Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/cpu/tesla-annuncia-d1-il-chip-custom-per-le-reti-neurali-dell-autopilot_99992.html

L'elaborazione delle reti neurali, indispensabili per gestire al meglio le diverse situazioni nelle quali un autopilot possa imbattersi, ha spinto Tesla a sviluppare in casa un SoC specifico: ecco D1

Click sul link per visualizzare la notizia.

Boiazza.. quindi sono array da sei bistecchiere da 400 watt l'una?
Cioè 2,4Kw complessivi?? :eek:

Boiazza.. quindi sono array da sei bistecchiere da 400 watt l'una?
Cioè 2,4Kw complessivi?? :eek:
Ogni bistecchiera contiene 20 chip D1 per un totale di 8Kw a bistecchiera e 48KW tutto l'array. suppongo che vengano dissipati a liquido altrimenti fondono i case...

Ogni bistecchiera contiene 20 chip D1 per un totale di 8Kw a bistecchiera e 48KW tutto l'array. suppongo che vengano dissipati a liquido altrimenti fondono i case...

Ah, mi era sfuggito questo dettaglio.
No beh.. ma così è molto meglio.. :stordita:

Quando dicevo che Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa non avevo tutti i torti, sembra.

Quando dicevo che Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa non avevo tutti i torti, sembra.

Tesla è decisamente più avanti degli altri, ha difficoltà a dimostrarlo perchè non può ancora fare uscire la versione più completa di autopilot perchè non ha raggiunto ancora il grado di sicurezza necessario.

Il TeslaBOT è prima di tutto un modo per Tesla di mostrare quanto è avanti in termini di hardware (computer per guida autonoma) e software (reti neurali)

Tesla è decisamente più avanti degli altri

Cerchiamo di non fare disinformazione. Waymo (google) è quella più avanti.
Le macchine di Waymo a guida autonoma senza conducente (Livello 5) sono operative dallo scorso giugno (techcrunch.com/2021/06/03/waymos-driverless-taxi-service-can-now-be-accessed-on-google-maps/). Chiunque viva a Phoenix o passa da quelle parti può usufruirne.

Su youtube ci sono un sacco di video (www.youtube.com/results?search_query=phoenix+waymo) di chi ha provato il servizio.

Cerchiamo di non fare disinformazione. Waymo (google) è quella più avanti.
Le macchine di Waymo a guida autonoma senza conducente (Livello 5) sono operative dallo scorso giugno (techcrunch.com/2021/06/03/waymos-driverless-taxi-service-can-now-be-accessed-on-google-maps/). Chiunque viva a Phoenix o passa da quelle parti può usufruirne.

Su youtube ci sono un sacco di video (www.youtube.com/results?search_query=phoenix+waymo) di chi ha provato il servizio.

La tecnologia Tesla è avanti perchè stà puntando sulle reti neurali e sulla visione per realizzare una guida autonoma davvero versatile in grado di essere usata dappertutto e non solo in strade mappate e con l'utilizzo del Lidar (che è costoso è ha molti limiti). Chiediti perchè Waymo è da anni ferma sempre allo stesso punto...

Inoltre Tesla è la sola a poter contare su miliardi di km di dati ottenuti ogni anno dal milione e passa di automobili vendute: tutte le Tesla sono dotate di hardware autopilot che gira in sottofondo anche quando non viene utilizzato dal proprietario.
Nessuna altra azienda si avvicina nemmeno minimamente a questo risultato.

Non c'è davvero storia.

Quello che fa Waymo è solo dare una falsa impressione di essere davanti quando in realtà è molto indietro rispetto a Tesla, perchè Waymo per poter arrivare alla guida autonoma universale (e non solo locale come adesso) dovrà fare tutto quello che già stà facendo da anni Tesla che ha quindi un vantaggio considerevole

Quando dicevo che Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa non avevo tutti i torti, sembra.

Quello che sembra è che tu cada sempre nelle stesse fallacie logiche: avere un chip dedicato è [forse] necessario, ma sicuramente non sufficiente, per avere una guida autonoma completa. Il fatto che [forse] possa essere disponibile l'anno prossimo non significa che la guida autonoma sarà completa l'anno prossimo, e nemmeno negli anni successivi.
Sarà un passo avanti? Molto probabilmente, sì.
È una garanzia che "Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa"? Per niente.

[...]
Inoltre Tesla è la sola a poter contare su miliardi di km di dati ottenuti ogni anno dal milione e passa di automobili vendute: tutte le Tesla sono dotate di hardware autopilot che gira in sottofondo anche quando non viene utilizzato dal proprietario.
Nessuna altra azienda si avvicina nemmeno minimamente a questo risultato.


Credevo anch'io potesse fare la differenza, ma sinceramente non ne sono più convinto: proprio perché ad oggi Tesla conta su tutti questi dati, ad oggi mi sarei aspettato una differenza sostanziale rispetto ai concorrenti, che di fatto non c'è, e non accenna ad esserci.

La tecnologia Tesla è avanti perchè stà puntando sulle reti neurali e sulla visione per realizzare una guida autonoma davvero versatile in grado di essere usata dappertutto e non solo in strade mappate e con l'utilizzo del Lidar (che è costoso è ha molti limiti). Chiediti perchè Waymo è da anni ferma sempre allo stesso punto...

Inoltre Tesla è la sola a poter contare su miliardi di km di dati ottenuti ogni anno dal milione e passa di automobili vendute: tutte le Tesla sono dotate di hardware autopilot che gira in sottofondo anche quando non viene utilizzato dal proprietario.
Nessuna altra azienda si avvicina nemmeno minimamente a questo risultato.

Non c'è davvero storia.

Cioè spiegami, google ha un servizio operativo di macchine di livello 5, Però è Tesla ad essere avanti anche se non ha un prodotto utilizzabile simile o avvicinabile? Oggi i prodotti commerciali di Tesla arrivano a un livello2. E' stato fatto un annuncio a inizio anno che entro 2021 avrebbero rilasciato un autopilot di livello 5 (FSD), ma sembra che non sarà possibile (www.theverge.com/2021/5/7/22424592/tesla-elon-musk-autopilot-dmv-fsd-exaggeration).

Che poi in futuro le cose possano cambiare non lo metto in dubbio. Ci sono così tante aziende e investimenti nel settore che non mi stupirei. Ma se ci fermiamo a quello che è reale oggi, e non agli annunci, è incontrovertibile che Waymo è avanti. Parlo di prodotti utilizzabili oggi, non domani.

PS
Ma secondo te Tesla usa le reti neurali e telecamere e Waymo no?

La tecnologia Tesla è avanti perchè stà puntando sulle reti neurali e sulla visione per realizzare una guida autonoma davvero versatile in grado di essere usata dappertutto e non solo in strade mappate e con l'utilizzo del Lidar (che è costoso è ha molti limiti). Chiediti perchè Waymo è da anni ferma sempre allo stesso punto...

