ამ კვირაში, ყურადღება თვითმართვადი ავტომობილების სფეროდან მიმართული იყო მარკ რობერის, YouTube-ის ერთ-ერთი გამორჩეული ვარსკვლავის ვიდეოსკენ, სადაც ის ადარებდა Tesla-ს კამერებზე დაფუძნებულ Autopilot-ს LIDAR-ით აღჭურვილ ავტომობილს სხვადასხვა დაბრკოლების პირობებში, მათ შორის სახალისო ქაფის კედლით, რომელზეც ცარიელი გზის ფოტო იყო დაბეჭდილი. რობერის ვიდეოში Autopilot-მა ვერ შეძლო კედლის აღმოჩენა, მაშინ როდესაც LIDAR-მა, მოსალოდნელი შედეგით, ეს მარტივად შეძლო. ფორბსის სტატიაში, სათაურით "YouTube-ერი მარკ რობერი ამოწმებს კამერებს ლიდარის წინააღმდეგ და უშვებს შეცდომას", ბრედ ტემპლტონი აღნიშნავს, რომ რობერის ტესტებში გარკვეული ხარვეზები იყო, თუმცა სენსორული მიდგომების შედარება მნიშვნელოვანი საკითხია.
კიდევ ერთმა იუთუბერმა, Tesla-ს მოყვარულმა, სახელად კაილ პოლმა, საპასუხო ვიდეო გადაიღო და გამოსცადა Tesla-ს "სრული თვითმართვის" ორი ძირითადი ვერსია, სწორედ ის სისტემა, რომელიც რობერს უნდა გამოეცადა. Autopilot-ის ტესტირება არავის აინტერესებს, რადგან არც მოელიან, რომ ის მსგავს გამოწვევებს თავს გაართმევს, მაგრამ FSD-ს გაცილებით მაღალი სტანდარტების დაკმაყოფილება მოეთხოვება. პოლის ტესტში, Tesla-ს მე-3 თაობის აპარატურაზე FSD 12 ვერსიამ ასევე ვერ აღმოაჩინა კედელი, მაგრამ Cybertruck-მა, Tesla-ს მე-4 თაობის აპარატურით და FSD 13 ვერსიით, მის წინ გაჩერება შეძლო.
მნიშვნელოვანია, რომ პოლმა Tesla-ს სწორი სისტემები გამოსცადა, თუმცა მის ტესტსაც გარკვეული ხარვეზები ახლავს. გაცილებით მცირე ბიუჯეტით, მისი კედელი რობერის მსგავსი არ არის. ის შესამჩნევად უფრო სუსტია, ვიდრე რეალური გზა, ცა და რელიეფი და ეს იცვლება განათების მიხედვით ორ ტესტს შორის. კედელს რამდენიმე დეფექტი აქვს, სადაც ფოტოებს შორის ნაკლოვანებები აშკარაა. სამწუხაროდ, ერთ-ერთი, რაზეც კომპიუტერული ხედვის სისტემები, მანქანური სწავლების სისტემების ჩათვლით, ფოკუსირდება არის "კიდეები", და პოლის კედელი სავსეა მკაფიო კიდეებით, რაც მას კომპიუტერული ხედვის მიერ აღმოჩენის გაცილებით მეტ შანსს აძლევს.
რობერის კედელსაც აქვს თავისი ნაკლოვანებები, ის ასევე განსხვავდება ფერით და მის გარე კიდეებს აქვს კიდეები, მაგრამ ზოლებს შორის ხარვეზები არ აღენიშნება. ეს მიუთითებს იმაზე, რომ ამ კედლის აღმოჩენა ზღვარზეა, რადგან ძველმა პროგრამულმა უზრუნველყოფამ და აპარატურამ ვერ შეძლო და ახალმა თაობამ გამართულად იმუშავა. ეს გვეუბნება, რომ სხვადასხვა კედლები შეიძლება აღმოჩენილი იყოს ორივეს მიერ, ან არც ერთის მიერ.
