Tesla se chystá nabízet autonomní řízení ve formě předplatného, přepsání softwaru nabralo menší zpoždění
Všechny nově vyrobené vozy Tesla mají již od minulého roku v sobě instalovaný veškerý hardware potřebný pro autonomní řízení (do takové míry, do jaké je přístupné), k jeho aktivování je ale třeba si zakoupit balíček Full Self-Driving Capability (dále jen FSD Capability). Ten momentálně na našem trhu vyjde na 200 tisíc korun a umožňuje některé autonomní funkce, jako například automatické řízení na dálnici (Navigate on Autopilot a Auto Lane Change), samostatné zaparkování (Autopark), umožňuje zaparkovanému vozidlu, aby si majitele našlo samo na parkovišti (Smart Summon) a také zvládá rozpoznávat dopravní značky a semafory a upozorňovat na ně.
Jde každopádně o investici, kterou se spoustě lidem nemusí chtít podstoupit, můžou například zmíněné funkce považovat za zbytečné. Mimo jiné i kvůli těmto lidem začala Tesla v čele s Elonem Muskem zvažovat umožnění pořízení FSD Capability balíčku ve formě měsíčního předplatného. Tím by tak spousta lidí dostala možnost si funkce vyzkoušet a mohlo by je to následně nalákat k jeho koupi. Uvedení možnosti předplatit si autonomní řízení by mělo nastat ještě někdy v průběhu letošního roku a na Redditu se již uživateli Callump01 podařilo pomocí „reverzního inženýrství“ zjistit, že v mobilní aplikaci Tesly již je kolonka pro předplatné připravená. Teoreticky však může jít o předplatné související například se sítí Superchargerů či jinou službou, stejně tak může být fotka falešná. Pokud ovšem Tesla chce předplatné začít nabízet ještě v průběhu letošního roku, tak by dávalo smysl, že by na to aplikace byla připravená již teď.
Mobilní aplikace Tesly je připravená na předplatné balíčku FSD Capability (Zdroj: /u/Callump01)
Zatím není jasné, za kolik a ani na jak dlouho bude Tesla předplatné nabízet, dle Muska by každopádně mělo být stále výhodnější si FSD Cabality balíček zakoupit jako jednorázovou investici. Předplatné tak bude cílit spíš na zákazníky, kteří si ho chtějí vyzkoušet, úspěšné by také mohlo být u Tesel nabízených na leasing.
Tesla také nově představila k FSD Capability balíčku jeho levnější alternativu, kterou nazvala Enhanced Autopilot. Pokud si myslíte, že je vám tento název povědomý, tak se nepletete, jelikož Tesla tento balíček již dříve nabízela. Tehdy ale samozřejmě toho neuměl tolik, co teď. Momentálně se za Enhanced Autopilot skrývají funkce Navigate on Autopilot, Auto Lane Change, Autopark a Summon, tedy téměř vše dostupné též v FSD Capability. V něm je navíc jen rozpoznávání značek a semaforů a „brzy“ má přibýt též autonomní řízení ve městě (tuto funkci ale Tesla slibovala na rok 2019).
Funkce obsažené v příplatkových balíčcích pro Autopilot (Zdroj: Electrek / Tesla)
Enhanced Autopilot není viditelný v konfigurátoru při koupi nového vozu, je dostupný pouze majitelům Tesly bez FSD Capability, které vyjde na 4 tisíce dolarů. Následné vylepšení na FSD Capability pak vyjde na dalších 5 tisíc dolarů, což ve výsledku bude o 1 tisíc dolarů dražší, než kdyby byl nejvyšší balíček zakoupen přímo. Možnost zakoupení Enhanced Autopilot je navíc časově omezená, dle Tesly mají majitelé vozů čas pouze do konce září, do konfigurátoru se tedy levnější varianta Autopilotu vůbec nedostane. Jde tedy nejspíš jen o snahu dostat Autopilot k více lidem, kteří si následně mohou připlatit i za plný balíček. Zároveň to pro Teslu bude představovat snadný zdroj dodatečných příjmů před vykázáním finančních výsledků za třetí čtvrtletí.
Vraťme se na závěr ještě k našemu staršímu článku, kde jsme zmiňovali, že Tesla byla donucena celý systém Autopilotu od základu přepsat. Cílem přepsání bylo, aby se o více situací začala starat neuronová síť a ubylo tak pevných algoritmů určených pro určité situace. Vypadá to, že přepsání kódu nabralo přibližně měsíční zpoždění. Nově totiž Musk na oznámil, že během dvou až čtyř týdnů by mělo proběhnout testování v beta fázi, kdy nový software dostane malá skupinka lidí z firmy, po dalších čtyřech až šesti týdnech půjde systém do veřejného testování, tedy k majitelům Tesel, kteří mají tuto možnost povolenou, a ke všem uživatelům by se přepsaný Autopilot měl dostat v půlce prosince. Pravděpodobně tak dojde i k oddálení zveřejnění funkce Reverse Summon, což je opak klasického Summon – zastavili byste si přímo před obchodem a Tesla by pak sama našla místo k zaparkování. Elon Musk používá vývojovou verzi přepsaného Autopilotu ve svém osobním autě a její schopnosti si letos v červnu pochvaloval:
Už se to skoro dostalo do bodu, kdy dojedu z domova až do práce bez jediného zásahu, a to i přes jízdu v rozličných situacích nebo na úsecích, kde se předělává vozovka. Proto pevně věřím, že Autopilot bude mít hotové všechny potřebné funkce pro autonomní řízení do konce roku.
