Lahingrobotid, droonid jms distantsjuhitav tehnika

[Kilo Tango]

Ma ausõna ei viitsi 3h Tesla egotrippi vaadata.

Eks sa siis ole selle võrra rumalam ...

Kui tood paralleeli inimaju toimimisega siis seda peab kinnitama või ümber lükkama argumentidega. Seda sa ei tee, minu arvates kõneargument ei ole "ebarelevantne".

Ja see "minu arvates" on argument? Mulle tundub, et sa üldjoontes ei saa aru laia ja kitsa tehisintellekti erinevustest. Muide, video lõpus öeldakse otse välja, et tegeletakse üsna kitsa AI arendamisega.

Salvestatud materjali puhul tekib küsimus - kes hindab salvestises toimuvat "õigeks" ja "valeks" - st kas manöövrid mis tehakse, kas need on parimad võimalikud või siis pigem üle noatera surmast pääsemine. Kui materjali on tohutu palju siis ilmselgelt inimene sekkuda ei saa.

Vaatad videot, saad teada. Üldine põhimõte - valitakse keerulisemad olukorrad välja ja osad neist lähevad inimestele hindamiseks ja osa masinale.

Kas pardakaamera salvestised on korreleeritud kiirendusanduritega ? Või saab seda infot pildist tuletada ? Jne

Jah. Lisaks kiirendusandmetel on seal veel muud andmed kaasas.

Ning ikkagi - autoga sõites me kasutame TOHUTULT kogemust, kasvõi seesama lapse-jalgpalli näide. Ma hästi ei usu et kusagil on miljon tundi salvestusi sellise situatsiooniga, kusjuures pooled nendest on verise lõpuga

Jah, aga see on piiritletud, mitte piiritlemata, nagu vestluse puhul. Sinu enda näite põhjal ei ole sul vaja auto juhtimiseks teada, kuidas pähklit avada, aga robotil sinuga eduka vestluse pidamiseks on. Lisaks on seal videos ka juttu sellest, kuidas selliseid situatsioone käsitletakse.

AI ja neural nets - kui õnnestub teha "Libamärke" siis järelikult on ebaselge kuidas AI märki üldse tuvastab ? Igatahes mitte nii et "ümmargune, punase rõngaga, keskel kiri suurusega..".

Kui sa arvad, et tegijad ei ole libamärkide probleemist teadlikud, siis vaata siit: https://www.youtube.com/watch?v=j0z4FweCy4M&t=10360s
Tuleb välja, et EM-l on endal Stop märgiga T-särk.

Ilma radarita ma ei lubaks ühtegi isesõitvat liiklusesse. Peab olema mingi "tingrefleks" algoritm mis mõõdab kaugusi ja kiirusi ILMA närvivõrguta ja vajadusel sekkub, juhul kui võrk on lolliks läinud. Umbes nagu inimesel silma pilgutamine - see on refleks.

Radarit on tihti lihtsam lollitada, kui visuaalset kaamerat. Maksimaalselt kasutaksin IR lidarit, aga radar on segatav.

Jätame egod kõrvale ja räägime asjast - teema on huvitav !

Jah, palun.

[Gideonic]

Ma ausõna ei viitsi 3h Tesla egotrippi vaadata.

Kohe näha et sa pole videot isegi avanud või kui oled, siis mitte ülalpool õigesse kohta viidatud linkidel (kus alguses Elon tõesti vist midagi patrab seal). Räägivad asja arendajad ja üsnagi konkreetest probleemidest ja lahendustest - eesmärgiga tekitada huvi uutes arendajates. Ego seal väga palju ei ole. Päris suur hulk sinu küsimusi käib läbi.

Üleüldiselt tasuks lulgeda misasi on deep reinforcement learning, kuidas see toimib, mille jaoks seda saab kasutada ja mille jaoks pigem mitte.

