Lahingrobotid, droonid jms distantsjuhitav tehnika

[Kilo Tango]

...
Waymo on selles vallas vaieldamatult palju kaugemal ...

Millel see väide põhineb?

[nimetu]

Millel see väide põhineb?

Sellel, et nad juba pakuvad 4. astme autonoomsusega sõiduteenust. See tähendab, et nende masinad ei vaja enamus olukordades inimese sekkumist. Selle valdkonnaga kursis olevad eksperdid arvavad, et sellisel tasemel sõidukite piiratud mahus kasutuselevõtt saab olema realistlik järgmise 4-5 aasta jooksul. Täielikust autonoomsusest jääks ikkagi terve aste puudu ja keegi ei oska selle saavutamise osas mingit kindlat ajaraami pakkuda.

[Kilo Tango]

Millel see väide põhineb?

Sellel, et nad juba pakuvad 4. astme autonoomsusega sõiduteenust. ...

Kusjuures selles Waymo 4. astmes julgen kahelda, kuna seda pakutakse piiratud sõidukitega piiratud alal. Lisaks Waymole on sama väitega lagedale tulnud ka NAVYA ja Magna.

Tänane Tesla autopilot on muidugi Tase 2. Selles ei kahtle keegi. Küll aga soovitan sügavalt üle vaadata, mida nad oma "AI day" käigus rääkisid ja mida tehisintellekti kommuun sellest arvab.

[Gideonic]

Ma ei väida, et see pole üldse võimalik, vaid et see pole sellises optimistlikus ajaraamis võimalik.
Waymo on selles vallas vaieldamatult palju kaugemal kui teised ning isegi nemad testivad hetkel äärmiselt kontrollitud oludes, sest see tehnoloogia pole lihtsalt küps. Ja nad on sellega tegelenud julgelt üle kümne aasta.

Ma soovitaks AI day osa ära vaadata siit alates kuni vähemasti hardware integration osani (sealt edasi Dojo'st juttu, millest saab hea ülevaate ka semianalysis't lugedes). Räägivad arendajad (teiste arendajate värbamiseks) mitte müügimehed.

Olen igati nõus et Eloni ajakava on olnud absurdselt optimistlik (nagu müügimehel ikka) aga AI-day andis päris hea ülevaate miks nii on läinud ja mis on tulevik.

Pikalt tegeleti nad individuaalsete kaamerate pildikaadrite töötlusega. See andis juba 2018- 2019. a. kohati väga häid tulemusi aga ei võimaldanud kvaliteetset ruumilist pilti üldisest liiklussituatsioonist tegelikult kokku panna. Selle saavutamiseks pidi süsteemi täiesti teisiti ülesse ehitama. Praeguseks aga annavad need uued laendused juba päris head tulemusi.

Enamik ettekandes näidatust ei ole veel praeguses FSD 9.2 tarkvaras (mis on sellest hoolimata kohati päris võimekas) kasutusel, 10.0 tuleb lähinädalatel mis põhineb uuel närvivõrgul.

Oluline on märgata kui palju rõhku, aega ja arvutusressurssi on pannud just korraliku sisendinfo saamiseks ja selle kvaliteedi pidevaks parandamiseks. Klassifitseerimisest (auto-labelling) täiendatakse suurel kiirusel. Probleemikohtade tuvastamine (päris sõitudest) ja nende kohene täiendav testimine. Vajadusel kergelt sarnaste simulatsioonide loomine (üldse analoogiliste simulatsioonide tekitamine päris-info pealt). Kogu seda setupi neil ei olnud veel vaid veidi aega tagasi.

Parem sisendinfo sõidu-planeerimisele annab hoopis teised võimalused (soovitan vaadata ülalvideost seda lõiku). Sellist planeerimist vana sisendinfo peal normaalselt teha ei saanud. Näidatakse ka uusi algoritme mis pole enamik veel betas sees aga tulevad.