Inoltre Tesla è la sola a poter contare su miliardi di km di dati ottenuti ogni anno dal milione e passa di automobili vendute: tutte le Tesla sono dotate di hardware autopilot che gira in sottofondo anche quando non viene utilizzato dal proprietario.
Nessuna altra azienda si avvicina nemmeno minimamente a questo risultato.

Non c'è davvero storia.

Quello che fa Waymo è solo dare una falsa impressione di essere davanti quando in realtà è molto indietro rispetto a Tesla, perchè Waymo per poter arrivare alla guida autonoma universale (e non solo locale come adesso) dovrà fare tutto quello che già stà facendo da anni Tesla che ha quindi un vantaggio considerevole

che tipo di tecnologia si usa per la guida autonoma alle persone frega poco , l'importante è che funzioni bene , il lidar ha molti limiti, invece le telecamere
non ne hanno vero???

Quello che fa Waymo è solo dare una falsa impressione di essere davanti quando in realtà è molto indietro rispetto a Tesla, perchè Waymo per poter arrivare alla guida autonoma universale (e non solo locale come adesso) dovrà fare tutto quello che già stà facendo da anni Tesla che ha quindi un vantaggio considerevole
E cosa impedisce a Tesla di offrire un servizio simile a Phoenix?

La guida autonoma finché non viene legalizzata resta un accessorio costoso e inutile, non credo che nei prossimi 5 anni sarà autorizzata, c'é ancora tempo per perfezionarla sia aggiornando l'hardware a bordo, sia aggiornando i servizi in cloud.

come dissi in un altro thread già rendere alcune autostrade compatibili con la guida autonoma sarebbe un ottimo risultato. per la guida autonoma al di fuori delle autostrade ho la sensazione si debba aspettare ancora molto

Quando dicevo che Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa non avevo tutti i torti, sembra.
Bè doveva arrivarci a fine 2019. Accidenti quanto dura questo "prestissimo".

Elon Musk Promises a Really Truly Self-Driving Tesla in 2020
The CEO says his Autopilot system will be "feature-complete" this year, and ready to ferry snoozing passengers by the end of next year.
https://www.wired.com/story/elon-musk-tesla-full-self-driving-2019-2020-promise/

Cerchiamo di non fare disinformazione. Waymo (google) è quella più avanti.
Le macchine di Waymo a guida autonoma senza conducente (Livello 5) sono operative dallo scorso giugno (techcrunch.com/2021/06/03/waymos-driverless-taxi-service-can-now-be-accessed-on-google-maps/). Chiunque viva a Phoenix o passa da quelle parti può usufruirne.

Su youtube ci sono un sacco di video (www.youtube.com/results?search_query=phoenix+waymo) di chi ha provato il servizio.
A me sembra penoso come quello di Tesla
https://youtu.be/zdKCQKBvH-A?t=783

A me sembra penoso come quello di Tesla
https://youtu.be/zdKCQKBvH-A?t=783

Non sono riuscito ad esprimermi in modo corretto. Che il prodotto si Waymo necessiti ancora dei notevoli miglioramenti è fuori di discussione.
Ma è già robusto abbastanza da poter essere utilizzato in uno scenario reale e in un servizio commerciale aperto al Pubblico.
Con questo non voglio dire che Tesla a breve non possa lanciare un servizio simile o migliore. Ma oggi Waymo ha almeno un prodotto fruibile, Tesla no.
Sto parlando di auto a guida autonoma di livello 5 utilizzabile da qualsiasi utente finale. Che poi nei demo o nei programmi interni delle aziende facciano meglio di Waymo potrebbe anche essere. Quando arriveranno sul mercato lo sapremo :)

La guida autonoma finché non viene legalizzata resta un accessorio costoso e inutile, non credo che nei prossimi 5 anni sarà autorizzata, c'é ancora tempo per perfezionarla sia aggiornando l'hardware a bordo, sia aggiornando i servizi in cloud.

Fino a che non si raggiungono determinati standard non verrà mai "legalizzata".

Che poi "legalizzata" è un concetto molto vago.. dipende molto cosa si intende:
Vuol dire che la macchina va da sola ma TU che sei al posto di guida hai piena e totale responsabilità di ciò che avviene e sei tenuto a vigilare costnatmente sul'operato della guida utonoma o vuol dire che la macchina è del tutto autonoma e tun non hai nessuna responsabilità e sei un inerme passeggero?

Perchè vedi bene che tra lo scenario uno e lo scenario due ci passa un universo di roba.

Secondo me le due aziende utilizzano due approcci diversi,mentre da quel che ho letto di waymo si potrebbe paragonare il funzionamento di un treno a rotaie su percorsi prestabiliti,il sistema Tesla si basa su un grado di libertà e di decisione più ampio,ogni uno dei due sistemi è valido ma sono due sistemi diversi,come paragonare un videogioco lineare con un open world, ambedue sono videogiochi ma si giocano in modo differente.
Secondo me tesla punta a creare un autopilota che riesca a funzionare in futuro anche senza collegamento alla rete (pure Apple è dell'idea),in modo autonomo,se provate a pensarci bene, attualmente gli autopilot si basano su mappe on line e una connessione a flusso continuo con l'esterno, collegamento al segnale GPS etc.
In caso di caduta della rete (congestione,montagna etc) mi pare di aver letto che le auto a guida autonoma ne risentano parecchio.
Per avere una guida autonoma sicura,ci vogliono sensoristiche raffinate,potenze di elaborazione non indifferenti e soprattutto mole di dati per addestrare la ia di bordo,magari per evitare incidenti banali la ia ce la fa,del tipo il simpaticone che ti esce dallo stop all'improvviso ma, forse,se si trova a elaborare la scena del solito simpaticone che esce dallo stop ma scivola sul ghiaccio e sbanda in modo anomalo,in questo caso la ia si troverebbe molto in difficoltà a prendere una decisione,se però di questi casi ne capitassero 1000 in un anno, probabilmente la ia riuscirebbe ad elaborare i dati in modo efficiente per evitare l'aspirante pilota campione trofeo neve ghiaccio che si allena su strada.
Scusate il sarcasmo che ho inserito nel discorso ma per addestrare bene le ia ci vogliono mole di dati enormi,dare in pasto a loro più casistiche possibili e soprattutto avere potenze di elaborazione veramente di rilievo.
Il tutto condito da operatori molto bravi nell'elaborare il software,togliere eventuali errori e quant'altro.
Tesla nel suo piccolo sta cercando di tracciare il solco su cui un giorno ci sarà l'autostrada della guida autonoma e la cosa non è per nulla semplice.
Per ora la guida autonoma potrebbe essere paragonata agli anni 80 dell'informatica,con computer casalinghi con potenza di elaborazione ridicola (Vic 20,c64,zx spectrum) e software ancora acerbi o limitati,bisogna dare il tempo a questa branca che è la guida autonoma di svilupparsi nel verso giusto.

