07.08.2023 14:07
Как и зачем Tesla поменяла подход к автопилоту
Компания Tesla Inc. (NASDAQ: TSLA) в мае 2023 г. сообщила о смене подхода к своему автопилоту Full Self-Driving (FSD). Компания решила отказаться от бесперспективного и трудоемкого подхода. На прошлой неделе Tesla заявила о первых значительных успехах в разработке более умного автопилота с «неограниченным» потенциалом совершенствования.
Автоматические системы вождения могут быть безопасными, даже при существующих технологиях, особенно при использовании подключенных автомобилей, которые могут «общаться» между собой. Однако на дорогах есть фактор, с которым обычные роботы не могут справиться. По тем же дорогам ездят автомобили, управляемые людьми, а также пешеходы и велосипедисты. На заре развития автомобилей-роботов компания Google сразу же столкнулась с неадекватным поведением людей. Были случаи, когда переходы укладывались под колеса машины-робота, а водители резко тормозили, пытаясь спровоцировать ДТП. Кроме того, роботы всегда соблюдают правила дорожного движения, тогда как люди часто просто следуют за потоком или полагаются на удачу.
Невозможно записать все сценарии возможного поведения людей в базовый код автопилота. Автопилот Tesla достиг 300 тыс. строк кода на C++, и компания в итоге отказалась от этого трудоемкого и сложного в тестировании подхода.
Вместо этого Tesla FSD теперь использует искусственный интеллект с нейросетью. Именно она обрабатывает данные с датчиков, а решение на торможение, поворот, разгон и т. д. принимает уже базовый (написанный вручную) код. В результате базовый код удалось уместить в 3000 строк. В перспективе ИИ может взять на себя и остальную работу.
На прошлой неделе Илон Маск заявил, что нейросеть позволила существенно упростить обучение автопилота. Теперь скорость и возможности совершенствования зависят не от количества талантливых инженеров-программистов, а лишь от доступных вычислительных мощностей дата-центра. С последним особых проблем не предвидится, так как на фоне спроса на ИИ строятся новые дата-центры с рекордными по мощности специализированными процессорными блоками.
Tesla до конца 2024 г. планирует повысить вычислительные мощности до 100 экзафлопс для своих моделей машинного обучения — рост примерно в 50 раз. Но даже это может быть коммерчески эффективнее, чем найм тысяч программистов и длительные процессы менеджмента, интеграции и отладки софта.
Автоматические системы вождения могут быть безопасными, даже при существующих технологиях, особенно при использовании подключенных автомобилей, которые могут «общаться» между собой. Однако на дорогах есть фактор, с которым обычные роботы не могут справиться. По тем же дорогам ездят автомобили, управляемые людьми, а также пешеходы и велосипедисты. На заре развития автомобилей-роботов компания Google сразу же столкнулась с неадекватным поведением людей. Были случаи, когда переходы укладывались под колеса машины-робота, а водители резко тормозили, пытаясь спровоцировать ДТП. Кроме того, роботы всегда соблюдают правила дорожного движения, тогда как люди часто просто следуют за потоком или полагаются на удачу.
Невозможно записать все сценарии возможного поведения людей в базовый код автопилота. Автопилот Tesla достиг 300 тыс. строк кода на C++, и компания в итоге отказалась от этого трудоемкого и сложного в тестировании подхода.
Вместо этого Tesla FSD теперь использует искусственный интеллект с нейросетью. Именно она обрабатывает данные с датчиков, а решение на торможение, поворот, разгон и т. д. принимает уже базовый (написанный вручную) код. В результате базовый код удалось уместить в 3000 строк. В перспективе ИИ может взять на себя и остальную работу.
На прошлой неделе Илон Маск заявил, что нейросеть позволила существенно упростить обучение автопилота. Теперь скорость и возможности совершенствования зависят не от количества талантливых инженеров-программистов, а лишь от доступных вычислительных мощностей дата-центра. С последним особых проблем не предвидится, так как на фоне спроса на ИИ строятся новые дата-центры с рекордными по мощности специализированными процессорными блоками.
Tesla до конца 2024 г. планирует повысить вычислительные мощности до 100 экзафлопс для своих моделей машинного обучения — рост примерно в 50 раз. Но даже это может быть коммерчески эффективнее, чем найм тысяч программистов и длительные процессы менеджмента, интеграции и отладки софта.
На торгах 4 августа акция TSLA стоила $253,86.