Podpořte projekt ElonX
- Tesla za první čtvrtletí vykázala dosud nejvyšší zisk, přestože nevyrobila ani jeden Model S nebo Model X - 27. 4. 2021
- Tesla neinvestuje do placené reklamy, ale vydala alespoň krátké spoty pro seznámení s jejími vozy - 12. 3. 2021
- Bližší seznámení s modernizovanými variantami Modelů S a X od Tesly - 29. 1. 2021
Aby se nakonec nezjistilo, že plně spolehlivé autonomní řízení 5. generace vyžaduje alespoň částečně sebeuvědomělou neuronovou síť. Přece jen dobře řídit v neznámé lokalitě dle značek, předpisů apod. asi těžko zvládne neuronová síť na úrovni švába. I myši by se zavařil mozek. Na druhou stranu pak hrozí, že by si auto doslova mohlo “postavit hlavu”. 😀
Myslim, ze sebeuvedomeni a rozpoznani obrazu jsou zcela jine ulohy. Je to jako se bát, že kdyz kalkulacka zacne pocitat s 30 cifernymi cisly, tak zacne byt zlomyslna a zacne naschval chybovat
Rozpoznání obrazu, včetně dynamické interakce se statickými a pohybujícími se objekty různých druhů, dynamicky neočekávané a očekávané situace v různých rychlostech. Různé počasí atd. atd.. Tohle není “JEN” rozpoznávání obrazu přece. :O :O
To sice ano, ale má to málo společného se sebeuvědoměním 🙂 Zaměnte sebeuvědomělou za samostatnou a začne to dávat větší smysl.
Po kalkulačce nechceme aby vyhodnotila komplexní situaci na základě vždy omezeného senzorového vstupu.
Lidské oko je fyzicky celkem “mizerná a zastaralá webkamera”, všechnu naši orientaci v prostoru, rozpoznávání předmětů, reakci na hrozby atd. vykonává neuvěřitelně výkonný a komplexní mozek. Navíc na rozdíl od mozku zvířecího do značné míry schopný svobodnou vůlí potlačovat čistě pudové (zvířecí) reakce.
mozek neni moc komplexni, je to jen obrovska neuronova sit
diky tomu, ze se necha snadno osalit, je mozne promitani flmu v kine, co se meni casteji nez 20x za vterinu je pro neho spojite, protoze pracuje v rytmu 50 ms – to je doba prenosu nervoveho vzruchu mezi dvema neurony
pak jeste potrebuje uklidneni pred dalsim prenosem, takze je vlastne velmi pomaly
jedina jeho vyhoda je, ze je masivne paralelni, takze ta pomalost se projevuje jen na vecech, ktere nejsou paralelizovat
Mozek není moc komplexní? Počet neuronů u dospělého člověka se udává 85 × 10^9 neuronů a počet synapsí 10^14, což je 1000x více než odhadovaný počet hvězd ve vesmíru. Navíc se tuším dle posledních výzkumů ukazuje, že třeba myelin není pouhým obalem neuronů, ale že se nějakým způsobem může podílet na zpracování informace. Mozek vyevoloval do podoby, která je dostatečná pro naše úspěšné přežití. Dokážeme simulovat a pochopit jen základní funkce.
Naprosto nechápeme vznik vědomí ….
Ta jeho jediná výhoda mu zajistila schopnost vytvořit na téhle planetě globální civilizaci schopnou cestovat do vesmíru. A po sto letech rapidního vývoje počítačů a robotiky pořád ještě dominanci v úlohách běžného života (pohyb na mapě, pohybování předměty v proměnlivém prostředí…)
Oko je “kamera” která má 6 milionů (barevných) čípků a 100 milionů (černobílých) tyčinek, ale s mozkem je propojené jen 1 milionem nervových vláken. Máte pravdu že mozek je spíš jako grafická karta, než jako procesor – proto se vývoji umělé inteligence začalo dařit až s příchodem čím dál výkonnějších grafických karet (pokud mají hardware a software přizpůsoben konkrétním výpočtům).
Existuje něco jako “moravcův paradox” kdy není problém naučit počítač hrát šachy, spočítat číslo Pí na kvadriliony desetinných míst, naučit ho vyhrát počítačovou hru…
ale je téměř neřešitelný problém naučit ho “přinést pivo z lednice” nebo dostatečně správně rozpoznávat emoce v obličeji lidí. Což zvládne malé dítě. To že dítě samo přijde do školy ze školy a nenechá se přejet na přechodu je výpočetně mnohem náročnější úloha než naučit se 20 anglických slovíček nebo názvy hlavních měst evropy. Jen nám to tak po miliardách let evoluce reflexů a nervové sítě nepřijde.
PS: Mouchy mají reflexy nejméně řádově rychlejší než člověk (proto je obtížné plácnou mouchu). Naše lidské televize jsou pro ně jen fotorámečky. Přesto to nic nevypovídá o jejich inteligenci.
Hmyz má až úžasně málo neuronů – v poměru k tomu že dokáže všechno to co jiní živí tvorové (jídlo, sex, boj, pohyb). Rekordmanem je parazitická vosička Megaphragma mymaripenne ta má jen 7400 neuronů. Ale i normální hmyz jako octomilka má jen 100 000 neuronů.
Co by asi tak dokázal robot ovládaný počítačem se 7000 tranzistory na taktu řádově desítky až stovky Hz ?
A lidský mozek má jen samotných neuronů o mnoho řádů víc a synapsí tolik že jejich počet dodnes jen odhadujeme…
To nadseni z umelych neuronovych siti a jejich nadmerneho pouzivani bych trochu krotil. V matematickych modelech techto siti vysledky neustale zkousite nasobit ruznymi cisly a pseudonahodne vybirate, ktere spoje zmenite, a pritom sledujete, zda si sit vede lepe ci hure. Je to uplne stejne, jako bych prohlasil, ze tihove zrychleni na povrchu planety je rovno 5*x, a pak za x dosazoval ruzne hodnoty a sledoval, zdali se mi tentokrat podari raketu navest na obeznou drahu, nebo se opet zriti k zemi. Teorie neuronovych siti zdaleka nedosahuje kvalit beznych fyzikalnich teorii, a sverit bezpecnost lidi systemu, jehoz matematicky model ma slabe, az pochybne zaklady, chce vskutku poradnou davku odvahy.