Non sono riuscito ad esprimermi in modo corretto. Che il prodotto si Waymo necessiti ancora dei notevoli miglioramenti è fuori di discussione.
Ma è già robusto abbastanza da poter essere utilizzato in uno scenario reale e in un servizio commerciale aperto al Pubblico.
Con questo non voglio dire che Tesla a breve non possa lanciare un servizio simile o migliore. Ma oggi Waymo ha almeno un prodotto fruibile, Tesla no.
Sto parlando di auto a guida autonoma di livello 5 utilizzabile da qualsiasi utente finale. Che poi nei demo o nei programmi interni delle aziende facciano meglio di Waymo potrebbe anche essere. Quando arriveranno sul mercato lo sapremo :)



Waymo con la tua soluzione che utilizza Lidar e mappe pre-registrate è arenata oramai da anni in un minimo locale della funzione di ottimizzazione della guida autonoma. Tesla con autopilot che usa reti neurali e telecamere, automobili che macinano miliardi di km all'anno è in pole position per trovare il minimo assoluto.

https://youtu.be/j0z4FweCy4M

Se conoscete un po' di inglese vi consiglio di guardarvi il video sull'ai day di Tesla. Parte dal minuto 47.

Waymo con la tua soluzione che utilizza Lidar e mappe pre-registrate è arenata oramai da anni in un minimo locale della funzione di ottimizzazione della guida autonoma. Tesla con autopilot che usa reti neurali e telecamere, automobili che macinano miliardi di km all'anno è in pole position per trovare il minimo assoluto.

Stai partendo dal presupposto che la soluzione di Tesla sia migliore, ma questo è ancora tutto da dimostrare e anzi per adesso, se ci dice qualcosa, è che migliore non lo è; poi chiaramente le cose possono cambiare in futuro.

Fino a che non si raggiungono determinati standard non verrà mai "legalizzata".

Che poi "legalizzata" è un concetto molto vago.. dipende molto cosa si intende:
Vuol dire che la macchina va da sola ma TU che sei al posto di guida hai piena e totale responsabilità di ciò che avviene e sei tenuto a vigilare costnatmente sul'operato della guida utonoma o vuol dire che la macchina è del tutto autonoma e tun non hai nessuna responsabilità e sei un inerme passeggero?

Perchè vedi bene che tra lo scenario uno e lo scenario due ci passa un universo di roba.

Ho letto (in velocità e senza approfondire lo ammetto), che la Francia è la prima al mondo a legiferare (scorsa settimana passata la legge) su questo:
SE l'auto è al 100% autonoma, SENZA necessità di intervento manuale (quindi senza comandi) la responsabilità è del produttore.
Fino a quel momento rimarrà del conducente.
Diciamo che è una "base" condivisibile secondo me. :)

Stai partendo dal presupposto che la soluzione di Tesla sia migliore, ma questo è ancora tutto da dimostrare e anzi per adesso, se ci dice qualcosa, è che migliore non lo è; poi chiaramente le cose possono cambiare in futuro.

Una soluzione come quella Tesla che sfrutta la visione e l'auto apprendimento, è enormemente più versatile di una che usa delle mappe registrate. Che sia la soluzione migliore non si può dire ma è senza dubbio una soluzione più generale al problema che per complessità non è possibile modellare.

Ho letto (in velocità e senza approfondire lo ammetto), che la Francia è la prima al mondo a legiferare (scorsa settimana passata la legge) su questo:
SE l'auto è al 100% autonoma, SENZA necessità di intervento manuale (quindi senza comandi) la responsabilità è del produttore.
Fino a quel momento rimarrà del conducente.
Diciamo che è una "base" condivisibile secondo me. :)

Se parliamo di una auto PRIVA DI COMANDI è necessariamente piena responsabilità del produttore perchè il passeggero a questo punto non può avere alcuna possibilità di intervento sulla condotta del mezzo.

La zona grigia sta più sulla macchina con tutti i comandi per guida manuale che ha ANCHE la possibilità di guida autonoma..

Una soluzione come quella Tesla che sfrutta la visione e l'auto apprendimento, è enormemente più versatile di una che usa delle mappe registrate. Che sia la soluzione migliore non si può dire ma è senza dubbio una soluzione più generale al problema che per complessità non è possibile modellare.

In generale sono d'accordo, ma la domanda rimane questa: è possibile ottenere un risultato migliore di quello basato sulle mappe, nell'immediato, o almeno nel prossimo, futuro?
Purtroppo - e lo dico sinceramente - ho l'impressione di no; ma sarei felice di sbagliarmi.

In generale sono d'accordo, ma la domanda rimane questa: è possibile ottenere un risultato migliore di quello basato sulle mappe, nell'immediato, o almeno nel prossimo, futuro?
Purtroppo - e lo dico sinceramente - ho l'impressione di no; ma sarei felice di sbagliarmi.

Io quello che non capisco è la contrapposizione delle diverse tecnologie.
Secondo me l'azienda che riuscirà a creare la migliore sinergia tra Lidar, computer vision, IA, mappe, avrà la meglio. Tutte queste tecnologie hanno lati positivi e lati negativi, e solo con l'utilizzo di diverse tecnlogie si potranno minimizzare gli aspetti negativi e valorizzare gli aspetti positivi.
Camera e Lidar non sono in cotrapposizione, l'uno può aiutare a minimizzare i difetti dell'altro e viceversa.
E come guidare con un navigatore senza o con assistente di corsia. Nel secondo caso la guida è molto più semplice, anche per gli uomini.

Quello che sembra è che tu cada sempre nelle stesse fallacie logiche: avere un chip dedicato è [forse] necessario, ma sicuramente non sufficiente, per avere una guida autonoma completa. Il fatto che [forse] possa essere disponibile l'anno prossimo non significa che la guida autonoma sarà completa l'anno prossimo, e nemmeno negli anni successivi.
Sarà un passo avanti? Molto probabilmente, sì.
È una garanzia che "Tesla arriverà prestissimo alla guida autonoma completa"? Per niente.

Hanno a disposizione la soluzione per allenare le AI più potente al mondo, e hanno più dati presi su strada di chiunque altro.
Arriveranno per primi alla guida autonoma vera, la guida sui binari mappati è destinata a non fare una bella fine.

Se parliamo di una auto PRIVA DI COMANDI è necessariamente piena responsabilità del produttore perchè il passeggero a questo punto non può avere alcuna possibilità di intervento sulla condotta del mezzo.

