Kilo Tango kirjutas:Tux kirjutas:...
Muide, miks Starship koondas inimesi? Boldid, Woldid ja Tallinki taksod veavad toitu laiali, Rimi valmistub suure kiirusega turule tulema omma kodukande ja netipoega...peaks ju olema ideaalne torm Starshipi jaoks? Miks need robotikesed terves Tallinnas ringi ei ukerda? Miks on neid leida vaid paaris mikrorajoonis Mustamäel? Põhjus on selles, et tehnoloogia skaleerub halvasti! Starship on olnud väga tubli ja sellist teenust nagu nendel teistel maailmas hetkel ei ole. Amazonil on raha nagu ratsahobusel sedasamust ja arendavad nad sarnast asja juba mitmeid aastaid, aga teenust pole ikka. ...
Starship tahab ju minu arusaamist mööda vähemalt Level 3+ kui mitte L4. Ja teenust nad ju pakuvad USA ülikoolilinnakutes. Lihtsalt terve linn on väikese roboti jaoks liig. Rahvast pidid nad vähendama selle pärast, et ülikoolilinnakud on praegu tühjad ja neil ei ole kellelegi vedada. Starshipil on veel hädasid, millest millegipärast eriti ei räägita. Lihtne asi näiteks - mis siis saab, kui lund sajab? Pakivedu ei toimu? Alles mõni talv tagasi tuli siin mitu nädalat järjest iga päev paras pudrukiht maha. Ja muide, ega sel Boltil ka praegu kuigi hästi lähe -
küsisid riigilt 50 mil raha.
See kõik ei puutu aga üldse asjasse kui me räägime militaarsõiduki juhtimise vajadusest. Seal me räägime tüüpselt Level 3 tasemel otsuste tegemisest tõenäoliselt kahe operaatori (komandör ja laskur) valve all ja seal ei ole tarvis isegi nii suurt automatiseeritust, kui Starshipil USA ülikoolilinnakutes. Piltlikult öeldes annab komandör masinale korralduse sõita 2000 m mööda sihti sellise-sellise kiirusega, masin joonistab kaardile oma plaanitud teekonna ja minek. Kui vaja korrigeerida, siis korrigeeritakse. Point on pigem selles, et pidevat roolimiskoormust ei ole vaja kellelegi panna - sellega saab automaatika hakkama.
Mis puutub Amazoni tegemisi, siis Jeff Bezos on ka oma raketifirmat ehitanud tükk aega ilma eriliste nähtavate tulemusteta. See ei tähenda, et eduka rakette ehitava ettevõtte käima panek oleks võimatu või et see ei peaks ka Bezosel lõpuks õnnestuma. Amazoni juhtimismudel ei sobi paljude teemade jaoks. Päeva lõpuks on tegemist ülioptimeeritud laooperaatoriga ja terve nende juhtimiskultuur on vastav.
Tux kirjutas:Muide lendavaid autosid on ka juba paarkümmend aastat lubatud, aga mida pole, seda pole...
See on nii mitmel tasandil vigane analoogia, et ma ei hakka kõikidesse vigadesse süübimagi. Lendav auto on algusest peale olnud sama surnult sündinud idee, kui lendav allveelaev. Lihtsalt odavam ja seetõttu on seda ka korduvalt proovitud. Ford Aerocar pandi lendama juba 1949 ja seda müüdi kokku selliste kohta üüratu kogus - 6tk. Lendava auto probleem pole mitte see, et see oleks kuidagi tehnoloogiliselt kättesaamatu, vaid, et see on lihtsalt üüratult ebapraktiline (alatest sellest, et see tehnilistest kompromissidest ainult koosnebki kuni vastandlike regulatsioonideni välja). Lisaks on autole ja lennukile esitatavad nõuded põhimõtteliselt vastukäivad. Kui auto peaks liibuma vastu teed, et maksimeerida hõõrdetegurit, siis vastu teed liibuv lennuk teatavasti ei ole lennuk jne. Kui sa võrdled laiatarbe infotöötlust sellise anakronismiga siis näitab see, et sul ikka päris head pilti ei ole asjast, millest sa räägid.
Läheks ikkagi edasi, et aga teised lugejad ka aru saaksid mille üle me vaidleme, siis alustaks kõigepealt isesõitmise tasemete definitsioonidest.
Tase 0, 1, 2 - Inimene jälgib keskkonda
Tase 0
Ai - puudub
Tase 1
Ai - juhi abiline, aitab pidurdada, kiirendada või roolida
Ai lähtub keskonna andmetest, eeldab et inimene teab kõike paremini ning kontrollib ja vastutab
Ai soovitused viib ellu inimene
juhul, kui Ai hakkama ei saa võtab inimene juhtimise üle
Tase 2
Ai - osaline automatiseerimine, aitab kiirendada/pidurdada ja roolida
Ai lähtub keskonna andmetest, eeldab, et inimene teab kõike paremini ning kontrollib ja vastutab
Ai soovitused viib ellu automaatika
juhul, kui Ai hakkama ei saa võtab inimene juhtimise üle
Tase 3, 4, 5 - Ai jälgib keskkonda
Tase 3
Ai - tingimuslik automatiseerimine, Ai oskab ise juhtimisülesandeid täita
suudab sõita niikaua, kuni inimene sekkub
Tase 4
Ai - kõrge automatiseerimine, Ai oskab ise juhtimisülesandeid täita
suudab sõita ka siis kui inimene ei sekku
Tase 5
Ai - täielik automatiseerimine, Ai oskab ise juhtimisülesandeid täita
suudab sõita igas olukorras kus ka inimene suudab sõita
Alguse sai see vaidlus sellest, et Milremi omanik teatas, et ta tahab teha:
Teiselt poolt on Milremi robot (tööversioonis TypeX, aga lõplikku nime veel nuputatakse-toim) aga hoopis midagi muud: palju kergem, palju madalam ja mis peamine, mehitamata ja autonoomne. See tähendab, et meeskonda ja sõdureid, kes võiksid lahingu käigus surma saada, masinas ei ole. Samuti toimetab ta lahinguväljal omapäi nagu näiteks isejuhtiv auto tänavatel, ainult et relvasüsteemi kontrollib alati inimene.