Co se tyce “zapominani” site, ano, nove nauceny vzor muze podelat reakci na jiny, drive nauceny, vzor. Google nedavno vydal clanek, kde prichazi s novym modelem, ktery se to snazi resit, nicmene stale se jedna o nedoreseny problem.
Pak je tu problem se zobecnovanim. Neuronova sit dava skvele vysledky na velice podobnych prikladech, na ktere byla naucena. Na prikladech, ktere se vice odlisuji, sit propada. Prikladem je lidske telo. Cetl jsem krasny clanek od vyzkumnika, ktery vytvoril sit, co na snimku prsou rozezna nador. Fungovalo to perfektne, ale dodnes jeho program nevyuziva zadna nemocnice, nebot se ukazalo, ze zenska prsa mohou byt natolik rozlicna, ze neuronova sit v realu davala chybne predpovedi.
Proto take muze nastat situace, kterou clovek hrave zvladne, nebot si logicky odvodi, ze ten clovek v blaznivem kostymu opelichaneho dinosaura muze znamenat problem, zatimco sit necekane vyhodnoti, ze muze vklidu jet dal, nebot ji nikdo neupozornil, ze muze existoval blazen prevleceny za opelichaneho dinosaura s gumovou kacenkou v tlame.
Já tedy nejsem úplně odborník na neuronové sítě, ale myslím, že jste ho naprosto přesně popsal s tím tíhovým zrychlením. Nicméně bych nesouhlasil se srovnámím s fyzikální teorií. Právě proto se neuronovým sítím říká neuronové, že z vysledovaných projevů aproximují nejpravděpodobnější algoritmus. To samé, co dělají vědci při svých teoriích, jen výrazně rychleji. Nové fyzikální teorie dnes v podstatě bez spolupráce s neuronovými sítěmi nevznikají …
Není to náhodou tak, že současné “neuronové sítě” jsou jen hloupoučké black-boxy a jen mění váhy na jednotlivých vstupech v procesu učení? Prostě to do nich “cpete tak dlouho” až dávají zhruba to co chcete v množině testovacích otázek? Je na místě formulace “aproximují nejpravděpodobnější algoritmus”?
Nejsem si jistý, jestli je na místě “až dávají zhruba to, co chcete”. Záleží na tom, co chci 🙂 . Chci aby vypadl algoritmus, který dokáže na základě vstupů definovat výstup. V mnoha případe, aby dokázal predikovat, co se stane v čase T+10, když mám v čase T údaje A+B+C+D.
Chci aby vypadlo, že 1+1=3 ?
Nejsem si úplně jistý. V mnoha případech tréning připomíná behaviorální analýzu … Na základě změn podnětů se vyhodnocuje výsledek. No a pak se v podstatě statisticky měří, na kterých vstupech záleží a na kterých ne (mění se váhy).
A dál už ztrácím pevnou půdu pod nohama … budu si o tom muset něco přečíst 🙂
Potíž je v tom, že současné neuronové sítě jsou “black boxy” a my ve skutečnosti nevíme proč se chovají, tak jak se chovají.
Pokud někdo tento postup používá při vytváření nových (exotických) fyzikálních teorií, tak se obávám že se pohybuje na hranici vědy a pseudovědy.
Ty v mozku rozhodně :-). Co se týče toho “my ve skutečnosti nevíme proč se chovají, tak jak se chovají.”, tak to se týká jen marginálních výskytů. Nerad bych to nějak extrémně bagatelizoval, už i to zjištění nabádá k jisté ostražitosti. Ať už k danému tvrzení nebo k té skutečnosti. A tak detailně už do toho nevidím.
Mno – ono je to podáno dost zavádějícím způsobem. Ve skutečnosti se AI nepoužívá k tomu, aby ti přinesla něakou novou teorii…
Spíš se používá něco co bych nazval spekulativní (nebo vylepšené?) modelování – v podstatě se od ní očekává, že v rámci procesu učení najde korelace, které my nevidíme / nemáme možnost zjistit / nevíme proč jsou tak, jak jsou – a ten “vylepšený model” (výstup) bude tyto korelace obsahovat. (A pak můžeš přijít ty jako člověk – a měněním parametrů – vpodstatě “virtuálními pokusy”- se pokusit určit “co je ta věc” / pravidlo za tím – a pak ho standardní vědeckou metodou otestovat proti realitě / dokázat matematicky atd…).
Jeden z příkladů použití – a hodně hodně zjednodušeně (a na hodně zjednodušeném příkladu) – představ si, že nevíme nic o vztlaku / odporu vzduchu (“umíme” jen pád tělesa ve vakuu):
Nakrmíš model údaji o tom, že čas pádu tělesa je funkcí výšky a gravitačního zrychlení (to si myslíme a máme do jisté míry potvrzeno) … ale měření ti nonstop ukazují, že tělesa padají pomaleji, než ta naše teorie předpovídá. A ty nevíš proč… Tak krmíš síť měřeními (výškou, časem pádu, ale i dalšími proměnnými, které nevíš, jaký mají vliv – ale máme je změřené, tak proč ne) – a necháváš ji predikovat dobu pádu … až jednou se její predikce budou velmi blížit měřením (pro jistotu přihodíš pár nových měření pro prověření atd..) a pak ji prohlásíš za vycvičenou. Ani ty ani ta AI nebude vědět, že se ve skutečnosti (nahrubo) naučila řekněme odhadovat (souborně) vliv hustoty prostředí, hustoty a tvaru padajícího tělesa na dobu pádu. Neřekne ti proč ani jak – ale bude poměrně přesně odhadovat, dobu pádu prakticky pro cokoliv (v rozumné míře) co ji hodíš do modelu. A pak přijdeš ty jako člověk – a můžeš si s tou vytrénovanou AI (s tím vytrénovaným modelem) začít hrát – a začneš ji předhazovat svoje individuální parametry (které změřené nemáš) – a AI ti bude házet výsledky vylepšeného modelu. A ty si pak z toho zjistíš, že když změníš parametr třeba hustota prostředí – tak se doba pádu prodlouží, a jak zhruba… atd.. a ty se pak můžeš pokusit odvodit to fyzikální pravidlo (a následně navrhnout pokus pro jeho prokázání / změřit případ, který mu bude odpovídat…).