La zona grigia sta più sulla macchina con tutti i comandi per guida manuale che ha ANCHE la possibilità di guida autonoma..

Finchè c'è ANCHE la guida manuale / possibilità di intervento la responsabilità è attribuita comunque al conducente.

Una soluzione come quella Tesla che sfrutta la visione e l'auto apprendimento, è enormemente più versatile di una che usa delle mappe registrate. Che sia la soluzione migliore non si può dire ma è senza dubbio una soluzione più generale al problema che per complessità non è possibile modellare.

peche le altre IA non apprendono?

Fino a che non si raggiungono determinati standard non verrà mai "legalizzata".

Che poi "legalizzata" è un concetto molto vago.. dipende molto cosa si intende:
Vuol dire che la macchina va da sola ma TU che sei al posto di guida hai piena e totale responsabilità di ciò che avviene e sei tenuto a vigilare costnatmente sul'operato della guida utonoma o vuol dire che la macchina è del tutto autonoma e tun non hai nessuna responsabilità e sei un inerme passeggero?

Perchè vedi bene che tra lo scenario uno e lo scenario due ci passa un universo di roba.

C'é poco da interpretare, oggi come oggi la guida autonoma non é legale e non ci sono disegni di legge per renderla tale nei prossimi anni. Cambia poco se il guidatore sta al volante o se dorme sul sedile passeggero, con le nuove assicurazioni viene tutto registrato nella scatola nera e se hai un incidente in modalità guida autonoma ed hai torto sei te che paghi.
Quando sarà riconosciuta legalmente l'intelligenza artificiale sarà il costruttore a pagare, ma penso che passeranno ancora molti anni prima che tutto cio sarà normalizzato.

Una soluzione come quella Tesla che sfrutta la visione e l'auto apprendimento, è enormemente più versatile di una che usa delle mappe registrate. Che sia la soluzione migliore non si può dire ma è senza dubbio una soluzione più generale al problema che per complessità non è possibile modellare.

Non è che le macchine di Waymo lavorino solo sulle mappe pre registrate. Quì spiegano (blog.waymo.com/2019/09/building-maps-for-self-driving-car.html) un po' come le usano.
E' lo stesso approccio che usiamo noi umani quando guidiamo su una strada conosciuta, di cui conosciamo già stop, semafori e altro. Non abbiamo bisogno tutte le volte di analizzare la strada da zero, ci concentriamo solo sulle differenze.

Ovviamente le mappe registrate sono solo un tassello della guida autonoma di waymo.

Hanno a disposizione la soluzione per allenare le AI più potente al mondo

Non ce l'hanno, potrebbero averla l'anno prossimo... forse.
Se mi stessi parlando, chessò, di Apple, potremmo darlo anche per molto probabile, ma vista l'affidabilità di Tesla nel rispettare le scadenze, direi che è tutto da vedere.

e hanno più dati presi su strada di chiunque altro.

Probabilmente vero, ma come già detto, almeno per ora questo non sembra che faccia molta differenza. C'è anche da dire che da quel poco che ho visto della presentazione (sottolineo, non molto) m'è sembrato di capire che i dati vecchi fossero molto più carenti rispetto a quelli che vengono raccolti adesso, e se effettivamente è così, lo storico potrebbe essere poco significativo.

Arriveranno per primi alla guida autonoma vera

Possibile, ma che possano arrivare primi non vuol dire che ci possano arrivare in fretta, e se invece di metterci 1-2 anni ce ne dovessero mettere 5, o magari 10, il loro vantaggio potrebbe anche annullarsi.

la guida sui binari mappati è destinata a non fare una bella fine.

Mica detto, ammesso e non concesso che possa essere sostituita da una vera guida autonoma, potrebbe benissimo continuare ad essere utile in determinati contesti.

Io quello che non capisco è la contrapposizione delle diverse tecnologie.
Secondo me l'azienda che riuscirà a creare la migliore sinergia tra Lidar, computer vision, IA, mappe, avrà la meglio. Tutte queste tecnologie hanno lati positivi e lati negativi, e solo con l'utilizzo di diverse tecnlogie si potranno minimizzare gli aspetti negativi e valorizzare gli aspetti positivi.
Camera e Lidar non sono in cotrapposizione, l'uno può aiutare a minimizzare i difetti dell'altro e viceversa.

No, certo, personalmente non lo escludevo a priori. Tesla ha fatto delle scelte abbastanza radicali, i cui vantaggi sono ancora da accertare.

No, certo, personalmente non lo escludevo a priori. Tesla ha fatto delle scelte abbastanza radicali, i cui vantaggi sono ancora da accertare.

Sulla carte le scelte di Tesla sono sicuramente corrette. E non potrebbe essere altrimenti, è un azienda di eccellenze e sicuramente avranno fatto le loro considerazioni.

Mi piacerebbe porre qualche domanda agli ingegneri di Tesla per scoprire le considerazioni che hanno fatto.

Ad esempio nel video sopra postato c'è una lunga dissertazione sul riconoscimento dei cordoli e delle difficoltà che hanno incontrato. E' scontato che l'approccio di Tesla è corretto, forse però con i Lidar sarebbe stato più semplice e veloce creare lo spazio vettoriale (e anche più sicuro). Perchè hanno preferito la strada più difficile a quella più veloce (e sicura)?

Sulle mappe il discorso è diverso, Waymo le ha in casa e le ha sempre aggiornate. Per cui hanno massimizzato quello che avevano già. Anche quì riducendo le problematiche di riconoscere un incrocio. Problematica che ha dato qualche grattacapo a Tesla, come spiegato nel video. Che poi sia chiaro, le macchine di waymo in caso di cambiamenti della mappa sono in grado di adattarsi. Parlare di binari è quanto meno semplicistico.

Per il discorso del machine learning mi sembra che ci sia una visione un po' troppo semplicistica. Non è che si prende un sacco di dati li si "danno in pasto al computer". Il dataset utilizzato per il machine learning va preparato con attenzione, come il dataset per la validazione. Non conosco in profondità la tematica, ma il problema di overtraining delle rete neurali non è così remoto (sempre se applicabile).

Arriveranno per primi alla guida autonoma vera

Mi dai una definizione di "guida autonoma vera"?

Mi dai una definizione di "guida autonoma vera"?

Piazzi la macchina su qualsiasi strada, e questa è in grado di procedere in autonomia, come un essere umano. Lo faranno meglio, in realtà.
Senza mappe fatte in precendenza, e senza trucchi strani.

