发布日期：2024-11-10 07:02 点击次数：83
马斯克押注机器东说念主汽车将鼓励特斯拉干涉盈利新纪元，但有媒体分析，他的作念法可能是造作的。
11月4日周一，《华尔街日报》报说念，马斯克已矣自动驾驶的策划围绕他称为“端到端的东说念主工智能（end-to-end artificial intelligence）”伸开。马斯克策划将多半现存的特斯拉汽车的摄像传输给特斯拉的东说念主工智能系统，从而使算法学会安全驾驶。
马斯克的这一秩序与其他研发自动驾驶公司给与的秩序酿成了昭着对比——自动驾驶行业疏导者、谷歌子公司Waymo固然也使用多半东说念主工智能，但秩序是将自动驾驶问题明白为更明确的任务，通过使用激光、雷达等多个传感器的数据，使汽车得到更丰富的环境视线。
简而言之，马斯克但愿发明一个通过不雅察东说念主类驾驶来学习的东说念主工智能系统，需要师法学习（imitation learning）本领；而Waymo等公司则是在东说念主工智能驾驶的经过中，通过校正造作来匡助自动驾驶系统跳动，需要强化学习（reinforcement learning）本领。
东说念主工智能大师暗示，特斯拉基于师法学习构建十足自动驾驶系统的秩序需要东说念主工智能冲突，而这些冲突可能还需要一段时候。
马斯克秩序的劣势马斯克合计，特斯拉的上风在于，其总共车辆的内置摄像头不错捕捉到多半真正寰球驾驶的镜头，因此，Robotaxi大致得到多半真正驾驶的摄像数据，包括现存特斯拉十足自动驾驶系统（FSD）上的所稀有据。
使用这种被迫记载的数据来推行特斯拉的东说念主工智能需要一种称为师法学习的本领。计较机科学家Timothy B. Lee暗示，为了从这些数据中获益，特斯拉的东说念主工智能必须不雅看数百万小时的东说念主类驾驶视频，并试图师法东说念主类的手脚。
大师指出，马斯克的秩序存在劣势。
率先，主要通过师法学习进行推行的系统在靠近超出推行数据限度的步履时可能会失败。
其次，特斯拉过于专注“端到端的东说念主工智能“系统，导致其系统里面酿成了复杂的黑箱，很难领略为何系统会作念出某些步履，也很难找出校正这些步履的宗旨。
举例，特斯拉当今的十足自动驾驶系统不错在大多数城市说念路和高速公路上行驶，但需要驾驶员的高度监控，因为系统可能会作念出霎时且潜在致命的方案——试图胜利转向其他车辆的行驶旅途、闯红灯、在雾霾天气中未泊车让火车通过……
联邦汽车安全监管机构最近晓示，正在看望特斯拉十足自动驾驶系统在致命事故中所上演的变装。
Waymo的有筹商创举东说念主Anthony Levandowski暗示，马斯克一年内推出十足自动驾驶系统的指标是分袂理的。创建马斯克所但愿的那种自动驾驶系统，可能需要东说念主工智能本领的进一步冲突，而何时智商已矣这些冲突尚不明晰。
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