Tohle je hodně zjednodušený případ – a samozřejmě tady tu AI v reálu vůbec nepotřebuješ, protože ji hladce nahradíš pár pokusy … ale je tady spousta věcí, kde máme jen nějaký vzorek dat, omezený počet měření, a … kontrolované podmínky neexistují (natož možnost ty vstupní podmínky měnit).
(Ještě jinak: jde o zviditelnění pravidel, která víme, že jsou – jen neznáme jejich přesný obsah, případně nedokážeme jejich obsah algoritmizovat).
S vědeckou metodou to nemá nic společného – můžeš si počínat striktně vědecky s AI … a úplně pseudovědecky i bez AI…
Hlídá někdo “Battery day”? Proběhne dnes?
Ano, dnes ve 22:30. Livestream zde: https://www.tesla.com/cs_cz/2020shareholdermeeting
Docela by mě zajímalo jak to vypadá s tím autopilotem ve špatném počasí, jako je třeba sněžení nebo hustá mlha. Přece jen i člověk má někdy co dělat aby vůbec něco viděl.. treba to stejné video s augmented údaji co tu bylo, ale ve špatném počasí…:)
Držím jim palce, klukům šikovným!
Na internetu je dost videí za špatného počasí, děšt, silného sněžení nebo za přímého svitu slunce. Funguje to překvapivě dobře.
Kdo chce věřit, ten věří. Zeptejte se pánů v ČIRKu, jak ty věci fungujou za mokra…
ČIRK je přesně co?
Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky.
Slyšel jste o googlu?
Tak na YouTube je spousta videí, kde lidi zkouší Autopilot za mokra, v noci nebo na sněhu. A jak píše Martin, funguje to poměrně dobře.
Dobře je bohužel jen za tři, až to bude fungovat výborně, pak to bude zralé k používání pro lvl5.
S timhle mne občas lidi štvou, že říkají jen “dobře” nebo “nic moc”, je to “1” nebo “0”, Angličani sami říkají well a stačí to.
Další deformace z českého školství.
Přinejhorším to bude fungovat stejně dobře jako člověk, který se řídí podle dvou kamer. Navíc auto má radar, takže může bezpečně zabrdit před dalším vozidlem i ve sněhové vánici.
Nebyl bych si tim tak jisty. Clovek umi veci, ktere autopilot neumi a hned tak umet nebude. Doba, kdy AI porazi lidskeho ridice v provozu neni hudba nejblizsi budoucnosti. Kazdopadne ne kazdy clovek ma k rizeni vlohy a kolikrat by na ne stacil klopnej obvod se dvema hradly. Radar rozhodne pomuze, ale spolehat se pouze na nej osobne nebudu.
“Clovek umi veci, ktere autopilot neumi”
a to jsou prosim ktere veci?
Mno takhle z patra mě napadají:
– Pustit si burgra s barbecue omáčkou na oblek.
– Nechat při tankování na kapotě peněženku a odjet… a při couvání pro peněženku ji přejet.
A určitě bych si vzpomněl ještě na pár dalších, ve kterých se AI na mé schopnosti nechytá.
V rusku by třeba byla AI vynechána pro neschopnost se účastnit i z disciplíny “svítit si do nádrže zapalovažem v průběhu tankování”, ale to se tedy netýká elektromobilů… 😀
Namatkou: meterologicke jevy jako naledi, prichazejici prival dest. Stav silnice jako vymoly a sutry. Neprehledne situace se zaparkovanymi auty s pohybem deti a duchodcu, zrovna tam zastavil skolni autobus a tak. Cloveku staci videt fragment tvaru objektu na zlomek sekundy a rozpozna jej a zacne reagovat. AI to tam potrebuje mnohem dyl aby to rozpoznala od sumu. Vsichni vime, jak vypada kontrola na webu, ze clovek neni robot.
Lidsky mozek a jeho vypocetni vykon, schopnost rozpoznavat tvary a podobne je tak velka, ze se k tomu zadna neuronova sit jeste dlouho ani nepriblizi.
Jak jste přišel na to, že tohle autopilot nebude umět. Například schopnost objíždět výmoly a překážky byla nejenom ze strany Tesly potvrzena, ale existuje i spoustu příkladů. Například vyhnutí se zvěři za tmy ve vysoké rychlosti apod.
Například Waymo potvrdilo, že jejich systém umí pracovat s gestikulací, dokáže rozpoznat zde je chodec zaregistroval a dokáže předpovídat přesně ty věci co jste napsal. Že z autobusu nebo zrovna zaparkovaného auta můžou vystoupit lidé atd.
Stejně jako počítače dokáží rozpoznat objekt, je li z většiny zakrytý jiným předmětem, dokáže to rozpozat rychleji a spolehlivěji než člověk.
Navíc počítač nikdy nebude opilý nebo ospalý ani se nebude poohlížet po ženských.
Tak jde o to, co je fakt a co PR. Proste bych se vsadil, ze za 5 let mne autopilot v jizde autem neporazi. Jednou ano, bude to muset byt vyjezdeny machr lvl5 a ja uz budu duchodce.