Dal punto di vista puramente concettuale, ritengo che la scelta di basare la guida autonoma solo sulla visione sia abbastanza sensata. Alla fine lo scopo è sostituire il guidatore umano; l'umano guida basandosi sostanzialmente solo sulla vista e anche la viabilità è realizzata per essere interpretata tramite la vista. La "vista" dell'auto è potenzialmente più accurata di quella umana, se non altro perché copre 360° con una moltitudine di "occhi". Non credo ci siano dubbi sul fatto che ci arriveranno, i dubbi leciti sono sui tempi, lasciando da parte gli annunci di Musk che sono notoriamente ottimistici, per usare un eufemismo.
Per farsi un'idea di quanto sia ostico il problema, basti considerare che all'università di Parma sono almeno tre decenni che si studia, si sviluppa e si insegna la guida autonoma; un tempo lì c'era la tecnologia più avanzata al mondo in questo settore. Ma come in tutte le cose, alla fine vince chi arriva per primo alla soluzione monetizzabile. Tesla ci sta spendendo una valanga di soldi da anni, ha l'opportunità di raccogliere dati reali in grande quantità e di sperimentare ovunque il sistema in shadow mode sulle auto dei suoi clienti, perciò non sarebbe strano se ci arrivassero per primi (il livello 5 non ce l'ha ancora nessuno mi risulta, anche Waymo è al livello 4 e il sistema non è in commercio).

Piazzi la macchina su qualsiasi strada, e questa è in grado di procedere in autonomia, come un essere umano. Lo faranno meglio, in realtà. Senza mappe fatte in precendenza, e senza trucchi strani.

Perchè una macchina che utilizza anche delle mappe preimpostate non può essere considerata guida autonoma?

Waymo è al livello 4 e il sistema non è in commercio).

Il livello 4 di Waymo è un prodotto commerciale. Se passi da Phoenix, anche te puoi usufruire dei taxi che lo adottano. Vedi link in qualche mio post di sopra.

Il livello 4 di Waymo è un prodotto commerciale.
Il sistema di guida autonoma di Waymo non è ancora in commercio perché, mi risulta, non è installato su nessun veicolo acquistabile. Viene usato solo sui mezzi del servizio locale di "robotaxi" della stessa Waymo, il che è un modo per fare una sperimentazione sul campo vicino alla sede aziendale. Il passeggero non è responsabile della guida ma le auto sono costantemente monitorate da operatori umani remoti, che in caso di problemi non risolvibili altrimenti intervengono anche sul posto (vedi video famoso del taxi impazzito).

Non c'entra nulla con la tecnologia, ma in merito a Waymo vale la pena di ricordare anche la brutta vicenda di uno dei suoi fondatori, tale Anthony Levandowski, dipendente di Google che ha poi rubato allegramente tutto (un bel backup e via!) per portarlo nel progetto di guida autonoma di Uber, fatti per i quali è stato condannato e sarebbe ancora in galera se non fosse per la grazia concessa da parrucchino biondo.

Non è che le macchine di Waymo lavorino solo sulle mappe pre registrate. Quì spiegano (blog.waymo.com/2019/09/building-maps-for-self-driving-car.html) un po' come le usano.
E' lo stesso approccio che usiamo noi umani quando guidiamo su una strada conosciuta, di cui conosciamo già stop, semafori e altro. Non abbiamo bisogno tutte le volte di analizzare la strada da zero, ci concentriamo solo sulle differenze.

Ovviamente le mappe registrate sono solo un tassello della guida autonoma di waymo.

Non stò dicendo che google sia indietro nella IA, anzi grazie a Deepmind sono senza dubbio fortissimi, al pari se non superiori a Tesla (con tutti gli altri competitor mooolto indietro). Quello che manca però a Waymo sono i miliardi di km percorsi ogni anno da macchine reali.

Sulla carte le scelte di Tesla sono sicuramente corrette. E non potrebbe essere altrimenti, è un azienda di eccellenze e sicuramente avranno fatto le loro considerazioni.

Mi piacerebbe porre qualche domanda agli ingegneri di Tesla per scoprire le considerazioni che hanno fatto.

Ad esempio nel video sopra postato c'è una lunga dissertazione sul riconoscimento dei cordoli e delle difficoltà che hanno incontrato. E' scontato che l'approccio di Tesla è corretto, forse però con i Lidar sarebbe stato più semplice e veloce creare lo spazio vettoriale (e anche più sicuro). Perchè hanno preferito la strada più difficile a quella più veloce (e sicura)?

Sulle mappe il discorso è diverso, Waymo le ha in casa e le ha sempre aggiornate. Per cui hanno massimizzato quello che avevano già. Anche quì riducendo le problematiche di riconoscere un incrocio. Problematica che ha dato qualche grattacapo a Tesla, come spiegato nel video. Che poi sia chiaro, le macchine di waymo in caso di cambiamenti della mappa sono in grado di adattarsi. Parlare di binari è quanto meno semplicistico.

Per il discorso del machine learning mi sembra che ci sia una visione un po' troppo semplicistica. Non è che si prende un sacco di dati li si "danno in pasto al computer". Il dataset utilizzato per il machine learning va preparato con attenzione, come il dataset per la validazione. Non conosco in profondità la tematica, ma il problema di overtraining delle rete neurali non è così remoto (sempre se applicabile).
Per il lidar la problematica è la stessa che per il radar, non nel senso che sono teconolgie paragonabili (il lidar è molto più preciso e dettagliato) ma perchè se accoppiate alla visione portano a dei problemi:

Quando lidar e visione sono in disaccordo a quale dei due scegli di credere?

Inoltre il Lidar presenta delle problematiche che spesso non vengono tenute in onsiderazione:

1) essendo un sistema ottico attivo richiede elevato consumo di energia (che andrebbe a ridurre l'autonomia della macchina)
2) al momento presenta parti mobili e quindi è più facilmente soggetto a rottura
3) costa ancora diverse migliaia di euro e se ne devono usare in genere più di uno per automobile
4) Soffre più della visione in condizioni di pioggia asfalto bagnato, superfici riflettenti
5) Ha un range molto ridotto (vede fino a 100-200 metri ma la vista si riduce di molto in condizioni di pioggia)


La mia impressione è che il compito di riconoscere gli oggetti in un mondo incredibilmente complesso sia già enormemente difficile di suo indipendentemente dal sistema percettivo che usi (lidar o visione)


per fare un esempio, è come se dovessi superare un esame di astrofisica e dovessi scegliere se studiare su un libro cartaceo o su un ebook nel portatile o entrambi, la scelta può anche influire un pò sul risultato finale ma il carico di lavoro necessario è pressoché il medesimo, quasi completamente scorrelato dalla scelta che fai, nel senso che anche scegliendo di studiare solo sul cartaceo la sfida che ti trovi davanti sarebbe (quasi) la medesima.

Quando lidar e visione sono in disaccordo a quale dei due scegli di credere?