Närvivõrkude treenimiseks võeti värskelt kasutusele uus Nvidia A100 GPUde baasil toimiva klaster, mis oleks maailma kiiruselt 5. superarvuti (kui nad viitsiksid jooksutada linpack'i). Nagu akf Kilo Tango mainis, kavatsevad selle kõrvale aasta-kahe jooksul paigutada DOJO klastri mis annaks nende use-case'i suurusjärgu võrra rohkem arvutusvõimsust ja plaanivad seda järgnevatel aastatel veel suurendada vähemalt 10x.

Kui nüüd arvestada pragust seisu FSD 9.2 peal (ka kitsastel tänavatel). peal ja hüpet mis lähiajal tulemas, kui veel arvestada et väga palju potentsiaalsest sisendinfost pole veel kasutusel - hetkel ei tuvastata teiste sõidukite ohutulesid, suunatulesid, käemärke (ja kõik on aktiivses arendamises). Enamik ettekande planeerija-blokis näidatust (mis plaanid teistel autodel on) on laboris juba toimiv aga pole autodesse veel jõudnud ....

Ma küll ei kahtle, et vähemasti USA ilusatel kandilistel tänavatel saadakse see asi avalikku betasse järgmise aasta alguseks ja ilmselt stabiilseks paari aasta jooksul.

Mis autonoomsuse astmele see tehniliselt vastab on iseasi (linnatänaval pigem 3. kui 4.) ehk jah, Robottaksodest on see muidugi veel üsna kaugel. Mis kiirteesse puutub siis 4. astme peaksid nad sellega saavutama ilusti.


Mis ma kogu selle triaadiga öelda tahtsin on et väide: "Tesla on 2. astme autonoomsuse juures nagu nad olid 5 aastat tagasi" on umbes sama informatiivne nagu väita 2018. aastal et "USA on täpselt sama võimetu mehitatud kosmoselende tegema nagu nad olid 5 aastat tagasi". Tehniliselt õige, kuid ignoreerib üldisemat suundlust.

Endiselt soovitan ülalingatud AI-day lõigu ära vaadata.

[2korda2]

Ma pole näinud ühtegi indikatsiooni, et selline tehnoloogia on tegelikult küps või saab lähemas tulevikus olema.

Selle valdkonnaga kursis olevad eksperdid arvavad, et sellisel tasemel sõidukite piiratud mahus kasutuselevõtt saab olema realistlik järgmise 4-5 aasta jooksul.

Lihtsalt märkuse korras: AI-le ei ole juba täna probleem hoida sõidukit sujuvalt liiklemas maanteel. Mitmete firmade toodang on selleks võimeline. Probleem on pigem linnaliiklusega, kus muutujaid oluliselt rohkem.
Nüüd paneme siia kõrvale planeeritud RB ajakava. Viimase plaani järgi saavad esimesed rongid liikuma 2026. Üksnes planeerimise-projekteerimise faasis on tähtaega juba vähemalt aasta edasi lükatud. Seega kui rohkem viivitusi ei tule, hakkavad esimesed rongid liikuma heal juhul samal ajal, kui meil on robotid maanteedel.

[nimetu]

Seega kui rohkem viivitusi ei tule, hakkavad esimesed rongid liikuma heal juhul samal ajal, kui meil on robotid maanteedel.

Ei. Meil (st Eestis) tõenäoliselt robotid maanteele selleks ajaks ei jõua. USAs (ja Euroopas) on kindlasti selleks ajaks mõned firmad vastavate masinatega katsetamas, kuid piiratud mahus nagu ma oma postituses kirjutasin.

Inimesed ei kipu mõistma selle ülesande keerukust. Üks asi on luua midagi mis töötab, kuid luua midagi, mis on töökindel pea 100% ajast on hoopis teine tase. Waymo on enam-vähem toimiva 4. astme autonoomsusega katsetanud (see tähendab reaalselt tänavatel sõitnud) juba vähemalt kuus aastat, kuid päris teenuse pakkumiseni jõuti alles nüüd. Siit edasi on veel vähemalt sama pikk tee minna.

[Madis Reivik]

Word ja Excel on ka siiamaani bugised, ma küll ei tahaks autoga sõita "käed rooli lähedal" ja valmis "üle võtma" kui AI lolliks läheb.