Když jste zmínil Waymo, tak si prosím dohledejte jak oni to vidí s možností dosáhnout autonomního řízení 5. úrovně. Vypadá to, že to moc reálně v tomhle století nevidí. Vrchol dle nich je naučit auto vyavené mraky snímačů jezdit v “uzavřené ohrádce” tj. max. 4. úroveň. Tuším, že ředitel Waymo zpochybňoval v nějakém vyjádření, že kdy bude možné dosáhnout úroveň 5 s tak málo sensory jako má Tesla….
Tušíte správně. Je rok 2020, že do konce století, t.j. za 80 let, nebude dosaženo autonomní úrovně 5 je čistá chiméra. Za 80 let toho bude dosaženo mnohém více. Soudím, že AI bude na daleko vyšší úrovní, než je ta vaše. Protože dynamika růstu technologických možností v tomto století roste exponenciálně. No body is perfect, sir Prochazka.:)
Vážně rostou technologické možnosti exponenciálně? No on i ten výpočetní výkon takto v posledních letech určitě neroste. Další technologické možnosti už vůbec ne, neboť se naráží dost často na technologické limity. No a pokud jde o autonomní řízení 5 úrovně, je otázka, zda pro jeho dosažení není náhodou potřeba vědomí. Budou mít někdy počítače vědomí?
Při Vašich soudech co bude v budoucnu je dobré podívat se do minulosti, jak si lidé v minulosti představovali naši současnost. Všichni byli více či méně mimo…
Opět jste mimo. Civilizace začala zhruba před 3,5 století výstavbou pyramid. Pokračovala v starém Římě, přes hrůzné peripetie WW1 a WW2, přes Hitlera a Stalina. Teď nastal klid zbraní, trvá již 75 let. Války urychlili vývoj, ale mír ještě víc. Všechen lidský vývoj probíhal exponenciálně, až na menší proluky. 75 let vývoje znamená jen tolik, o kolik jej urychlila průmyslová revoluce a období studené války a období míru, což znamená, že probíhá víc než
exponenciálně, daleko víc. Teď je zlatá éra vědy a technologií. Neměly bychom si to pokazit.
Civilizace začala mnohem dříve.. Město Mari v Sýrii je staré tak 7tis. let, trvalé osídlení Damašku tak 10tis. let. Göbekli Tepe 10 až 40tis let v minulosti. Nejstarší hudební nástroje mají přes 40tis. let… Civilizace může mít klidně počátky ještě dříve, jen nemáme starší vykopávky. Vývoj rozhodně nebyl a není exponenciální. Jsou období stagnace, úpadku, rychlejšího růstu. Odehrává se nespojitě s nějakými skoky. A nemusí být nutně jen dopředu viz. “stavební úpadek” v Egyptě po zmizení stavitelů pyramid.
A ten obskurní odkaz mne jako blbost nezajímá. Příště s tím neobtěžujte, prosím.
Války urychlily a Neměli bychom. Tolik k opravám.
Bohužiaľ máš veľmi zlé vedomosti o fungovaní mozgu. Možno práve preto že ho sám používaš a spoliehas naň. Je to síce asi to najlepšie čo evolúcia dovolila ale ani zďaleka nie je dokonalý. Vypocetni výkon sa ťažko porovnáva keďže mozog a procesor fungujú úplne inak. Ale aj mozog spolieha na pravdepodobnosť a snaží sa šetriť výkon. Veľmi dobrý príklad sú kúzla. Tam sa krásne ukazuje ako ľahko sa dá ľudský mozog oklamať. Stačí vedieť ako na to a dokážeš mozog presvedčiť že to čo vidí je pravda aj keď logika tomu odporuje. Ľudia sa na stroje nechytajú a Terminátor je blbosť pretože stroje by nás okamžite porazili. Stroj dokáže v reálnom čase vidieť kompletný obraz zatiaľ čo človek sa vie sústrediť iba na jednu vec. Ak zvládne v jednom okamihu registrovať že napravo je červené Porsche a naľavo prsnatá blondínka gratulujem ste asi poloboh. Ďalej reakčný čas. Stroj tu takisto víťazí. Spracovanie dát a reakcia na situáciu bude vždy rýchlejšia. Tu ide hlavne o to aby bola tá reakcia správna keďže stroj nevie myslieť. Ale to sa dá dorobiť cez dáta. V podstate už teraz je stroj oveľa lepší vodič ako človek pretože bude dodržiavať pravidlá. Nikdy nepôjde na červenú nebude piť alebo drogovat. Bude venovať všetku pozornosť a nebude unavený. Problém je hlavne ak by sa aj stala nehoda koho obviniť. Dáte zošrotovat to auto? To pozostalým asi stačiť nebude. Je tu proste stále veľa vecí čo treba spraviť ale stroje budú lepší vodiči ako ľudia.
Neuralni site jsou v zasade 2D imitace mozku.
Pouhe dodrzovani pravidel zdaleka nestaci k tomu, aby byl nekdo dobrym ridicem. Reakcni doba se da ve vetsine situaci dohnat predvidavosti. Autopilot je specializovana AI, my jsme obecna a to je vyhoda. Jednou nas stroje porazi, ale ne dnes.
Autopilot taky nedokaze odhadnout chovani auta pred nebo za vami zalozene na typu a vizazi auta a ridice, stylu jeho jizdy a zda se venuje dostatecne rizeni. To sem si procvicil zrovna vcera. Tak mi jeste chvili povidejte o tom, jak je autopilot lepsi ridic. Pokud ano, omezuje se to dnes jen na par situaci z mnoha.
Máte pravdu, jenže pro počítač mluví řádově rychlejší reakce.
Rychlejší reakce neznamená nutně lepší reakce. A nemusí to nutně být pravda v úlohách kdy počítač prohledává stavový prostor (viz. úloha obchodního cestujícího) atp….