La mia impressione è che il compito di riconoscere gli oggetti in un mondo incredibilmente complesso sia già enormemente difficile di suo indipendentemente dal sistema percettivo che usi (lidar o visione)

Premetto che per me le due tecnologie non sono in contrapposizione, ma devono lavorare in sinergia.

Il Lidar ha il vantaggio che quando identifica un punto, questo punto è reale, in quanto è frutto di una iterazione fisica. Il raggio laser ha colpito un oggetto ed rimbalzato indietro. Per cui la sicurezza è molto maggiore rispetto a una elaborazione dell'immagine soggetta a più errori. Se si parla di sicurezza è meglio essere certi della presenza degli ostacoli.

Ovviamente i Lidar può dirti in modo estremamente preciso, accurato e in modo molto affidabile che in quel preciso punto dello spazio c'è un oggetto, ma non può dirti se questo è un sacchetto di plastica che ti sta attraversando la stranda oppure è un pneumatico in mezzo alla strada. Ed è per questo che c'è bisogno del riconoscimento immagini.

Per cui non è un discorso di "disaccordo", ma più un concetto di sinergia. Elaborare una immagine per determinare un ostacolo fisico è intrinsicamente meno sicuro che dedurlo da una iterazione fisica (raggio laser che colpisce un oggetto).

Dal mio punto di vista, se i lidar dice che c'è un oggetto e l'elaborazione immagine non lo trova, ha un peso maggiore il Lidar. Per decidere come comportarsi in presenza di un ostacolo, ha un peso maggiore il riconoscimento immagini.

In realtà, se il riconoscimento immagini utilizza le informazioni del Lidar, aumenta di molto la qualità del riconoscimento.

Premetto che per me le due tecnologie non sono in contrapposizione, ma devono lavorare in sinergia.

Il Lidar ha il vantaggio che quando identifica un punto, questo punto è reale, in quanto è frutto di una iterazione fisica. Il raggio laser ha colpito un oggetto ed rimbalzato indietro. Per cui la sicurezza è molto maggiore rispetto a una elaborazione dell'immagine soggetta a più errori. Se si parla di sicurezza è meglio essere certi della presenza degli ostacoli.

Ovviamente i Lidar può dirti in modo estremamente preciso, accurato e in modo molto affidabile che in quel preciso punto dello spazio c'è un oggetto, ma non può dirti se questo è un sacchetto di plastica che ti sta attraversando la stranda oppure è un pneumatico in mezzo alla strada. Ed è per questo che c'è bisogno del riconoscimento immagini.

Per cui non è un discorso di "disaccordo", ma più un concetto di sinergia. Elaborare una immagine per determinare un ostacolo fisico è intrinsicamente meno sicuro che dedurlo da una iterazione fisica (raggio laser che colpisce un oggetto).

Dal mio punto di vista, se i lidar dice che c'è un oggetto e l'elaborazione immagine non lo trova, ha un peso maggiore il Lidar. Per decidere come comportarsi in presenza di un ostacolo, ha un peso maggiore il riconoscimento immagini.

In realtà, se il riconoscimento immagini utilizza le informazioni del Lidar, aumenta di molto la qualità del riconoscimento.

Il lidar ti fornisce dei dati in più ma questi dati non sono per forza sempre utili, o affidabili, ad esempio la tua affermazione che il lidar identifica la distanza reale di un punto nel campo visivo è confutabile: se l'oggetto posto davanti al campo visivo è una superficie riflettente come può essere uno specchio, una pozzanghera ma anche la carrozzeria di una macchina il Lidar può nel pallone perchè il raggio luminoso non percorre più una distanza in linea retta ma una spezzata.

Il Lidar ti permette ti aggiungere informazione ma questa informazione non è sempre al 100% affidabile, come non lo è quella della visione, ma ora si pone il dilemma di decidere quando credere ad uno e quando credere all'altro.

Aggiungi a questo il fatto che la percezione è solo una piccola parte del lavoro enorme che è il riconoscimento degli oggetti e che non è affatto detto che anche avendo la possibilità di accedere ad una scansione 3d perfetta e dettagliatissima dell'ambiente il lavoro che poi ti resta da fare per insegnare la IA a riconoscere gli oggetti si sia ridotto anche solo dell'1%

Il lidar ti fornisce dei dati in più ma questi dati non sono per forza sempre utili, o affidabili, ad esempio la tua affermazione che il lidar identifica la distanza reale di un punto nel campo visivo è confutabile: se l'oggetto posto davanti al campo visivo è una superficie riflettente come può essere uno specchio, una pozzanghera ma anche la carrozzeria di una macchina il Lidar può nel pallone perchè il raggio luminoso non percorre più una distanza in linea retta ma una spezzata.

Tenendo in considerazione tutti i possibili casi d'uso, il Lidar è intrinsicamete più sicuro della visione, come detto prima la ricerca del punto è frutto di una iterazione fisica. Qualora esso fallisse (andasse nel pallone), il mezzo dovrà arrestarsi in sicurezza. Avremmo una diminuzione della disponibilità del mezzo (avaliability), ma un alta sicurezza (safety). Con la visione avremmo forse una maggiore dispobinibilità del mezzo (availability), ma una minore sicurezza.

In realtà i Lidar moderni hanno superato le problematiche che tu dici, certe superifci generarno un errore sulla misura maggiore, ma sempre nell'ordine dei centimetri. I Lidar hanno problemi grossi con materiali che emettono sulle stesse frequenza del laser, come oggetti che superano i 700° (ad esempio l'acciaio incandescente).
Quì un whitepaper (cdn.sick.com/media/docs/2/72/272/whitepaper_hddm_innovative_technology_for_distance_measurement_from_sick_it_im0077272.pdf) di uno dei leader in Lidar e laser detection.

Tenendo in considerazione tutti i possibili casi d'uso, il Lidar è intrinsicamete più sicuro della visione, come detto prima la ricerca del punto è frutto di una iterazione fisica. Qualora esso fallisse (andasse nel pallone), il mezzo dovrà arrestarsi in sicurezza. Avremmo una diminuzione della disponibilità del mezzo (avaliability), ma un alta sicurezza (safety). Con la visione avremmo forse una maggiore dispobinibilità del mezzo (availability), ma una minore sicurezza.

In realtà i Lidar moderni hanno superato le problematiche che tu dici, certe superifci generarno un errore sulla misura maggiore, ma sempre nell'ordine dei centimetri. I Lidar hanno problemi grossi con materiali che emettono sulle stesse frequenza del laser, come oggetti che superano i 700° (ad esempio l'acciaio incandescente).
Quì un whitepaper (cdn.sick.com/media/docs/2/72/272/whitepaper_hddm_innovative_technology_for_distance_measurement_from_sick_it_im0077272.pdf) di uno dei leader in Lidar e laser detection.