See vestluse eeltingimuseks seadmine autosõidule on kaunis meelevaldne. Arvutid teevad mingeid asju halvasti ja mingeid asju väga hästi. See oleks umbes sama kui öelda et malemäng on kordades lihtsam kui autoga sõitmine, seega inimene peab esmalt arvutit selles võitma kui üldse on mõtet muus (näiteks autosõit) võrrelda.

[nimetu]

Radarit on tihti lihtsam lollitada, kui visuaalset kaamerat. Maksimaalselt kasutaksin IR lidarit, aga radar on segatav.

Ma ei saa hästi aru, mida sa sellega silmas pead?

[Madis Reivik]

Radar on segatav aga kaameraga AI mitte ? Pigem on teine ikka palju lihtsamalt lollitatav.

Võrdlus AI ja inimene - seda ei toonud siia mina. Mina pigem väidaks et AI ja inimese aju EI TÖÖTA samadel alustel ja loota et massiivne skaleerimine neid lähendab, võib olla mitterelevantne.

Kui tood võrdluse AI ja inimene, kuidas siis saab seda sama võrdlust kõrvale lükata kui paralleelide toomine muutub ebamugavaks ? Ära kasuta argumendina enda arvamust minu "kompetentsusest" vaid räägime asjast sisuliselt.

"Üldine põhimõte - valitakse keerulisemad olukorrad välja" - kui palju neid olukordi on ? Keeruliste olukordade variante võib vabalt olla TRILJONEID, kas neid näidete alusel kvalifitseerida ja katalogiseerida õnnestub ? Näiteid ei ole ju nii palju.

Kui salvestusandmed on korreleeritud teiste andmetega, kas võiks siis eeldada et tegu "testsõitjatega" ? See oleks oma mastaabilt veel suurem üritus kui google maailmapildistamine, kuid mingil määral ilmselt tehtav.

[Kilo Tango]

Radarit on tihti lihtsam lollitada, kui visuaalset kaamerat. Maksimaalselt kasutaksin IR lidarit, aga radar on segatav.

Ma ei saa hästi aru, mida sa sellega silmas pead?

Väljendusin natuke halvasti, aga pidasin silmas suurlinnades tekkivaid interferentsi probleeme, kui kohal on palju sarnaseid radarisüsteeme kasutavaid sõidukeid.

https://read.nxtbook.com/ieee/signal_pr ... p%E2%80%A6

In general, automotive radar systems include a substantial level of inherent resistance to interference by virtue of a large time-bandwidth product. The time-bandwidth product is the processing gain of a radar system (i.e., the time-bandwidth product is related to its ability to reject interference). Regardless, with an increasing number of radars deployed per vehicle and an increase in the number of vehicles having radars, interference levels, especially in certain situations such as rush-hour traffic, will likely be quite severe...

Point selles, et radari häirekindlusega ja häirete kõrvaldamisega peab tegelema niikuinii. Miks siis seda radarit üldse sinna mudelisse kaasata.
LIDAR oleks abiks pimedas toimetamiseks ja AI pildi verifitseerimiseks.

[Kilo Tango]

Radar on segatav aga kaameraga AI mitte ? Pigem on teine ikka palju lihtsamalt lollitatav.

Pole ühtegi andurit, mis ei ole lollitatav (vt. ka minu eelmist vastust akf nimetu-le). Kaameraga AI (eriti videokaameraga) puhul on andmetihedus nii suur, et saab kasutada muid andmeid häirete tuvastamiseks. Ilmselt sa endiselt ei ole seda videot vaadanud.

Võrdlus AI ja inimene - seda ei toonud siia mina. Mina pigem väidaks et AI ja inimese aju EI TÖÖTA samadel alustel ja loota et massiivne skaleerimine neid lähendab, võib olla mitterelevantne.

Kes seda on väitnud? AI aluseks on paljuski teadmised sellest, mismoodi inimese aju neuronaalsel tasandil töötab, kuid mitte keegi ei ole väitnud, et AI oleks praegu kuidagi inimese ajuga võrreldav. Pealegi on inimese ajus ka muid rakke, mis osalevad otsuste tegemises ja infotöötluses. AI on üsna lihtsustatud, kuid siiski võimekas ja keerukas tööriist teatavate probleemide lahendamiseks, mida muu matemaatikaga lahendada ei õnnestu.

