuin ihminen koskaan. Ilman vuosien ”kouluttamista” datalla.
Ihan hyvä luento Mobileyen johtajalta autonomisen ajamisen nykytilasta ja haasteista.
FSD hypen keskellä pitää kuunnella kriittisiäkin asiantuntija-arvioita. Hänen arvionsa mukaan Teslan end2end arkkitehtuuri ei nykymuodossaan saavuttaisi riittävää turvallisuustasoa, eli tarpeeksi ysejä (99,99999%).
Toisaalta kuitenkin skaalautuvaan todelliseen autonomiaan tarvitaan massiivinen määrä dataa ja edge caseja, joka tukee Teslan nykyistä lähestymistapaa (kehitysvaiheessa L2, mahdollisuus kerätä tuhansia miljoonia kilometrejä dataa). Kaveri myös nosti esiin sen, että regulaattoreiden näkökulmasta tarvitaan massiivinen määrä todellisia ajettuja kilometrejä, joilla todistetaan softan toimintavarmuus ja turvallisuusedut tosielämässä. Sadoilla tai joillain tuhansilla autoilla sellaista datamäärää ei saa kerättyä.
Onhan näitä hyvä kuunnella niin huomaa ainakin, että alkaa mennä epätoivoiseksi myyntipuheet kun joudutaan haukkumaan Teslan 10 vuotta vanhaa mallia.
MobileEyen mallilla vois siis kääntää kamerakuvan 180 astetta auton ollessa katollaan, hieno homma.
Heidän haasteena on siis edelleen myös tämä.
We need to define KPI’s to take the driver out??
Saattaahan tuo toimia myyntipuheena jollekin kunnon korporaatiobuumereille, mutta kuullostaa lähinnä, että maali on täysin hukassa.
Heillä ei siis ole tiedossa, että miten autonomia ratkaistaan ja esiteltiin vain vaihtoehtoja joilla se voisi onnistua.
Kamerat ei kuulma sovellu autonomian ratkaisuun koska linssi voi olla likainen. Unohtui vain, että kaikissa autoissa on pissapoika ja pyyhkijät. No joo ymmärrän, että jossain Chuck cook left turn risteyksessä kaatosateella B-pilareiden näkyvyys voi olla heikko, mutta ajaako ihmiset sateella väistämättömiä kolareita kyseisessä risteyksessä niin en usko.
Eipä tästä oma näkemys FSD:stä ainakaan muuttunut. Todennäköisesti valmista tulee ennenkuin muut saavat edes KPI:t määriteltyä.
Ottamatta sen enempää kantaa siihen minkä valmistajan ratkaisulla päästään riittävään turvallisuustasoon autonomisessa ajamisessa niin täytyy sanoa että kyllä Tesla on ainakin Mobileyen ihon alle päässyt. Se ei sinänsä ole ihme sillä jos FSD saadaan joskus toimimaan riittävän hyvin, muodostaa se eksistentiaalisen uhan Mobileyen liiketoiminnalle. Ehkä Mobileyenkin pitäisi pikkuhiljaa näyttää suurelle yleisölle miten hyvin heidän järjestelmänsä oikeasti toimii ja mitkä on sen heikkoudet sen sijaan että esitellään powerpointeja?
Jep, tuo toiminnallisuus on ollut jo jonkin aikaa Wayvessa ja luonnollisesti tulee FSD v12:sta
Tuossa karkea idea eli samaan Transformer malliin opetuksessa syötetään multimodal tyyliin kameran kuvaa(video), auton ohjaustietoja ja tekstiä vastaavat tokenit vektoreineen.
Jatkossa voi jutella FSD:lle kuin ihmiselle ja kysyä, miksi tekee ja mitä tekee.
Mahdollistaa edge tapausten ratkaisemista, kuten Jim kertoo. Wayve jo jotain tällaista tekee.
Wayven CEO tuntee Elon Muskin
Tuossa Wayve CEO juttelee autonomisen end2end-ohjauksen kanssa
Siispä v13 with Grok odotellessa. Hyvä tietää, että end-to-endin jälkeen mullistuksia riittää. Sitä ennen ehkä näemme hiukan draamaa xAi:n suhteesta Teslaan ja Muskin kompensaatiopaketista.