Permettimi di dissentire:

il Lidar presenta tutte le problematiche che ti ho elencato nel post precedente con l'unico vantaggio di generarti una scansione 3d, a bassa risoluzione dell'ambiente. La visione fornisce un numero infinitamente maggiore di punti, pur non trattandosi di una visione tridimensionale si tratta di un ordine di grandezza (anche due) in più in termini di informazione. E come hai potuto vedere nel video Tesla stà diventando molto brava a ricostruire tridimensionalmente un ambiente sfruttando le informazioni bidimensionali delle telecamere. Questa tecnologia, affine alla fotogrammetria, è già molto accurata e permette di avere una risoluzione tridimensionale inferiore a quella del lidar ma con un dettaglio infinitamente maggiore. L'unico vantaggio del lidar è la risoluzione in termini di determinazione della distanza cosa che non è per forza strettamente necessaria, non serve nemmeno a noi sapere con la precisione del centimetro quanto dista lo scoiattolo che vediamo attraversare 30 metri più in la. Molto più utile avere tutti quei pixel in più per identificare la forma dello scoiattolo, e magari avere una velocità di acquisizione sufficiente a vederlo muoversi.
Ma il grosso del lavoro ripeto non è l'hardware percettivo è il software di riconoscimento.

Sulla carte le scelte di Tesla sono sicuramente corrette. E non potrebbe essere altrimenti, è un azienda di eccellenze e sicuramente avranno fatto le loro considerazioni.

Questo è un "argomento dall'autorità": che abbiano fatto le loro considerazioni non c'è dubbio, così come possiamo dare per buono che sappiano il fatto loro, ma che per questo le loro decisioni siano necessariamente corrette non segue.

Non tanto tempo fa si sono visti dei video fatti con l'ultimo aggiornamento del software in cui l'AI faceva degli errori molto banali, che sembra quantomeno dubbio che non potessero essere evitati con l'aiuto di altre tecnologie.


Per il discorso del machine learning mi sembra che ci sia una visione un po' troppo semplicistica. Non è che si prende un sacco di dati li si "danno in pasto al computer". Il dataset utilizzato per il machine learning va preparato con attenzione, come il dataset per la validazione. Non conosco in profondità la tematica, ma il problema di overtraining delle rete neurali non è così remoto (sempre se applicabile).

Il punto di avere molti dati è rappresentare la realtà nel miglior modo possibile; poi immagino che Tesla, se come dicevamo sopra sa il fatto suo, abbia valutato come fare il training del modello con la mole di dati che ha a disposizione (il che ovviamente, anche qui, non vuol dire che sia immune da sbagli).

Dal punto di vista puramente concettuale, ritengo che la scelta di basare la guida autonoma solo sulla visione sia abbastanza sensata. Alla fine lo scopo è sostituire il guidatore umano; l'umano guida basandosi sostanzialmente solo sulla vista e anche la viabilità è realizzata per essere interpretata tramite la vista.

Ma che l'uomo guidi solamente con la vista non vuol dire che la sua guida non possa migliorare con ulteriori informazioni: perché sottostare ai limiti dell'uomo, se è possibile sorpassarli?

Permettimi di dissentire

Meno male che dissenti, altrimenti non si crescerebbe mai ;)

Comunque alla fine del tuo commento ritorno sulla domanda che vorrei porre agli ingegneri di Tesla:

Ad esempio nel video sopra postato c'è una lunga dissertazione sul riconoscimento dei cordoli e delle difficoltà che hanno incontrato. E' scontato che l'approccio di Tesla è corretto, forse però con i Lidar sarebbe stato più semplice e veloce creare lo spazio vettoriale (e anche più sicuro). Perchè hanno preferito la strada più difficile a quella più veloce (e sicura)?

Questo è un "argomento dall'autorità"

Che è sicuramente superiore alla mia. Vista la mia ignoranza senza limite, che aumenta ogni volta che imparo qualcosa :cry:

Per il lidar la problematica è la stessa che per il radar, non nel senso che sono teconolgie paragonabili (il lidar è molto più preciso e dettagliato) ma perchè se accoppiate alla visione portano a dei problemi:

Quando lidar e visione sono in disaccordo a quale dei due scegli di credere?

Inoltre il Lidar presenta delle problematiche che spesso non vengono tenute in onsiderazione:

1) essendo un sistema ottico attivo richiede elevato consumo di energia (che andrebbe a ridurre l'autonomia della macchina)
2) al momento presenta parti mobili e quindi è più facilmente soggetto a rottura
3) costa ancora diverse migliaia di euro e se ne devono usare in genere più di uno per automobile
4) Soffre più della visione in condizioni di pioggia asfalto bagnato, superfici riflettenti
5) Ha un range molto ridotto (vede fino a 100-200 metri ma la vista si riduce di molto in condizioni di pioggia)

Il punto sarebbe capire quali sono le condizioni in cui il lidar può essere più o meno affidabile; facendo un esempio estremamente semplificato e semplicistico, potresti credere al lidar se non piove (cosa facilmente determinabile da un semplice sensore di pioggia) e al radar altrimenti.

Chiaro che se le considerazioni sono quelle dei punti 1, 2 e 3 elencati sopra allora non è più un discorso di affidabilità intrinseca della tecnologia ma di rapporto costi/benefici, che senza ombra di dubbio deve essere preso in considerazione, ma che non ha niente a che fare con quale tecnologia sia migliore per ottenere una guida più sicura possibile.

Il lidar è una stampella, e i rischi che faccia casini sono altissimi.
Tesla ha fatto bene a eliminarlo: noi non guidiamo usando un lidar, guidiamo usando gli occhi. E quando l’IA di Tesla sarà migliore di un essere umano, in termini di visione, si capirà che il lidar in effetti era totalmente inutile.
Già si vede ora, con i risultati dell’ultima release dell’fsd, basata esclusivamente sulle telecamere.

Il lidar è una stampella, e i rischi che faccia casini sono altissimi.
Tesla ha fatto bene a eliminarlo: noi non guidiamo usando un lidar, guidiamo usando gli occhi.

Il che, come già detto sopra, non vuol dire che guidiamo nel migliore modo possibile.


E quando e se l’IA di Tesla sarà migliore di un essere umano, in termini di visione, si capirà che il lidar in effetti era totalmente inutile.

FIFY. Non solo bisogna vedere quando, ma soprattutto *se*: il tuo è semplicemente "wishful thinking":


Già si vede ora, con i risultati dell’ultima release dell’fsd, basata esclusivamente sulle telecamere.

Se è quella di luglio non direi proprio, ci sono aspetti promettenti ma gli errori commessi dall'IA sono frequentissimi e triviali.