Kui tood võrdluse AI ja inimene, kuidas siis saab seda sama võrdlust kõrvale lükata kui paralleelide toomine muutub ebamugavaks ? Ära kasuta argumendina enda arvamust minu "kompetentsusest" vaid räägime asjast sisuliselt.

Sa ei saanud algsest võrdlusest aru ja hakkasid punnitama mingit täiesti asjasse puutumatut vestlusroboti juttu.

"Üldine põhimõte - valitakse keerulisemad olukorrad välja" - kui palju neid olukordi on ? Keeruliste olukordade variante võib vabalt olla TRILJONEID, kas neid näidete alusel kvalifitseerida ja katalogiseerida õnnestub ? Näiteid ei ole ju nii palju.

Mine vaata ise seda videot. Vastused on seal olemas. Ma ei viitsi iga postitusega sulle sealt asju ümber jutustada. Nii palju võin öelda, et EM jutu järgi lavastatakse iga leitud anomaalia kohta simulaatoris ca. 1000 sarnast anomaaliat juurde.

Kui salvestusandmed on korreleeritud teiste andmetega, kas võiks siis eeldada et tegu "testsõitjatega" ? See oleks oma mastaabilt veel suurem üritus kui google maailmapildistamine, kuid mingil määral ilmselt tehtav.

Mine vaata ise videost järgi, kuidas see käis. Minu kannatus hakkab otsa saama.

[Madis Reivik]

Ise ju ütlesid et

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

Aga kui kannatus otsas (juba ??) siis pole parata. Ma lihtsalt olen rohkem tehnikainimene, mitte Eloni fänn.

[Kilo Tango]

Ise ju ütlesid et

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

Jutt oli sellest palli olukorrast. "Reageerib nagu inimene" tähendab, et suudab märgata ja reageerida. Mitte, et neuronaalsel tasandil töötaks samamoodi nagu inimene. Ja tahad vaielda, et sa töötad ise närvivõrkude peal?

Aga kui kannatus otsas (juba ??) siis pole parata. Ma lihtsalt olen rohkem tehnikainimene, mitte Eloni fänn.

Kehv tehnikainimene oled, kui suuremat pilti ei näe. Ma võin sinuga vestlust pidada siin hea meelega, kuid kannatus on otsas selle koha pealt, kus ma pean sulle kolmetunnisest videost pidevalt küsimustele vastuseid otsima. Su häda kipub olema selles, et sa arvad, et sa oled suurem spetsialist, kui sa tegelikult oled ja loobid lihtsaid küsimusi eeldades, et "keegi teine pole selle peale veel tunud". Mis otse loomulikult ei ole tõsi.

Ka mina muide ei ole EM fänn. 50-aastaselt oleks üleüldse veider mõne isiku fänn olla. See ei tähenda, et ma peaksin ignoreerima, kui tema palgatud AI tippspetsialistid asjast sisuliselt räägivad ja näiteid toovad. Sealhulgas vastavad kõikidele sinu toodud küsimustele. Muide, seesama häda ("ma olen ilmselt targem, kui kõik teised") kipub vaevama kohati ka eelpoolmainitud EM-i. Samas on tal selleks arvamuseks vähemalt mingi alus.

[Madis Reivik]

Jätaks nüüd egotripi kõrvale, ma püstitasin paar küsimust ja vastuväidet - ehk tood nendele vastu-pooltargumente ?

Ei ole mõtet vastata "otsi ise". Sama hea kui küsimusele vastata "www.google.com" otsi ise !

Kui sul on nt selle "poisi-palli" kohta hea viide, milles kirjeldatakse sellise situatsiooni lahendamist ja lahendatavust, siis jaga teistele ka. Nt sealtsamast Muski videost mida, ma saan aru, oled korralikult vaadanud ja läbi töötanud.