Mozek je dokonalý, stejně jako lidské tělo:-)
Nejsme schopni ani vytvořit prostorově, funkčně a energeticky něco tak fantastického jako je lidská ruka, natož to nějak uřídit. Ještě navíc něco co by bylo alespoň tak omezeně samoopravné jako je právě lidské (savčí) tělo.
Stroje a počítače mohou být a jsou efektivnější a rychlejší v konkrétních úlohách, ale ne v něčem tak komplexním jako je právě řízení auta v neznámém prostředí v neznámých situacích. Právě to, že někdy pojedete na červenou vám může zachránit život….
dokaze mi prosim nekdo zduvodnit dva minusy za obycejnou otazku?
zacina to tu byt horsi nez FB nebo TW, coz je smutne
Zduvodneni? Lidska hloupost je nekonecna a ja rikam, ze tyhle plusminusy jsou naprosto stupidni kravina, ktera dokaze akorat tak rozladit. Zkousim to od pocatku ignorovat, ale uplne to samozrejme nejde. Kdyz uz to tam chce redakce mit, bylo by fajn mit moznost to schovat. Vam to prijde prinosne? Osobne jsem si nevsiml, ze by ty “body” nejak realne korelovaly s kvalitou komentaru, v pripade ElonX spise naopak.
Nevím, ale testovat software na kterém mají záviset životy lidí během pár týdnů mi přijde velice odvážné. Můj odhad je ten, že jakmile se bude více používat, přijdou logicky na řadu nehody a pak to ustrne na dlouhou dobu a potom bude všechno jinak. Nebylo by to poprvé, kdy se něco takového stane.
Nějak nechápu, jak to myslíš. Vždyť se nic nezmění, tak jaké závisení životů? Tesla přece za těch pár týdnů nevydá plnou autonomii a robotaxíky. Jen vydá novou verzi Autopilotu, která bude díky tomu přepisu SW o něco lepší a schopnější, což umožní například to vydání funkce autonomního řízení ve městech. Ale jinak pořád bude potřeba dohled a občasný zásah řidiče, úplně stejně jako to je u Autopilotu dneska. A testování samozřejmě bude pokračovat dál, neskončí po těch pár týdnech. Ale úplnou autonomii uvidíme až bůhvíkdy, protože Tesla bude muset nejdříve ukázat, že ta „autonomie s dohledem“ je dostatečně spolehlivá a bezpečná, aby už teda nebyl potřeba řidič, a pak to ještě budou muset schválit úřady.
Změní se to, že se celý SW přepíše. Takže kromě toho, že se to celé snad zrychlí, bude to obsahovat nové bugy, které mohou mít fatální následky, protože délka testování nemusí být dostatečná.
jedna vec je vlastni kod, ktery je zcela jiste pokryty testy a zcela jiste vypusti jen takovy kod, ktery temi testy uspesne projde
druha vec jsou naucene neuronove site, ktere ten obsluzny kod vyuziva, tedy “zkusenosti”
ty se neprepisovaly, ty zustavaji
nepisi to amateri a nepisi to prvni tyden, takze jakozto full-stack developer jsem v tomto smeru naprosto v klidu
Ano? A Windows a další operační systémy, a tisíce programů, které si vyžadují vydávání service packů hned druhý den po jejich vydání, amatéři píší?
tak zrovna o Windows je znamo, ze je na stridacku psaly dva ruzne tymy
proto W95 byly dobre, WME staly za prd
proto W2K byly dobre a Visty staly za prd
ale jinak obecne Microsoft zprzni, co muze, krome vyvojarskych nastroju…
Ono s těmi verzemi to bylo ještě trochu jinak. Chybí W98, které byly fajn a pak by správně vyšlo, že W2k stály za prd, XP (2003) byly v pořádku a Visty stály za prd 🙂
a chybi jeste W98SE, takze je vse spravne vychazi.. 🙂
W98SE byl service pack, tak jestli se do toho nechces zamotat i u dalsich verzi, tak bych s tim moc nemaval. A W95 byly shit.
A kde máte NT kucí…se kterými jsme si užili spousty legrace? (3.5, 4.0…)
A pak se člověk podívá na timeline těch různých major verzí … a celá myšlenka tick/tack se rozsype jak domeček z karet.
Vycházím z toho, co je napsáno v článku. Pokud jsem správně pochopil, přepsali celý program znova což považuji za poměrně velkou a zásadní změnu. Následně to chtějí 4 – 6 týdnů testovat v rámci betaverze na pár lidech z firmy a potom to chtějí pustit ven těm, kteří mají povolené betaverze a po měsíci to chtějí pustit všem. Nemůžu si pomoct, ale vzhledem k rozsahu a kompletnímu přepsání mi to přijde jako extrémně odvážné. No a jako poslední jen dodám, že všichni víme jak neukázněně se chovají řidiči Tesel a že nedbají pokynů, takže při selhání programu dojde s velkou pravděpodobností k nehodě.
Jak jsem to tak psal, tak mě napadla jedna zajímavá věc, proč se nepíše o podobných excesech u jiných aut? Funkce řízení na dálnicích je v autech už víc jak pět et poměrně rozšířená, má ji určitě stokrát víc aut, než kolik je Tesel s AP, tak proč se o tom nepíše? Napadají mě dvě možnosti, není to zajímavé a nebo to prostě řidiči jiných aut používají tak, jak se to používat má a tím pádem není o čem psát.
A ještě maličkost, ano dá se ten systém kontroly řidiče odrbat i v jiných autech, u mého třeba pomocí láhve s vodou, ale přiznám se, nezkoušel jsem to a ani to zkoušet nehodlám. Navíc to zapínám jen v noci, když jsem hodně unavený.