Probleem selles et kogu "neural" teema töötab väga kahtlasel alusel - treenitakse sisendinfoga, kuid mida täpsemalt "AI" tuvastab jääb häguseks - netist leiab palju "liiklusmärke" mis näevad välja nagu läbu aga ütlevad "AI"-le "telliskivi" või "kiirusepiirang 30kmh"

Kogu närvivõrguteema võib vabalt olla dead end ja kui selle selga ehitada "klassikaline mootor" puuduste silumiseks siis läheb keerukus täiesti käest ära.

Mina isiklikult näen "AI" ülesannet pigem järelvalvajana, a la ei lase purjus juhil sillaposti sõita, kuid seal on ka omad puudused - oletame et teed möödasõitu, Einar keerab kõrvalteelt ette ja selleks et kiirelt oma ritta tagasi saada pead gaasi lisama. Aga juhiabi ütleb "sorri 90kmh piirang".

Olukordi mida on "neural networki" abil võimatu lahendada ja kirjeldada võib konstrueerida miljon tükki.

Klassikaline näide - sõidad asulas 50kmh ja näed et muruplatsil lapsed mängivad palli. Pall liigub sõidutee suunas. Normaalne juht võtab kiirust maha kuna eeldab et palliga koos võib teele joosta ka väike Mati 4 aastat vana. Kirjelda olukord "AI" le ?

[Kilo Tango]

...

Olukordi mida on "neural networki" abil võimatu lahendada ja kirjeldada võib konstrueerida miljon tükki.

Klassikaline näide - sõidad asulas 50kmh ja näed et muruplatsil lapsed mängivad palli. Pall liigub sõidutee suunas. Normaalne juht võtab kiirust maha kuna eeldab et palliga koos võib teele joosta ka väike Mati 4 aastat vana. Kirjelda olukord "AI" le ?

Väike nüanss - sa ise töötad samuti närvivõrkude peal. Korralikult treenitud närvivõrgud reageerivad sellele olukorrale nagu inimene.

[nimetu]

Vaatan kindlasti Gideonicu poolt viidatud video korra üle, kuid tahtsin vahele lõigata ühe asjaga.

Oluline on märgata kui palju rõhku, aega ja arvutusressurssi on pannud just korraliku sisendinfo saamiseks ja selle kvaliteedi pidevaks parandamiseks. Klassifitseerimisest (auto-labelling) täiendatakse suurel kiirusel. Probleemikohtade tuvastamine (päris sõitudest) ja nende kohene täiendav testimine. Vajadusel kergelt sarnaste simulatsioonide loomine (üldse analoogiliste simulatsioonide tekitamine päris-info pealt). Kogu seda setupi neil ei olnud veel vaid veidi aega tagasi.

See ongi üks põhjus miks ma nii umbusklik Tesla lubaduste ja arenduse perspektiivide osas olen. Waymo on keskendunud autonoomsete sõidukite tehnoloogiale rohkem kui kümme aastat. Üks asi, mis valdkonnaga kursis olevad eksperdid välja toovad on see, et Tesla lahendus on algusest peale tehniliselt piiratud olnud ning nende testimine ja arendustöö pole kaugeltki samal tasemel kui Waymo oma. Waymo kasutab rohkem ja paremaid sensoreid, nende tarkvara on olnud pikka aega küpsem, nad on simulatsioonide ja testimise osas eesliinil, ning mis kõige olulisem, neil on kõvasti rohkem praktilise väärtusega testkilomeetreid. See on ka põhjus miks nemad täna suudavad sellist teenust (teatavate piirangutega) pakkuda ja Tesla ei suuda. Võib-olla asi ongi selles, et Waymo on peamiselt autonoomsete tehnoloogiate arendaja ning Tesla elektriautode tootja. See erinevus on suurem kui esmapilgul võib tunduda.