Siit võib teha järelduse, et masin on navigeerimise ja sõitmise koha pealt kas tase 3, 4 või 5. Kuna sinna inimest sisse pole ette nähtud, siis 3 ja 4 taseme jaoks peab inimese sekkumine olema võimalik mingi sidevahendi näol ja relvasüsteemi kontrolliks on sidevahendi olemasolu vaja ka 5 taseme jaoks.
Side olemasolu on võimalik vaid sõdimisel vähearenenud vastasega, juba Lahesõja ajal oli suur puudus sidekanalitest ja asi paremaks ei lähe kusagilt otsast.
5 taseme saavutamist ma ei näe hetkel mitte kusagilt, praegu ollakse 3 taseme juures ja üritatakse meeleheitlikult 4 taset saada. Kui sidet pole, siis peab masin ka orienteerumisega 100% ise hakkama saama, mis siis eeldab ikkagi 5 taset.
Seda 5 taset on üritatud saada juba viimased 50 aastat ja lähemale pole see eriti tulnud. Huvitav miks ei ole kümned tuhanded teadlased ja parimad insenerid sadadest parimatest ülikoolidest seda seni suutnud? Võimalusi on mitu:
1) nad on olnud lollid
2) nad on olnud laisad
3) neil pole olnud piisavat tehnoloogiat
4) midagi on puudu teoorias
Esimest kahte põhjust ei sa tõsiselt võtta, jäävad kaks viimast. Tasemest 0 kuni hetkeseisuni on meid edasi aidanud suures osas Moore seaduse järgi arenev riistvara ja suurema haamriga saab kaugemale kui väiksega, aga ma ei tea viimase paarikümne aasta jooksul mitte ühtegi olulist läbimurret arvutiteaduses, mis võimaldaks 5 taset saavutada.
Ja võrdlus lendavate autodega on täiesti omal kohal, sest arvutiteaduse mõttes on siin isesõitvate autodega hetkel analoogne probleem. Teooria puudujääke üritatakse lahendada suurema haamri kasutuselevõtuga (kogutakses rohkem lähteandmeid keskkonnast), mis tundub esimesel hetkel aitavat, kuid toob kaasa veel suurema haamri vajaduse (rohkem lähteandmeid sisaldb ka rohkem müra, mille välja filtreerimiseks on vaja võimsamat arvutit ja/või suurema läbilaskvusega andmeside kanalit ning suuremat mälumahtu).
Ehk see Milremi uus projekt on väga äge PR projekt, ta pakub arendajatele suurt tegemisrõõmu, seda promodes saab "raha tõsta" nagu moodsal ajal idudel kombeks. Ühel hetkel saab ka ilmselt firma kellelegi edasi müüa ja kasumi välja võtta. Neid masinaid saab müüa ka kuhugile Aafrikasse külatänaval korra hoidmiseks, aga meie taktikalise vastasega kokku minemiseks nad ei kõlba...
P.S. Üks isesõitvaid autosid arendanud firma pani just pillid kotti. See juhtus just veidi enne koroona kriisi tõsiseks minekut.
https://www.msn.com/en-au/news/techands ... r-BB11z7eK
Tähele tasub panna seda lõiku, ehk teooria, mis võimaldaks 5 taset saada on puudulik.
There are too many problems with the AV industry to detail here: the professorial pace at which most teams work, the lack of tangible deployment milestones, the open secret that there isn’t a robotaxi business model, etc. The biggest, however, is that supervised machine learning doesn’t live up to the hype. It isn’t actual artificial intelligence akin to C-3PO, it’s a sophisticated pattern-matching tool.
Mind ei pea muidugi uskuma, mul pole sellest ka sooja ega külma, aga firma asutaja juttu võiks proovida mõttega lugeda
https://medium.com/starsky-robotics-blo ... b8a6a8a5f5
Five years later and AV professionals are no longer promising Artificial General Intelligence after the next code commit. Instead, the consensus has become that we’re at least 10 years away from self-driving cars
...
It’s widely understood that the hardest part of building AI is how it deals with situations that happen uncommonly, i.e. edge cases. In fact, the better your model, the harder it is to find robust data sets of novel edge cases. Additionally, the better your model, the more accurate the data you need to improve it. Rather than seeing exponential improvements in the quality of AI performance (a la Moore’s Law), we’re instead seeing exponential increases in the cost to improve AI systems — supervised ML seems to follow an S-Curve.
.