K té “jedné zajímavé věci”:
U Tesly táhne výrazná identita a výrazné PR zaměření na autopilota- takže se o tom více píše, a více se tomu věnuje pozornost … naproti tomu konkurenční systémy jsou rozstřílené mezi více značek, nejsou tak propagované atd…
Navíc u Tesly se tak nějak předpokládá, že s ohledem na tu propagaci autopilota, že by to tam mohlo být a spekuluje se o tom od začátku, u ostatních aut – se na to většinou přijde až v průběhu vyšetřování, ale to už není novinářsky zajímavé (četl si někdy článek typu “vzpomínáte si na tu nehodu před čtyřmi měsíci? jak tam narazilo to auto zezadu do kamionu a řidič si zlomil nohu? tak to bylo proto, že adaptivní tempomat přehlédl stojící překážku”).
Zatímco u tesly si přečteš “autopilot” narazil do stojícího kamionu, tak u Renaultu Captur si přečteš “řidič nedobrzdil před kamionem na dálnici” (a o tom, že adaptivní tempomat a asisten pro jízdu na dálnici nerozpoznal stojící překážku – což je častý problém radaru – tam nebude ani slovo). A zatímco o nehodě tesly se bude psát i po ťukanci, tak nehoda Renaultu Captur bude novinářsky zajímavá jen pokud tam zahyne řidič, alespoň jedno dítě, a nejméně jedno kotě přijde o tlapku.
Takže “Píše se o tom” – není zrovna vhodné měřítko sledování těchto excesů.
Za to si tesla moze sama. Nikto okrem nich si nedovolil zo zjavnych pricin nazvat asistentov autopilotom.
Ale ovšem – o tom žádná.
To nic ale nemění na tom, že porovnávat to podle toho, jak moc se o tom píše, je hodně zavádějící.
Nie je.
Ked marketing postavis na videach ako auto samo perfektne jazdi(cesta zamestnanca teslou z domu az do prace), a predavas to este zvlast ako enhaced autopilot, a full self driving, tak nemozes mat dole napisane malymi pismenkami ze to autopilot nie je, a funguje len pri specifickych situaciach a a este pri nich mas mat ruky na volante.
Proste tesla sama vytvara dojem a neustale ho podporuje, ze to auto riadi samo.
Tak sa potom nediv ze sa o tom tolko pise, aby si majitelia uvedomili ze markeitng tesly klame.
Prosím přečti si pořádně – co píšu. Já se nedivím, že se o tom tolik píše … a že si za to Tesla může sama (a dobře ji tak).
Jen pořád dokola opakuju, že se nedá spolehlivě odhadnout, kolik je takových problémů u Tesly a kolik je problémů u jiných asistentů podle toho, jak moc se o tom píše. Protože u Tesly je bias napsat o “téměř každém” případu, zatímco u “noname” je bias přesně opačný (zn. nezajímavé). Nic více nic méně.
Ano, preto sa nedocitas o tych zlyhaniach u inych.
Plus marekting tesly je uz ako apple, do reklamy neinvestuju nic, clanky s nazvom tesla automaticky pritiahne citatelov, ci uz fanusikov alebo odporcov.
V podstate mi tak doslo, ze aj keby sa autopilot volal asistent riadenia, tak tie clanky sa o tesle pisu a o nejakom bmw nie. Lebo tesla v nadpise predava 🙂
Naprostý souhlas, viz. soud v Německu, kde Tesla nesmí dále používat označení Autopilot. Řešilo se to jako klamavá reklama.
Jak píše Atlas – tohle je problém techno-arogantního vystupování Tesly na veřejnosti. Oni pojmenovali svého asistenta “autopilot” a pustili se do betatestování na veřejnosti, takže jim to novináři dávají pěkně sežrat, když se jim něco nepovede.
Však jo.
A právě proto, není dobrý nápad porovnávat to, podle toho, jak se o tom píše.
Těch posledních pár týdnů se týká jen testování „hotové“ verze, ale to neznamená, že se to interně netestovalo už dlouho předtím. Ostatně, třeba ten Musk to měl v autě minimálně od toho června, ale mám pocit, že o tom poprvé mluvil už mnohem dříve.
Za mne je otázkou, jak mají ošetřené testy, do jaké míry jsou schopni je provádět automaticky a do jaké míry potřebují znova projet ty miliardy km. Dovedu si představit, že spoustu věcí zajišťují automatické testy. Už jenom z toho důvodu, že v SW vývoji jsou Muskovy firmy tradičně silné.
Bohužel do toho nevidím, jaká část SW se přepsala. Za předpokladu, že používají stejně vytrénované neuronové sítě to nemusí být v podstatě žádný problém – “předávání dat ze sensorů a zpracování výstupu z neuronové sítě” je v podstatě jen “pozadí” celého systému. To rodinné stříbro jsou ty neurony …
Ono je to snadné. Tyhle algoritmy se testují v syntetickém prostředí, které různým způsobem emuluje vstupy do senzorů. Virtuální čas se dá zrychlit a takových scénářů můžete otestovat v teple serverovny třeba milion. Low cost řešení je třeba GTA, které používá Roboauto. Sofistikovaněji namátkou něco tady https://www.ansys.com/products/systems/ansys-vrxperience Čili ty auta budou mít naježděno neskutečně mnoho ještě než vyjedou ven.
Pak to dáte do reálného provozu a nestačíte se divit! 🙂
Stejně jako třeba Valeo, Renault nebo VW, které své asistenty řeší stejně.
Vy máte informace z vývoje asistentů řízení v těchto firmách?
.
Nějak jste se do všech těch svých pseudonymů zamotal. 😉
Chápu dobře, že toto je potvrzení zdejších spekulací, že jsou zde osoby povídající si samy se sebou pod různými jmény?
Myslím, že nebudu sám, kdo by rád věděl, které přezdívky se tu vyskytují pod stejnou IP.
Je tu jeden člověk, co mění jméno snad každý týden, ale nevšiml jsem si, že by odpovídal na vlastní příspěvky pod jinými jmény, aby podpořil svoje argumenty nebo tak.