რობერს არ უპასუხია მოთხოვნებზე იმის შესახებ, თუ Tesla Autopilot-ის რომელი ვერსია გამოსცადა მან. Autopilot გაცილებით მარტივი სისტემაა, ვიდრე FSD, თუმცა ერთსა და იმავე აპარატურას იყენებს. (Autopilot-ის უახლესი ვერსიები უფრო მსგავსია და მომდინარეობს FSD პროგრამული უზრუნველყოფიდან, ძველი ვერსიები სრულიად განსხვავებული სისტემაა.) მაგრამ Autopilot თავისი არსით მძღოლის დამხმარე სისტემაა, არსებითად, ძვირადღირებული ადაპტური კრუიზ კონტროლი. უამრავი რამ არის, რასაც კრუიზ კონტროლი ვერ ხედავს და ისინი მძღოლზე არიან დამოკიდებულნი, რომ გაუმკლავდნენ მათ. Tesla-ს ცნობილი შემთხვევები ჰქონდა, როდესაც Autopilot-ზე სატვირთო ავტომობილების გვერდში ეჯახებოდა, მაგრამ რეგულარულად გადაწყდა, რომ ეს არ არის რაიმე სახის დეფექტი Autopilot-ში, რომელიც არ არის შექმნილი იმისთვის, რომ ამ ამოცანაში სრულყოფილი იყოს.
FSD სხვა საკითხია. დღეს ის ასევე მძღოლის დამხმარე ინსტრუმენტია, რომლისგანაც არ არის მოსალოდნელი, რომ სანდო იქნება, მაგრამ Tesla-მ პირობა დადო, რომ ივნისში მას განალაგებენ ავტომობილებში მძღოლის გარეშე და მაშინ ის ძალიან სანდო უნდა იყოს (თუმცა არა სრულყოფილი) და არ გამოტოვოს ძირითადი დაბრკოლებები. FSD მოიცავს “ვირტუალურ ლიდარს”, რომელიც ცდილობს კამერის გამოსახულებიდან მანძილის გამოთვლას. Tesla მას "ოკუპაციის ქსელს" უწოდებს. ასეთ ინსტრუმენტებს შეუძლიათ მუშაობა, თუმცა ისინი ვერ შეედრებიან LIDAR-ის ძალიან მაღალ სანდოობას ამ სამუშაოში. ადამიანები ასევე ცდილობენ ჩვენი 2-D “კამერებიდან” მანძილის გარჩევას, მაგრამ ამისათვის იყენებენ ადამიანის გონების უნარს. მართლაც, ფოტოგრაფიული კედელი მიმართულია იმისკენ, რასაც ასეთი ინსტრუმენტი არასწორად გააკეთებს. მაგრამ მას ასევე აქვს კედელში ხარვეზების აღმოჩენის კარგი შანსი, მაგალითად, კიდეების. სრულყოფილი ვიდეო კედელი, სავარაუდოდ, მოატყუებს ამ ქსელს და ასევე შეიძლება მოატყუოს ადამიანი, მაგრამ ვერ მოატყუებს LIDAR-ს ან რადარს.
კიდევ ერთი პოტენციური პრობლემა ის არის, რომ პოლმა კედელი სატვირთო ავტომობილის უკან გაჩერებით გააკეთა. მან დარწმუნდა, რომ ამ კედელში არ შეეჯახებოდა, რა თქმა უნდა. Tesla-ს HW4-ს აქვს ვერსია, რომელიც მოიცავს ახალი თაობის რადარს, რომელიც ცნობილია როგორც Phoenix რადარი. ის წარმოდგენილია ახალ Model X-სა და S-ში, მაგრამ არა 3-სა და Y მოდელებში. არსებობს ურთიერთგამომრიცხავი ცნობები, არის თუ არა ის Cybertruck-ში, ამიტომ ეს ნამდვილად არ არის დადასტურებული, მაგრამ თუ იქნებოდა, რადარი, რა თქმა უნდა, ძლიერად აღმოაჩენდა სატვირთო ავტომობილს და უპასუხებდა მას. თითქმის ყველა თვითმართვადი ავტომობილი იყენებს არა მხოლოდ კამერებს, არამედ რადარსა და LIDAR-საც. Tesla-ს მოდელებს ჰქონდათ ძველი მოდელის საავტომობილო რადარი, მაგრამ ის ამოიღეს და მისი გამოყენება ადრინდელ ავტომობილებში გათიშეს. იმ ძველ საავტომობილო რადარს შეიძლება ვერ დაენახა სატვირთო ავტომობილი, დიდი და კაშკაშა, როგორიც არის. ეს იმიტომ, რომ ეს რადარები ძალიან დაბალი გარჩევადობისაა და ამიტომ არც თუ ისე სასარგებლოა გაჩერებულ ობიექტებზე, თუმცა მათ აქვთ გარკვეული შესაძლებლობები მათთან დაკავშირებით. Phoenix რადარი არის გამოსახულების რადარი, რომელიც მას ნათლად აღმოაჩენს. Tesla-მ ის უნდა შეიტანოს თავის FSD ავტომობილებში, არა იმისთვის, რომ აღმოაჩინოს კოიოტების მიერ მოხატული კედლები, არამედ სხვა დაბრკოლებების უფრო საიმედო აღმოჩენისთვის და მათი სიჩქარის დასადგენად.
