Tesla dezvăluie investitorilor săi un robotaxi, bazat pe pariul AI al „cutiei negre”. Ce plan are Elon Musk VIDEO
Tesla și-a uimit investitorii joi seară cu mult-așteptata sa „dezvăluire a robotaxiului”, o potențială piatră de hotar după un deceniu de promisiuni neonorate ale lui Elon Musk de a livra vehicule care se conduc singure.
Click to display the embedded YouTube video
Este de așteptat ca producătorul auto să prezinte un prototip numit „Cybercab”, mai degrabă decât un taxi fără șofer gata de drum.
Tesla dezvăluie investitorilor săi un robotaxi, bazat pe pariul AI al „cutiei negre”. Ce plan are Elon Musk
Convingerea autorităților de reglementare și a pasagerilor cu privire la siguranța vehiculului s-ar putea dovedi mult mai dificilă și ar putea dura mult mai mult – în timp ce principalii săi concurenți, precum Alphabet’s Waymo, extind flotele de robotaxi pe care le operează deja în anumite orașe.
Până în prezent, Tesla a urmat o cale tehnologică diferită față de toți rivalii săi majori care se conduc singuri – una cu recompense potențial mai mari, dar și cu riscuri mai mari atât pentru afacerea sa, cât și pentru pasagerii săi, potrivit interviurilor Reuters cu mai mult de o duzină de directori, consultanți și academicieni specializați în tehnologia de conducere autonomă și trei foști ingineri de vehicule autonome Tesla, scrie Reuters.
Click to display the embedded YouTube video
Strategia Tesla se bazează exclusiv pe o combinație de „viziune computerizată”, care vizează utilizarea camerelor în modul în care oamenii folosesc ochii, cu o tehnologie de inteligență artificială numită învățare automată end-to-end care traduce instantaneu imaginile în decizii de conducere.
ROBOTAXIURI COMPLET AUTONOME
Această tehnologie stă deja la baza funcției sale de asistență a șoferului „Full Self-Driving” care, în ciuda numelui său, nu poate fi operată în siguranță fără un șofer uman. Musk a declarat că Tesla folosește aceeași abordare pentru a dezvolta robotaxiuri complet autonome.
Concurenții Tesla – inclusiv Waymo, Zoox de la Amazon, Cruise de la General Motors și o serie de firme chineze – utilizează aceeași tehnologie, dar, de obicei, adaugă sisteme redundante și senzori, cum ar fi radar, lidar și cartografiere sofisticată pentru a asigura siguranța și a obține aprobarea autorităților de reglementare pentru vehiculele lor fără șofer.
De la motivul pentru care OpenAI reușește cu ușurință să strângă bani până la modul în care Meta face filme, acesta este AI Weekly.
Strategia Tesla este mai simplă și mult mai ieftină, dar are două puncte slabe esențiale, au declarat pentru Reuters executivi din industrie, experți în vehicule autonome și unul dintre inginerii Tesla. Fără tehnologiile stratificate utilizate de colegii săi, sistemul Tesla se luptă mai mult cu așa-numitele „cazuri limită” – scenarii de conducere rare pe care sistemele de conducere autonomă și inginerii lor umani se luptă să le anticipeze.
Cealaltă provocare majoră: tehnologia AI de la un capăt la altul este o „cutie neagră”, a declarat inginerul Tesla, ceea ce face „aproape imposibil” să „vedem ce nu a mers bine atunci când se comportă greșit și provoacă un accident”. Incapacitatea de a identifica cu precizie astfel de defecțiuni, a spus el, face dificilă protejarea împotriva acestora.
Tesla nu a răspuns la o cerere de comentarii privind tehnologia sa
Fondatorul și directorul general al Nvidia, Jensen Huang, a folosit aceeași descriere a „cutiei negre” într-un interviu pentru a descrie punctele slabe ale tehnologiei end-to-end, fără a aborda în mod specific sistemul Tesla. Inteligența artificială de la un capăt la altul presupune pregătirea unui computer pentru a lua decizii direct din date brute, fără etape intermediare care necesită inginerie sau programare suplimentară.
Nvidia, principalul producător mondial de cipuri de calcul pentru inteligență artificială, utilizează, de asemenea, tehnologia end-to-end în sistemele de conducere autonomă pe care le dezvoltă și intenționează să le vândă producătorilor de automobile. Însă Nvidia, a declarat Huang pentru Reuters, combină această abordare cu sisteme de calcul mai convenționale și senzori suplimentari, precum radar și lidar.