EDIT: Lisan veel nii palju, et Googel/Waymo üritas alguses seda tehnoloogiat samamoodi arendada nagu Tesla. Nad arvasid, et neil on piisavalt hea süsteem ja andsid sõidukid oma töötajatele testida. Üsna peagi avastasid nad, et see on äärmiselt ohtlik, sest töötajad usaldasid süsteemi liialt palju ja kui midagi juhtus, siis nad ei suutnud õigeaegselt reageerida. Sellest tulenevalt on nende metoodika täiesti teistsugune. Nende testimine ja arendustöö toimub nüüd tugevalt kontrollitud keskkondades ning see on võimaldanud saada 4. taseme autonoomse süsteemi sertifikaadi SAE-lt. Need andmed, mis nad koguvad ja analüüsivad on palju põhjalikumad kui Teslal või kellelgi teisel. Muuseas, Tesla on nüüd oma isejuhtiva süsteemi tõttu föderaaljuurdluse all. Ilmselgelt sai Waymo oma õppetunni õigel ajal.

[Madis Reivik]

...

Olukordi mida on "neural networki" abil võimatu lahendada ja kirjeldada võib konstrueerida miljon tükki.

Klassikaline näide - sõidad asulas 50kmh ja näed et muruplatsil lapsed mängivad palli. Pall liigub sõidutee suunas. Normaalne juht võtab kiirust maha kuna eeldab et palliga koos võib teele joosta ka väike Mati 4 aastat vana. Kirjelda olukord "AI" le ?

Väike nüanss - sa ise töötad samuti närvivõrkude peal. Korralikult treenitud närvivõrgud reageerivad sellele olukorrale nagu inimene.

Ülivõrdeliselt optimistlik ja brutaalselt vale arvamus. Millise olemasoleva AI-ga on hetkel võimalik vestelda ?

[Some]

Hmmh, ühe liiklusmärke tuvastava autoga juhtus igatahes nii, et luges bussi tagaotsas asuvalt märgilt 100km/h liiklusmärgi ja tema jaoks oligi see uus kiiruspiirang

[Kilo Tango]

...

Ülivõrdeliselt optimistlik ja brutaalselt vale arvamus. Millise olemasoleva AI-ga on hetkel võimalik vestelda ?

Vestluskõlbulikke AI-sid on mitmeid. Aga see ei puutu üldse asjasse, sest tegu on täiesti erineva kategooria probleemidega. Auto juhtimist saab lahendada kitsa AI raames. Laiapõhjalist vestlust mitte. Seetõttu on vestlevad AI-d üsna piiratud rakendusega praegu.

[Madis Reivik]

...

Ülivõrdeliselt optimistlik ja brutaalselt vale arvamus. Millise olemasoleva AI-ga on hetkel võimalik vestelda ?

Vestluskõlbulikke AI-sid on mitmeid. Aga see ei puutu üldse asjasse, sest tegu on täiesti erineva kategooria probleemidega. Auto juhtimist saab lahendada kitsa AI raames. Laiapõhjalist vestlust mitte. Seetõttu on vestlevad AI-d üsna piiratud rakendusega praegu.

Näiteks milliseid ?

Sa oled liiga optimistlik. Kui AI sinu väitel jäljendab aju siis suunav küsimus:

Kas laps õpib enne rääkima või autot juhtima (ok, jätame mõni tõsise maapoisi kõrvale

[Kilo Tango]

...

...

Näiteks milliseid ?

Sa oled liiga optimistlik. Kui AI sinu väitel jäljendab aju siis suunav küsimus:

Kas laps õpib enne rääkima või autot juhtima (ok, jätame mõni tõsise maapoisi kõrvale

https://chat.kuki.ai/chat - viimased 5 aastat Turingi võistluse võitnud chatbot.

See lapse õppimise paralleel ei ole eriti rakendatav.

[Madis Reivik]

Täielik pask ju see chatbot.

Login ESIMEST KORDA sisse, kirjutan hello. See loll vastab "good to see you AGAIN"

Ok, küsime

"how to open walnut"

vastus

"first calm your mind and take a break"

Et mis paralleele me siis rakendame et jõuda veendumusele "AI on sobilik autorooli" ?