Cybertruck ასევე არის ერთადერთი Tesla, რომელსაც აქვს დამატებითი წინა კამერა წინა მხარეს. უცნობია, როგორ გამოიყენება ეს კამერა FSD13-ის მიერ. ის შეიძლება გამოიყენებოდეს მხოლოდ წინ შეჯახების გაფრთხილებისა და თავიდან აცილების სისტემის მიერ (და უგზოობისთვის). თუ მას FSD იყენებს, მისი “სტერეო” ხედვის წერტილი დაეხმარება ისეთი რამის აღმოჩენაში, როგორიცაა ეს კედელი. (თუმცა, ისევ და ისევ, მან უნდა დაინახოს ის ადვილად მხოლოდ ერთი კამერით.) თუმცა, ამჟამად არ არსებობს დადასტურება, რომ FSD იყენებს ამ კამერას.
ეს კედელი რჩება სულელურ და ხელოვნურ ტესტად. რობერმა ეს გააკეთა Road Runner-ის მულტფილმის სცენის ხელახლა შესაქმნელად, და არა იმიტომ, რომ ეს მნიშვნელოვანია თვითმართვადი ავტომობილებისთვის აღმოსაჩენად. არსებობს კვლევის სფერო, სადაც ადამიანები ექსპერიმენტებს ატარებენ განზრახ ხრიკებით ავტომობილების მოსატყუებლად და ამ სფეროში ზოგიერთი კვლევა რეალურ საფრთხეებზე მიუთითებს, მაგრამ საკითხების უმეტესობა უფრო აკადემიურია, ვიდრე რეალური და ეს ერთ-ერთი მათგანია. ამ კლასის რეალური პრობლემები არსებობდა, როგორიცაა სატვირთო ავტომობილები და ბილბორდები, რომლებზეც ფოტოები იყო დახატული და ეს ფოტოები აბნევდა გარკვეულ კამერაზე დაფუძნებულ სისტემებს; გუნდების უმეტესობამ იცის ეს და მუშაობს იმისთვის, რომ დარწმუნდეს, რომ ეს პრობლემებს არ გამოიწვევს. ასევე არსებობს რადარზე და LIDAR-ზე მოწინააღმდეგების თავდასხმები, რომლებზეც ექსპერიმენტები ჩატარდა და გამოქვეყნდა. ფორბსის სტატია "ილონ მასკის ომი LIDAR-ის წინააღმდეგ: ვინ არის მართალი და რატომ ფიქრობენ ასე?" ბრედ ტემპლტონის ავტორობით, ეხება ამ საკითხს.