Reageerib nagu inimene - defineerime.

* millisekundite jooksul instinktid (tingrefleksid pigem)
* siis kõrgem ajuosa sõidab refleksidest üle
* mälust korjatakse välja kogemused ja rakendatakse neid
* nähakse ette erinevaid tulevikuvõimalusi
* tehakse parim valik, egoistlikel, eetilistel jt kaalutlustel.

Võime selle poisi näite teha keerulisemaks. Keset kiirteed seisab kaks inimest (kurat teab kuskohast ilmusid välja). Üks on parm ja teine noor rase naisterahvas. On valida ainult kahe halva variandi vahel. Kuidas kirjeldame valikut ja kuidas defineerida see AI-le ?

[Kilo Tango]

Jätaks nüüd egotripi kõrvale,

Väga hea.

...

Kui sul on nt selle "poisi-palli" kohta hea viide, milles kirjeldatakse sellise situatsiooni lahendamist ja lahendatavust, siis jaga teistele ka. Nt sealtsamast Muski videost mida, ma saan aru, oled korralikult vaadanud ja läbi töötanud.

Reageerib nagu inimene - defineerime.

* millisekundite jooksul instinktid (tingrefleksid pigem)
* siis kõrgem ajuosa sõidab refleksidest üle
* mälust korjatakse välja kogemused ja rakendatakse neid
* nähakse ette erinevaid tulevikuvõimalusi
* tehakse parim valik, egoistlikel, eetilistel jt kaalutlustel.

Võime selle poisi näite teha keerulisemaks. Keset kiirteed seisab kaks inimest (kurat teab kuskohast ilmusid välja). Üks on parm ja teine noor rase naisterahvas. On valida ainult kahe halva variandi vahel. Kuidas kirjeldame valikut ja kuidas defineerida see AI-le ?

Haa. See on nüüd see igivana eetika probleem. Sellele on 2 vastust:
1. Inimene ilmselt ei jõua selles olukorras sinu neljandast punktist kaugemale (kui sinnagi - enamasti rakendub mood:paanika - käed lähevad sirgeks, silmad punni ja pidurid blokki). Ma ei tea, kas sa ise oled kunagi olnud liiklusõnnetuses roolis, kuid asjad toimuvad enamasti nii kiiresti, et "egoistlikud, eetilised jt. kaalutlused"... nendeni lihtsalt ei jõuta. Need on sellised hüpoteetilised skeemid, mida arvutiinimesed armastavad konstrueerida, kuid millel tegelikkusega on üsna vähe pistmist.
2. Selle eetilise puu jaoks ei ole tarvis tehisintellekti. Eeldusel, et kõik objektid on õigesti sildistatud, on sellise eetilise valiku kategooriad kirjeldatavad hierarhilise mudelina ja on tegelikult üsna lihtsad. Mitmekomponentsete ja tõenäosuslike selliste valikute (no näiteks on "ohvrite valikusse kaasatud teised juhid, koolibuss jms. komponendid) puhul tuleb mängu ilmselt MCTS, mida Tesla ka kasutab sõiduki trajektoori arvutamiseks.

Lisaks tuleb öelda, et sellised eetliste valikutega vältimatu õnnetuse situatsioonid on üliharvad ja rohkem ulmekirjanduse, kui päriselu teema. Päriselus on oluline õnnetuse vältimise võimekus. See sisaldab ka võimekust sellistesse olukordadesse mitte sattuda.

[Madis Reivik]

Ok, asendame hüperboolid lihtsama variandiga.

Tee peal vedeleb kilekott ja pappkast. Mõlemast mööda ei sõida, kas saab teha ühest valikut ?

[Kilo Tango]

...
Tee peal vedeleb kilekott ja pappkast. Mõlemast mööda ei sõida, kas saab teha ühest valikut ?