E intanto su HwTeslaFanboiUpgrade nessuna traccia della notizia che ha già fatto il giro di tutte le news del mondo :asd:


https://twitter.com/elonmusk/status/1429903213726093315
Elon Musk @elonmusk
Aug 23
FSD Beta 9.2 is actually not great imo, but Autopilot/AI team is rallying to improve as fast as possible.
We’re trying to have a single stack for both highway & city streets, but it requires massive NN retraining.


Ma quando le scrivo io, fra fanboi e autori, me ne dicono di tutte :asd:
E ora ve ne dico un'altra: avere 2 stack diversi per 2 ambienti diversi, significa che siamo mooolto lontani. Ma molto eh.

E ora ve ne dico un'altra: avere 2 stack diversi per 2 ambienti diversi, significa che siamo mooolto lontani. Ma molto eh.

Sicuro?
Io conosco diverse persone che non sono a proprio agio a guidare su strade veloci. Spesso perchè non hanno lo "stack highway" ben allenato.
Viceversa conosco persone che non sono a proprio agio a guidare in città in quanto vanno in confusione per il traffico. Spesso perchè non hanno lo "stack city" ben allenato.

Vedi che anche noi umani abbiamo due stack diversi? E se li abbiamo noi umani, perchè non deve esistere lo stesso per l'IA?

Sicuro?
Io conosco diverse persone che non sono a proprio agio a guidare su strade veloci. Spesso perchè non hanno lo "stack highway" ben allenato.
Viceversa conosco persone che non sono a proprio agio a guidare in città in quanto vanno in confusione per il traffico. Spesso perchè non hanno lo "stack city" ben allenato.

Vedi che anche noi umani abbiamo due stack diversi? E se li abbiamo noi umani, perchè non deve esistere lo stesso per l'IA?
Vero, non ne sono sicuro.
Ma allora io non sono a mio agio a guidare di notte.
E quando nevica perchè sono di Genova e non ho mai visto la neve.
E quando c'è la nebbia.
E quando piove.
E quando qualche passeggero in auto mi parla
E a guidare una auto più lunga di 5 metri perchè non vedo il cofano.
E ....

E di ambienti operativi diversi ce ne tanti, ma di cervello uno solo.

Ma quando le scrivo io, fra fanboi e autori, me ne dicono di tutte :asd:

Tu però sei oggettivamente poco imparziale, consideri solo le cose negative e continui a dire “andrà tutto malissimo”, e questo fa di te un hater quanto considerare solo le cose positive e dire “andrà tutto benissimo” rende fanboi quelli che lo fanno qui dentro.

Vero, non ne sono sicuro.
Ma allora io non sono a mio agio a guidare di notte.
E quando nevica perchè sono di Genova e non ho mai visto la neve.
E quando c'è la nebbia.
E quando piove.
E quando qualche passeggero in auto mi parla
E a guidare una auto più lunga di 5 metri perchè non vedo il cofano.
E ....

E di ambienti operativi diversi ce ne tanti, ma di cervello uno solo.

A parte che che tu non sia a tuo agio in determinate situazioni non vuol dire che non lo debba necessariamente essere anche l’IA, anche la CPU è una sola, a cui puoi aggiungere stack come tu umano puoi imparare a destreggiarti in situazioni poco familiari.
Senza considerare che il limite del “singolo cervello” ce l’abbiamo solo noi: un’IA, fosse necessario, può averne quanti ne vuole.

Tu però sei oggettivamente poco imparziale, consideri solo le cose negative e continui a dire “andrà tutto malissimo”, e questo fa di te un hater quanto considerare solo le cose positive e dire “andrà tutto benissimo” rende fanboi quelli che lo fanno qui dentro.

LOL ma no dai :D non ho mai scritto “andrà tutto malissimo”
Semmai dipende se sei produttore o consumatore.
Se sei produttore, ci guadagni.
Se sei consumatore, e pensi di guadagnarci... ripensaci và. :D



A parte che che tu non sia a tuo agio in determinate situazioni non vuol dire che non lo debba necessariamente essere anche l’IA, anche la CPU è una sola, a cui puoi aggiungere stack come tu umano puoi imparare a destreggiarti in situazioni poco familiari.
Senza considerare che il limite del “singolo cervello” ce l’abbiamo solo noi: un’IA, fosse necessario, può averne quanti ne vuole.
Mah, secondo me con "stack" loro intendono proprio 2 moduli diversi che vengono attivati a seconda del contesto come un if-then

Ma di contesti non ce ne sono solo 2 (a parte le situazioni notte, neve, pioggia, ecc).
Per esempio oltre al contesto "città", c'è anche il contesto "parcheggio", e c'è il contesto "parcheggio sotterraneo" (vedi le cazzate che faceva la FSD in un parcheggio sotterraneo, l'avevo linkato un po' di giorni fa, scusate ma non ho voglia di cercarlo).
Poi c'è il contesto "presenza di veicoli di soccorso" (e vedi gli incidenti contro i mezzi di soccorso), il contesto "cantiere stradale", ecc ecc,
E poi c'è un misto di tutto ciò. Hai voglia...
L'intelligenza è adattarsi alle situazioni.

Poi c'è il contesto "presenza di veicoli di soccorso" (e vedi gli incidenti contro i mezzi di soccorso), il contesto "cantiere stradale", ecc ecc,
Quelli non sono contasti, sono variabili all'interno di un contesto.
Ad ogni modo, se non ho letto male, Musk ha dichiarato proprio quel che tu auspichi, ossia che stanno cercando di addestrare l'IA per un contesto unico.

Quelli non sono contasti, sono variabili all'interno di un contesto.
Ad ogni modo, se non ho letto male, Musk ha dichiarato proprio quel che tu auspichi, ossia che stanno cercando di addestrare l'IA per un contesto unico.
Contesto, o variabile, o N variabili, non mi sembra che cambia molto la sostanza.

L'ho ritrovato: questo sta facendo dei test uscendo dal garage sotterraneo, dice "devo continuamente cambiare la velocità, perchè ovviamente pensa che siamo all'aperto"
https://youtu.be/EJGbC1fWZ-k?t=86

"ovviamente" ?
Meh. Nessuna persona in un garage sotterraneo va alla stessa velocità a cui andrebbe all'aperto.
Stesso discorso se vedi dei mezzi di soccorso: rallenti e stai attento.

Contesto, o variabile, o N variabili, non mi sembra che cambia molto la sostanza.
Beh certo, se vuoi creare un contesto diverso per ogni virgola che cambia.
Ma i contesti nel nostro caso sono determinati da scenari che hanno esigenze di guida differenti e al momento mi pare che chi lavora sulla guida autonoma ne stia individuando essenzialmente due: in strade di scorrimento e nel traffico.
Tesla, a giudicare dalla dichiarazione che hai riportato, pare stia lavorando ad un unico contesto come del resto tu stesso auspicavi, vedremo se il tempo darà loro ragione.