Tehnologia end-to-end ia de obicei – dar nu întotdeauna – cele mai bune decizii de conducere, a spus Huang, motiv pentru care Nvidia adoptă o abordare mai conservatoare.
„Trebuie să construim viitorul pas cu pas”, a spus el. „Nu putem merge direct în viitor. Este prea nesigur”.
ROBOTAXI PIVOT
Capacitatea Tesla de a furniza robotaxe a căpătat o importanță sporită în acest an, deoarece vânzările și profiturile sale au scăzut pe fondul scăderii cererii de vehicule electrice la nivel mondial și a concurenței acerbe din partea producătorilor chinezi de vehicule electrice, în plină ascensiune.
Dacă Tesla poate depăși provocările tehnice ale strategiei sale autonome, profitul ar putea fi enorm.
În timp ce concurenți precum Waymo au deja robotaxi pe șosea, aceștia operează vehicule mult mai scumpe în zone relativ mici, cartografiate în mod cuprinzător.Tesla își propune să vândă robotaxe accesibile care se pot conduce singure oriunde. Musk are o lungă istorie de promisiuni îndrăznețe cu privire la mașinile care se conduc singure. În 2016, el a prezis că șoferii își vor putea chema vehiculele din întreaga țară în termen de doi ani.
În 2019, Musk a prezis că Tesla va produce robotaxe operaționale până în 2020.Anunțul dezvăluirii robotaxiului din această săptămână a venit pe 5 aprilie, ziua în care Reuters a raportat în exclusivitate că Tesla a abandonat planurile de a construi un vehicul electric de 25.000 de dolari pentru mase, cunoscut neoficial sub numele de Model 2, ceea ce a dus inițial la scăderea acțiunilor Tesla.Musk a răspuns prin postarea, deschide un nou tab mai târziu în acea zi pe platforma sa social-media X:„Robotaxi unveil on 8/8”, stârnind speculații intense din partea investitorilor.
Ratele de eroare și cazurile limită Tesla s-a delectat cândva și cu mai multe tehnologii de conducere autonomă, dar a început să elimine radarul din vehiculele sale în 2021 și 2022, iar anul trecut a eliminat senzorii cu ultrasunete concepuți pentru detectarea obiectelor cu ajutorul undelor sonore. Singura dependență a companiei de viziunea computerizată bazată pe inteligență artificială îi lasă în fața provocării de a elimina o rată de eroare mică, dar inacceptabilă, care ar putea duce la răniri și decese dacă nu este controlată, fără șofer uman, au declarat specialiștii în tehnologia de conducere autonomă.
Viziunea computerizată este foarte precisă, dar totuși nu reușește să recunoască obiectele în aproximativ 3% din cazuri
Missy Cummings, profesor de robotică și inteligență artificială la Universitatea George Mason și fost consilier al NHTSA, a citat mai multe studii care au arătat că viziunea computerizată este foarte precisă, dar totuși nu reușește să recunoască obiectele în aproximativ 3% din cazuri.
„Ce se întâmplă dacă nu vede un pieton traversând strada sau pe trotuar?”, a întrebat ea.
John Krafcik, fostul CEO al Waymo, a declarat pentru Reuters că utilizarea de către companie a unor senzori suplimentari, inclusiv radar și lidar, o face „cu câteva ordine de mărime mai capabilă decât Tesla” în perceperea obiectelor.
Tehnologia sa este, de asemenea, mai transparentă atunci când ceva nu merge bine: Incapacitatea sistemelor de învățare automată de la un capăt la altul de a identifica defecțiunile periculoase „poate fi o problemă greu de rezolvat pentru o companie serioasă în ceea ce privește siguranța”, a declarat Krafcik.
„Dacă una dintre mașinile dvs. are un accident semnificativ din culpă”, a spus el, «ar trebui să fie capabil să explice de ce s-a întâmplat». Waymo nu a comentat. Fostul inginer Tesla, care a numit tehnologia sa o „cutie neagră”, a declarat că nu este niciodată clar cum ajunge sistemul producătorului de automobile la deciziile de conducere. Iar acest lucru face dificil de spus dacă Tesla este aproape – și, dacă da, cât de aproape – de a produce vehicule sigure și complet autonome. Inginerul a spus că este „imposibil” ca sistemele AI sau inginerii lor umani să anticipeze fiecare „caz limită”, indiferent de cantitatea de date pe care o analizează. „Ai putea spune că există un număr infinit de lucruri nebunești care se întâmplă pe șosea”, a spus inginerul.