Jo.
Tak to klidně trochu rozepište. Určitě to zajímá více lidí, jak to reálně chodí ve vývoji těchto systémů a jak to vypadá s jejich testováním…
Shodou okolností dělám dva roky testování frontkamery (adaptivní tempomat + držení v jízdním pruhu) pro jednoho velkého výrobce, který dodává pro VW a PSA (a jehož jméno bylo zmíněno výše, ale já ho opakovat raději nebudu :-D).
K příspěvku výše: “jednoduché” držení v jízdním pruhu se běžně vyvíjí několik let – přepsat celý software s mnhem rozsáhlejší funkcionalitou v řádu měsíců je naprosto neuvěřitelný výkon a otestovat to rámcově v řádu dalších měsíců ještě neuvěřitelnější. Dosud mi není jasné, jak to zvládli bez toho, aby se zaprodali čertu.
K testování: upřímně a zcela neloajálně to, co dělá Tesla a to, co dělá kdokoliv jiný nejde moc porovnat – ty produkty a přístup k nim jsou zcela odlišné a vydalo by to na dvouhodinovou přednášku. Asistenti všech automobilek využívající kameru jsou vyvíjeny (do jednoho) 3rd party dodavately a ti (do jednoho) používají 3rd party čip Mobileye pro rozpoznávání objektů v obrazu. Tesla začínala také s mobileye, kdy měla v každé kameře jeden procesor a posílala do centrálního PC jenom detekce – kraj vozovky, auta, chodci… Bylo to drahé a velmi těžko upgradovatelné a po první smrtelné nehodě přešly na vlastní megavýkonný PC, do kterého jsou sbírána data ze všech kamer a teprve tam vyhodnocována. Ostatní automobilky zůstaly u dodávaného Mobileye řešení. Tesla skládáním obrazu ze všech kamer + data z radaru (+ ultrazvuky při pohybu mezi auty) dostává velmi komplexní 3D obraz okolí. Ostatní mají většinou jednu jedinou kameru za předním sklem, v některých případech u top modelů doplněnou radarem. Kamera tedy není ničem jištěna a zároveň má pravomoc dát rozkaz k nouzovému brždění (děsivé? Pro mě ano).
K testování: První část budou mít všichni podobnou.
A to je vše. Takhle furt dokola, cca za 3-4 roky se udělá produkt, ten se dá do auta, zazálohují všechna data na 15 let, zamkne se to a tadá, nikdo na to už nikdy nesáhne, pokud není moc reklamací a jde se vyvíjet nový produkt 😀
Co nikdo kromě Tesly nemá je sbírání zajímavých dat celou dobu jízdy produkčních aut. To bylo popisováno zevrubně vloni na Tesla autonomy day. Jednak tam je algoritmus, který monitoruje chování řidičů a “zajímavé” události posílá k vyhodnocení, druhak tam je “stínový mód”, kdy nová funkce běží na pozadí a vyhodnocuje, jestli se řidič bude chovat tak, jak by se chovalo auto se zapnutou fukcí – třeba předjíždění na dálnici.
Už je ten příspěvek strašně dlouhý, nikoho asi nebude moc zajímat a většina mi řekne, že si to stejně vymýšlím 😀 Shrnutí je, že co dělá Tesla je něco hodně jiného než co dělají ostatní automobilky a to z mnoha důvodů. Pokud by se rozproudila diskuze, nebráním se napsat víc, tyhle “autonomous machines” věci mě roky baví a živí. Jen bych se nerad dostal do stavu, jak jeden borec v jiné diskuzi, kde se dost erudovaně snažil vysvětlit, jak Starlink může saturovat pixely na astronomických zařízeních a proč je to problém a mnozí, včetně redaktorů, ho docela posílali k šípku…
Za mě naprosto super příspěvek. Díky
Klidně bych si na tohle téma poslechl dvouhodinovou přednášku .. 🙂
Dobrý den!
S nickem je to prosté. Chodím sem z rozličných zařízení na rozličných místech. A jelikož si nechci pěstovat nějakou konkrétní virtuální identitu, zkrátka do kolonky přezdívka vždycky napíšu, co mě napadne. A ne, skutečně si sem nechodím povídat sám se sebou. Nevím, co bych z toho měl. Což vlastně kolega Petr Melechin potvrdil. Na kosmonautixu zavedli povinnou registraci, tedy už tam nepřispívám…
Ohledně vývoje – V ČR je několik firem, které se tomu věnují pod vlastní hlavičkou. To jsou ta velká světová jména. Valeo a ZF třeba. A potom inženýringové firmy, které to dělají pro ně či přímo automobilky (prý Porsche Engineering, Ricardo). Potom např. Digiteq nebo Roboauto. A na školách třeba zmínený CIIRC nebo centrum strojové percepce, projektově UPOL či třeba Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUTBR.
Používají se k tomu jízdní simulátory (carmaker, ansys) nebo v případě nízkého rozpočtu hry (u Roboauta je to GTA), kdy se řídicí logice předkládají vstupy z virtuálních senzorů a sleduje se reakce na ně. Jak jsem psal, dají se takto najezdit miliony kilometrů a to i v podmínkách, které se jinak těžko testují na polygonu. Třeba velká dálniční křížení nebo množství chodců. K tomu hraniční případy, kdy typicky autonomní auta selhávají. Auto s plachtou, kde je obrázek člověka, žena nesoucí dítě, auto vezoucí na nosiči bicykl aj.
Zrovna ty dva poslední případy klidně rozepište. To je určitě zajímavý problém…
Jsem opravdu zvědavý na aktualizaci autopilota. Sleduji videa od Tesla driver a zatím to moc ve městě nedává. Hlavně zaparkovaný auta, ostrůvky, křižovatky nebo kruhové objezdy.