Sama hierarhia küsimus. Kui objektid on korrektselt sildistatud (ja see on üks põhiküsimusi), siis saab otsustada, et kilekott on sõidukile ohutum, kui tundmatu sisuga pappkast. Muidugi vastus sõltub. Kui sa pead kilekoti all silmas sellist 200 liitrist prügikotti ja pappkasti all kingakarpi, siis on ilmselt viimane ohutum.

[Madis Reivik]

Sildistamine ja katalogiseerimine ongi pea lootusetud ülesanded. Igatsorti varjud ja peegeldused jne jne jne. Objekti tuvastamiseks ei piisa pildituvastusest, vaja on ennustada ka käitumist. Reavahetusel nt vaatad kes su kõrval sõidab ja kui seal on mingi rullnokk siis parem ei hakka trügima, kuna loll võib gaasi anda.

Olukordade hinnang - milline on tõenäolisem jms - samuti väga keeruline, mingite olemasolevate filmilõikude analüüs ei anna siin mitte midagi juurde. Kausaalsus - AI-le täiesti seletamatu mõiste.

Mis ma tahan öelda - see mida Musk aktsionäridele räägib, ei oma mingit tähtsust. Loeb ainult praktika ja see kas ikka päris hästi teame mida see AI "mõtleb". Isegi tavalist klassikalist-lineaarset tarkvara ei ole vist võimalik bugivabaks teha. Mis siis veel rääkida triljoni elemendiga neural networkist.

Hiljuti ajas Tokyo invaolümpial mingi isesõitja invasportlase alla. Madalal kiirusel.

[Kilo Tango]

Sildistamine ja katalogiseerimine ongi pea lootusetud ülesanded. Igatsorti varjud ja peegeldused jne jne jne. Objekti tuvastamiseks ei piisa pildituvastusest, vaja on ennustada ka käitumist. Reavahetusel nt vaatad kes su kõrval sõidab ja kui seal on mingi rullnokk siis parem ei hakka trügima, kuna loll võib gaasi anda.

Olukordade hinnang - milline on tõenäolisem jms - samuti väga keeruline, mingite olemasolevate filmilõikude analüüs ei anna siin mitte midagi juurde. Kausaalsus - AI-le täiesti seletamatu mõiste.

Mis ma tahan öelda - see mida Musk aktsionäridele räägib, ei oma mingit tähtsust. Loeb ainult praktika ja see kas ikka päris hästi teame mida see AI "mõtleb". Isegi tavalist klassikalist-lineaarset tarkvara ei ole vist võimalik bugivabaks teha. Mis siis veel rääkida triljoni elemendiga neural networkist.

Kõikidele sinu muredele on seal videos vastused olemas, aga kuna sa oled sihuke põikpea ja keeldud seda vaatamast oma isikliku antipaatia tõttu Tesla ja/või Elon Muski vastu, siis mina ei viitsi ka seda sulle enam ümber jutustada. See üritus ei olnud mõeldud aktsionäridele vaid AI arendajate värbamiseks, mistõttu mindi asjadesse ka märksa rohkem süvitsi sisse.

Hiljuti ajas Tokyo invaolümpial mingi isesõitja invasportlase alla. Madalal kiirusel.

Järelikult on isejuhtiv auto võimatu ja Tesla&Waymo raiskavad ainult aktsionäride raha selle jamaga tegelemisel.
Ühe hooga tuleb keelata ka 21 aastastel naistel BMW-ga sõitmise, kuna need tapavad mootorrattureid: https://www.delfi.ee/artikkel/94471839/ ... ng-julmalt

Ma muide vaatasin kiirelt läbi viimase otsa liiklusõnnetused, mis lehtedest näppu jäid - praktiliselt kõik on seotud juhi vigadega. Enamasti hooletus, mitte märkamine, kiiruse ületamine jms.

[Madis Reivik]

Ma väidan et ei ole, vähemalt mina ei leidnud. Kirjeldati olemasolevat ja deklareeriti probleeme aga mitte lahendusi.

Sa võid ju muidugi edasi jaurata et "madis loll" aga äkki parem paned mõne viite ?