Een van de subtielere maar volgens mij meest opmerkelijke aankondigingen van de Tesla-teleconferentie van deze week betrof de voortdurende ontwikkeling van Tesla's Autopilot / "Full Self-Driving" * firmwarepakket. Maar voordat we daar op ingaan, gaan we een beetje terug om wat historische context op te nemen.

Eerder, twee jaar geleden, labelden Tesla "labelers" foto's die waren gemaakt door Tesla-voertuigcamera's om de voertuigen te trainen om op bepaalde manieren op verschillende dingen (dieren, eigenaardigheden op straat, andere auto's, etc.) te reageren. Ze waren de Autopilot / Full Self Driving aan het trainen firmware, en dan implementeerde Tesla af en toe draadloze firmware-updates voor consumentenvoertuigen (zoals u krijgt met een smartphone of computer). Op een gegeven moment, schijnbaar rond het midden van 2019, stelde het Tesla Autopilot-team vast dat deze aanpak afnemende opbrengsten kende en Tesla niet tot echt zelfrijdende voertuigcapaciteiten kon brengen. Dat is het moment waarop Tesla een grote verschuiving maakte en maandenlang bezig was met een grondige herschrijving van de Autopilot-code.

(* Kanttekening: automatische piloot is de bredere term die alle passieve en actieve rijhulpsystemen van een Tesla dekt. ​​'Volledig zelf rijden' is een specifieke reeks functies waarvoor consumenten $ 10,000 meer moeten betalen - of $ 6,000 meer voor wanneer Ik kocht mijn Model 3. Ook toen ik geïmplementeerd in de auto door de bestuurder, met al deze extra functies, zegt u dat u Autopilot aan het inschakelen bent. Veel Tesla-eigenaren - zoals ik - hebben al lange tijd 'Navigeren op autopilot' voor snelwegen in onze auto's, en een paar duizend eigenaren hebben nu een bètaversie van de meest geavanceerde functies die in feite dezelfde Navigeren op Autopilot-functies bieden voor gebruik in stadsstraten, inclusief het maken van bochten en het passeren van andere auto's indien nodig.)

De grote verschuiving was om in de loop van de tijd video's te gaan labelen - "4D" -labels zoals Elon het noemde. Dus, zoals ik het begrijp, wanneer een auto door een brandkraan rijdt, zou een Tesla-labeler dat etiketteren, zodat andere Tesla's in de toekomst brandkranen kunnen identificeren terwijl ze er langs rijden. Dat is een eenvoudig voorbeeld, maar iets duisterder kan een plastic zak zijn die voor de auto waait. Idealiter, als dit goed wordt gedaan, moet de auto elke keer dat een plastic zak voor een Tesla blaast, deze als zodanig herkennen en niet remmen om te voorkomen dat hij ermee aanrijdt.

Het nieuws van de Q1-teleconferentie deze week is dat Autopilot / FSD-labelers steeds vaker werken ... op Autopilot. Net als in, worden ze steeds rechtvaardiger controleren het auto-labelen dat de neurale netten doen, in plaats van het labelen zelf. Ze trainen het systeem om 8 videofeeds te labelen en vervolgens de auto-labeling te controleren. En het systeem lijkt er steeds beter in te worden.

Om eerlijk te zijn, een paar jaar geleden, zou ik zeggen dat veel mensen gedachte Tesla deed wat het nu begint te doen. Ik weet een aantal jaren geleden, toen ik hoorde dat Tesla neurale netten gebruikt en (in theorie) de mogelijkheid had om "schaduwautopiloot" te gebruiken om een ​​enorme hoeveelheid gegevens te verzamelen van de meeste Tesla-voertuigen op de weg, ik dacht Tesla deed dit al. Vele anderen deden dat ook, op basis van commentaren die ik toen op forums en in commentaren zag. Maar blijkbaar waren onze verwachtingen voor wat er gebeurde enkele jaren voor op de werkelijkheid. Desalniettemin is het groot nieuws dat Tesla nu steeds meer in deze methode glijdt, en dit betekent in toenemende mate dat AI Autopilot zal verbeteren en hopelijk zal helpen om de firmware naar de 99.999999% veiligheidsniveau dat Elon nastreeft.

Toen ik vorig jaar met Elon in gesprek raakte over het Tesla Autopilot-team (zie: “Tesla Autopilot-innovatie komt van een team van ~ 300 Jedi-ingenieurs - Interview met Elon Musk"), Merkte hij op dat er"iets minder dan 200 [ingenieurs] aan de softwarekant en iets meer dan 100 aan de chipontwerpkant,”Maar dat het er enkele honderden waren meer mensen die zich toeleggen op etikettering.

"We hebben ook meer dan 500 zeer bekwame labelmakers", zei Elon. "Dit is een zware klus die echt vaardigheid en training vereist, vooral met 4D-labels (3D plus tijdreeksen)." Maar dat was precies op dat moment. Het plan was om dat team te laten groeien, verdubbelen.

“We breiden uit naar 1000 hoogopgeleide labelers. Nadruk op zeer vaardig. Zoals ik al zei, dit klinkt eenvoudig, maar is eigenlijk moeilijk en vereist talent."

Dit is praktisch de enige keer dat ik hem heb zien of horen praten over de labelers en ze kwantificeer, dus het was vorig jaar voor mij een van de meest interessante nieuwe informatie over Tesla of de ontwikkeling van autonoom rijden. Ik ben nu benieuwd hoe het evoluerende systeem van etikettering dat team beïnvloedt. Gaat het team weer krimpen doordat AI steeds meer werk op zich neemt? Of heeft Tesla nog steeds zoveel labelers nodig, ook al doet de AI meer werk?

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://cleantechnica.com/2021/04/28/tesla-autopilot-fsd-labelers-increasingly-on-autopilot/