კამათი იმის შესახებ, თუ რომელი სენსორები გამოვიყენოთ, რეალურია. ბევრი, მათ შორის მეც, აკრიტიკებს Tesla-ს მხოლოდ კამერების გამოყენებისთვის. პირველად გამოვაქვეყნე ეს სტატია 2012 წელს საკითხებზე და მანქანური სწავლების მასიური გაუმჯობესების მიუხედავად, რამაც კამერის სისტემებს დაეხმარა, საკითხების უმეტესობა დღესაც რჩება. Tesla სურს იმ აპარატურასთან მუშაობა, რომელსაც უკვე აწვდის, რაც იაფია. გუნდების უმეტესობა გრძნობს, რომ მათ უნდა გამოიყენონ ყველა ხელმისაწვდომი ინსტრუმენტი, მათ შორის LIDAR-ის, რადარის და თუნდაც თერმული კამერების ზეადამიანური შესაძლებლობები, რათა დარწმუნდნენ, რომ სისტემა რაც შეიძლება უსაფრთხოა, შემდეგ კი დაეყრდნონ ელექტრონიკის ღირებულების უკიდურესად სავარაუდო დიდ შემცირებას მასშტაბით, რათა გახადონ უსაფრთხო გადაწყვეტილება უფრო იაფი. Tesla გრძნობს, რომ ნებისმიერ რეალურად მომუშავე გადაწყვეტილებას სჭირდება იმდენად დიდი ხელოვნური ინტელექტი, რომ მას შეეძლება სამუშაოს შესრულება ყველაზე იაფი სენსორებით და დამატებითი სენსორები უბრალოდ გაართულებენ სამუშაოს. სინამდვილეში არავინ არის დარწმუნებული იმაში, თუ რომელია ამის პასუხი, თუმცა მრავალსენსორული არჩევანი დღესდღეობით ინდუსტრიაში აბსოლუტური ფავორიტია და მიდგომა, რომელსაც იყენებენ ყველა გუნდი, რომელმაც რეალურად შექმნა მომუშავე რობოკარი, მათ შორის Waymo, რომელიც 6 წელზე მეტია გზაზეა უსაფრთხოების მძღოლის გარეშე.
საბოლოო ჯამში, დიდი მნიშვნელობა არ აქვს, დაინახავს თუ არა Tesla ამგვარ კედელს. მნიშვნელოვანია ის, თუ რას გააკეთებს რეალურ სამყაროში ობიექტებთან და სიტუაციებთან მიმართებაში. ამისათვის ჩვენ გვინდა ვიცოდეთ, რამდენად ხშირად სჭირდება უახლეს Tesla FSD-ს ადამიანის ჩარევა უსაფრთხოების ინციდენტის თავიდან ასაცილებლად, ისევე როგორც იმისთვის, რომ თავიდან აიცილოს ის ცუდი საგზაო მოქალაქეობა (მოძრაობის ბლოკირება და ა.შ.) Tesla-მ ძალიან კარგად უნდა იცოდეს ეს სტატისტიკა. მან უნდა განიხილოს ყველა ჩარევა, ხელახლა გაუშვას ისინი სიმულატორში და დაადგინოს, რა მოხდებოდა, ადამიანს მძღოლს რომ არ ჩარეულიყო. Tesla-მ უარი თქვა ამ მონაცემების მიწოდებაზე, რაც გულწრფელად გასაკვირია. თუ მათ აქვთ ამის შესახებ კარგი რიცხვები, ჩვენ შეიძლება ველოდოთ, რომ ისინი ამას საჯაროდ გაახმაურებენ, განსაკუთრებით იმ ფონზე, რომ მათ უნდა დაარწმუნონ საზოგადოება, რომ უსაფრთხოა FSD-ის უპატრონოდ გამოყენება ავტომობილში, რომელშიც არავინ იმყოფება, როგორც Tesla-მ თქვა, რომ ამას ივნისში გააკეთებს. რობოტაქსის სხვა პროექტების უმეტესობას აქვს სიტუაციები, რომლებსაც კარგად ვერ უმკლავდება, როგორიცაა თოვლი ან უკიდურესად ძლიერი წვიმა, როგორც ეს რობერის ვიდეოშია ნაჩვენები. ამჟამად, ისინი უბრალოდ არ მუშაობენ ასეთ სიტუაციებში და მუშაობენ იმაზე, რომ გააფართოვონ ის, რისი გაკეთებაც შეუძლიათ, რათა უფრო მეტ ადგილას და დროს იმუშაონ. ამ ტესტების შედეგები არც გამამხნევებელია და არც საშიში, რადგან მხოლოდ სტატისტიკას აქვს მნიშვნელობა სიტუაციების ძალიან ფართო სპექტრში.
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს