Tôi đang bận giải quyết một số bài báo khác trong sự kiện Tesla AI Day, và cuối cùng tôi đã có cơ hội bắt đầu nghe bài thuyết trình về Tesla AI Day vào ngày hôm sau. Tôi biết từ mạng xã hội rằng có một người đang nhảy múa giả vờ là một người máy ở cuối phim, và Elon Musk lẽ ra nên thuê một nghệ sĩ biểu diễn đường phố để hành động người máy hơn, nhưng đó là một câu chuyện khác (hãy chú ý theo dõi). Điều thực sự thu hút sự chú ý của tôi ngay từ đầu là tôi ngu ngốc đến mức nào. Một vài CleanTechnica độc giả đã biết điều này, nhưng bây giờ tôi cảm thấy mình ngớ người đến mức nào.
Tôi cảm thấy thật câm khi xem cái này
Hãy xem một chút bài thuyết trình này của Andrej:
“Bạn khởi tạo một raster với kích thước của không gian đầu ra mà bạn muốn, và bạn xếp nó bằng các mã hóa vị trí, với các sin và cosin trong không gian đầu ra. Và sau đó, chúng được mã hóa bằng MLP thành một tập hợp các vectơ truy vấn. Và sau đó tất cả hình ảnh và các tính năng của chúng cũng phát ra các khóa và giá trị riêng của chúng…. ”
Hãy giải mã điều này bằng cách sử dụng kiến thức của tôi: Bạn tạo một bản vẽ (sử dụng pixel) với kích thước bạn muốn, và bạn tạo các điểm trên đó, với những thứ toán học mà tôi không thể nhớ từ thời trung học cho từng điểm. Sau đó, các nhân vật trong My Little Ponies sẽ giúp bạn đặt câu hỏi phù hợp về từng điểm này. Sau đó, câu trả lời xuất hiện từ mỗi điểm trong số này (có lẽ là nhờ phép thuật của Pony hoặc sự trợ giúp của Q từ Star Trek, người xuất hiện trong loạt phim đó với tên Discord).
Tôi biết có lẽ tôi đã sai về 99% điều này, nhưng đừng ngồi đó và giả vờ như tôi là người duy nhất hoàn toàn bị lạc ở đây. Có thể bạn cũng không biết MLP là gì. Nó có thể là những chú ngựa con đối với tất cả những gì chúng ta biết, điều này thực sự sẽ khá tuyệt miễn là chiếc xe lái như nó được cho là vậy (đó là điều thực sự quan trọng ở đây).
Khi Andrej nói, về cơ bản tôi không có cách nào để biết liệu anh ấy có nói với chúng tôi điều gì đó về chiếc xe hay cho chúng tôi một bài phát biểu đầy công nghệ nhằm mục đích nghe thông minh và đánh lừa sự chà xát (như tôi đã làm trong bài viết này để chứng minh một điểm). Trước khi bất cứ ai nhảy vào tôi, tôi không thực sự nghĩ rằng Tesla đang cố lừa dối chúng tôi chỉ vì những thứ này đi quá xa, quá xa so với đầu của tôi. Ngay từ đầu tôi đã thừa nhận rằng mình thật ngu ngốc và tôi biết rằng điểm chính của buổi thuyết trình Ngày AI là tuyển dụng những người biết MLP là gì và có thể giúp họ giải quyết những vấn đề phức tạp này.
Mặc dù vậy, vẫn có cảm giác rất thích khi xem video này:
Và tôi cảm thấy mình giống Ferengi (người ngoài hành tinh với đôi tai to) trong cái này:
Tất nhiên tôi biết kelilactiral song phương là gì! Tôi không ngu ngốc!
Tôi biết Elon Musk không cố đánh lừa chúng ta hay chơi một trò lừa nào đó. Tôi nghĩ rằng điều này cho chúng ta thấy một vấn đề thực sự mà Tesla sẽ ngày càng phải đối mặt trong vài năm tới: giải thích tất cả những điều này cho công chúng.
Sự hiểu biết của cộng đồng ngày càng trở nên khó khăn hơn
Người bình thường không phải là nhà phát triển máy học hay nhà khoa học máy tính. Hầu hết chúng ta đã học một số môn toán ở trường trung học, có thể sử dụng 10% nó trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, và nhanh chóng quên đi phần còn lại không lâu sau khi trung học. Đối với những người trong chúng ta đã học đại học nhưng không theo đuổi một bằng cấp sử dụng toán học, chúng ta có thể đã học một môn toán cơ bản và / hoặc một loại "đánh giá cao môn toán" nào đó như một phần của yêu cầu giáo dục phổ thông, và sau đó theo đuổi phần còn lại bằng cấp của chúng tôi.
Tôi có lẽ biết nhiều hơn một chút so với chuyên ngành nghệ thuật tự do bình thường vì tôi làm kỹ thuật viên máy tính và tôi biết raster so với vector là gì từ công việc thiết kế đồ họa tôi đã làm, cũng như nhiếp ảnh, vì vậy tôi có một lợi thế rất nhỏ ở đây. Nhiều người đã hoàn toàn bị mất tích.
Và, thành thật mà nói, tôi đã phóng đại điều MLP = Ngựa con chỉ để cho vui (trong trường hợp điều đó không rõ ràng). Không ai thực sự nghĩ rằng có những chú ngựa con trong phim hoạt hình tham gia vào một lĩnh vực nào đó như học máy hoặc nghiên cứu và phát triển xe tự hành. Họ sẽ?
Điều này làm cho việc truyền đạt mọi thứ đến công chúng trở nên khó khăn
Tôi biết từ kinh nghiệm của mình khi làm việc với Tesla rằng đây không phải là một trò lừa đảo. Chúng ta không bị cho ăn một đống công nghệ nhảm nhí để đảm bảo rằng những kẻ ngu ngốc và tiền của họ được chia tay nhanh chóng hơn. Nếu đó là một loạt các kỹ thuật viên Hollywood như bạn thấy trong một chương trình khoa học viễn tưởng, có những nhà văn và nhà bình luận ngoài kia biết nhiều hơn về thứ toán học này hơn tôi, và họ sẽ gọi là BS. Tôi nghĩ. Và hi vọng.
Vấn đề thực sự là các công ty theo đuổi loại công nghệ này thực sự không có bất kỳ cách nào để công chúng có cái nhìn sâu sắc về vấn đề này, bởi vì ngay cả với một chiếc mui xe bình thường, những người bình thường (thậm chí hầu hết các chuyên gia toán học) không biết gì cả. đang diễn ra dưới nó. Hầu hết mọi người đều không biết động cơ đốt trong hoặc động cơ điện hoạt động như thế nào, hộp số truyền động là gì, bộ vi sai là gì, hoặc hệ thống phanh hoạt động như thế nào. Họ chắc chắn cũng không biết tầm quan trọng của hoạt động bình thường của van Fetzer (hoặc bộ phim hư cấu xuất hiện trong những bộ phim nào).
Nhưng, ít nhất chúng ta có thể đơn giản hóa những ý tưởng đằng sau động cơ đốt trong và động cơ điện. Đối với động cơ đốt trong piston, đó là “hút, bóp, nổ, thổi” (bốn lần) trong hầu hết các trường hợp, ngay cả khi điều đó khiến tâm trí của mọi người rơi vào tình trạng khó khăn. Đối với động cơ điện, chúng ta có thể nhắc nhở mọi người về cách một nam châm có thể đẩy một nam châm khác đi, và giải thích rằng động cơ điện hoạt động theo nguyên tắc tương tự. Nói cách khác, với một số kỹ năng làm việc và ngôn ngữ, những ý tưởng đó có thể được trình bày cho những người không cần hiểu biết sâu rộng, và cho phép họ có đủ hiểu biết để xác định lòng tin của họ và hy vọng không bị thợ máy gạt.
Tuy nhiên, những thứ như học máy phức tạp hơn nhiều. Chắc chắn, học máy về cơ bản là nhiều lớp hoạt động toán học tự điều chỉnh để phù hợp với tình huống, nhưng đó là sự đơn giản hóa rộng lớn hơn nhiều so với “hút, ép, đập, thổi” là đốt cháy bên trong.
Sự không kết nối này giữa sự hiểu biết của công chúng dẫn đến một nửa đám đông cảm thấy như họ đang bị lừa bằng cách nào đó, và phần lớn nửa còn lại nghĩ rằng đó là ma thuật, hoặc những chiếc xe còn sống (Elon gọi những chiếc xe bán tri giác không giúp ích gì cho điều đó. hiểu lầm đó).
Để công chúng hiểu và tin tưởng những công nghệ này sẽ là một thách thức thực sự.
Phụ lục của biên tập viên: Cá nhân tôi không nghĩ nó thực sự quan trọng. Nếu công nghệ hoạt động, nó sẽ hoạt động. Nếu nó không, nó không. Nó càng hoạt động, càng nhiều người sẽ tin tưởng nó. Như đã chỉ ra ở trên, hầu hết mọi người không biết xe của họ hoạt động như thế nào, nhưng họ vẫn lái chúng. Liệu một bài thuyết trình như thế này có làm cho một số “người có ảnh hưởng” (trường cũ và trường mới) sợ hãi và xa lánh hay không, đó là một vấn đề khác, và tôi không biết câu trả lời cũng như nó đưa chúng ta đến đâu. Tuy nhiên, tôi không nghĩ rằng một người bình thường quan tâm rằng họ không hiểu cách hoạt động của công nghệ - phần lớn cuộc sống của chúng ta dựa trên công nghệ mà chúng ta không hiểu (điện thoại, máy tính, v.v.).
Đánh giá cao sự độc đáo của CleanTechnica? Xem xét trở thành một Thành viên, Người hỗ trợ, Kỹ thuật viên hoặc Đại sứ của CleanTechnica - hoặc một khách hàng quen trên Patreon.
PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.
