SHEFIK: tohle může platit pro lidary, ale je to slabina právě Tesly – obecně deep-learning metody. Protože ta dokáže vyřešit jenom to, co rozezná. A rozezná jenom to, co je podobné něčemu, s čím se setkala.
Takže úplně v klidu může poznat babku na kriplkáře, ale klauna na chůdách přehlídnout.

MINER: tohle je ale jednoduchej matematickej problem. staci jen generalizovat. to auto nemusi umet vyresit vsechny realny situace. je potreba jen aby umelo vyresit vsechny modelovy zjednoduseni realnejch situaci. a pak je jedno, jestli ti jezdi kolem auta trikolka, suv, nebo babka na karce. ten povel pro auto muze byt vzdycky stejnej - pohybliva prekazka, pribrzdit, uhnout, pokud nejsem schopnej odhadnout drahu, zabrzdim uplne atd.

myslim ze si ten zivot moc komplikujete tim co nejde a nepujde. moc se tesim, az vas Tesla vyvede z omylu a zacnete zit ve startreku

JYRKA: Souhlas, jen simulace neřeší vše. Problém simulace je, že musíš umět popsat nebo vytvořit systém, co umí vytvořit to, co chceš nasimulovat. Je to dobrý na vytváření kombinací odhadnutelných situací pro trénování predikce chování, ale obávám se, že babku honící kachnu na kriplkáře nikoho nasimulovat nenapadlo. A jsou miliony méně bizarních situací. A kolik je takových „černých labutí“?

DZODZO: Nemusis jezdit fyzicky, muzes simulovat. Je to efektivnejsi.
Jinak muj soused samorizeni vyviji ve Valeu. Je skepticky k tomu, ze se v pristich 10 letech povede nasadit tak, aby bylo auto plne autonomni za vsech okolnostech

COMODOR_FALKON: takhle bohužel programování funguje jenom ve Startreku, reálně furt někdo musí přijít a vysvětlit tomu pseudoAI, co ty neidentifikovatelný objekty jsou.

MINER: tak tesla ma na ceste povedzme milion aut, z toho tak tych 500k bude s HW3, takze cisto teoreticky uz tych milion situaci moze mat nazbieranych, maju data z celej flotily, nie z par testovacich aut, ktore jazdia v jednom meste

MINER: Koketuje se ještě s dalšími technikami, jako kombinace deep-learning se symbolic-AI. Ale to je v FSD zatím v plenkách, a pokud vím, tak to Tesla nepoužívá ani v tom novém systému.

DZODZO: operuji s obecnými vlastnostmi, možnostmi, slabinami a limity technik deep-learning a image recognition, které Tesla využívá.

Myslím si, že udělali systém, který teoreticky dokáže být FSD, pokud do toho naliješ data o všech variacích situací, co se autu můžou stát. Ale že potrvá, než budou schopni získat dostatečný množství dat (anotovaných! dat), která ten systém naučí reagovat.

Anotování 1 milonu mil teď stojí asi 1 miliardu dolarů. Tesla dokáže hodně udělat automaticky. Zaměřuje se na situace, kdy řidič převezme řízení. Ale někdo to stejně musí anotovat a předhodit učícímu algoritmu. A i takových situací budou na celém světě miliony.

MINER: a to operujes s tou ich predoslou verziou alebo s tou, ktoru kompletne prepisali a preto sa to vydanie spozdilo?

https://twitter.com/elonmusk/status/1315765178949087233

COMODOR_FALKON: to je teorie. Praxe vypadá takto. A toto jsou jen příklady pár situací, na které musí auto umět zareagovat.

JIMIQ: coupe varianty SUV byvaji drazsi.