Tesla FSD 12 canlı yayın başlangıcı! 45 dakikada yalnızca bir müdahale videosu AI "sürücüsünü" "besliyor"

Kaynak: "Bilim ve Teknoloji İnovasyon Kurulu Günlük"

Editör Zheng Yuanfang

Daha önce söz verdiği gibi Musk, geçen hafta sonu Tesla FSD 12 beta'yı dış dünyaya canlı olarak göstermek için HW3 ile donatılmış bir Model S kullandı.

45 dakikalık bu canlı yayında direksiyon başında oturan ve elinde cep telefonu bulunan Musk, aracın davranışına yalnızca bir kez müdahale etti.İki düz şeritten daha az araba olanı seçin.

Musk, FSD 12'nin alışılmadık ortamlarda çevrimdışı olarak kullanılabileceğini, herhangi bir müdahale olması durumunda sistemin bunu kaydedip analiz için Tesla'ya geri göndereceğini söyledi.

Canlı yayın başladıktan yaklaşık 20 dakika sonra Musk, tüm süreci devralacak tek müdahaleyi yaptı. O dönemde Model S'in düz gitmesi gerekiyordu, bu yüzden durup kırmızı ışığı bekledi. Ancak sola dönüş sinyali ışığı yeşile döndüğünde araç da aynı yolu izledi.Neyse ki Musk ve yandaki mühendisler onu zamanında durdurdu.

Bundan sonra Musk, sola dönen trafik ışıklarının daha fazla videosunu FSD'ye "besleyeceğini" söyledi.

**▌Videoyu besleyerek "Yapay zeka sürüşünü" "besleyebilir misiniz"? **

Hatta bu canlı yayında araç hız tümseğinde yavaşlayıp scooter sürücüsünden kaçındığında Musk, FSD 12'de buna karşılık gelen bir kod satırının olmadığını ve aracın yapay olarak bu eylemleri yapmaya ayarlandığını defalarca vurguladı* * ——Yol işaretlerini nasıl okuyacağı konusunda eğitim almamıştır ve scooter'ın ne olduğunu da bilmemektedir, FSD 12'nin bu davranışları tamamlaması tamamen çok sayıda video eğitiminin sonucudur. Yapay zeka, video eğitim verilerini kullanarak "insan gibi şeyler yaparak" kendi başına araba sürmeyi öğrenebilir.

FSD belirli bir senaryoda doğru kararları vermezse Tesla, sinir ağı eğitimine daha fazla veri (çoğunlukla video) atar.

Elbette en vasat ve rastgele veriler yeterli değil, sinir ağına beslenen verilerin dikkatli seçilmesi gerekiyor. Musk ayrıca mükemmel sürücülerden elde edilen yüksek kaliteli verilerin Tesla'nın otonom sürüş eğitiminin anahtarı olduğunu vurguladı**.

"Büyük miktarda vasat veri, sürüşü iyileştirmez ve veri yönetimi oldukça zordur. Sistemin hangi verileri seçtiğini ve hangi veriler üzerinde eğitim verdiğini kontrol edebilen çok sayıda yazılımımız var."

Tesla için önemli bir veri kaynağı dünyanın dört bir yanından gelen otomobil filosudur. Musk ayrıca Tesla'nın Yeni Zelanda, Tayland, Norveç, Japonya vb. dahil olmak üzere dünya çapında birden fazla FSD test sürücüsüne sahip olduğunu da açıkladı.

Tesla, 2020'den bu yana Otopilot karar verme sürecini programlama mantığından sinir ağlarına ve yapay zekaya kaydırmaya başladı. Üç yıllık geliştirme sürecinin ardından Musk'un FSD 12 canlı yayınından da görülebileceği üzere karar alma ve sahne işleme süreçlerinin neredeyse tamamı Tesla'nın sinir ağına ve yapay zekaya aktarıldı.

FSD 11'in özel kontrol yığınında 300.000'den fazla satır C++ kodu vardır ve 12'de yalnızca birkaç satır kod vardır. Musk ayrıca daha önce araç kontrolünün (araç kontrolü), 300.000'den fazla satırdan oluşan C++ kodunu yaklaşık 2 kat azaltacak olan "Tesla FSD AI bulmacası" üzerindeki yapbozun son parçası olduğuna dikkat çekmişti.

▌Tam AI uçtan uca sürüş kontrolü

Tesla FSD 12, tam yapay zeka uçtan uca sürüş kontrolünü gerçekleştiren en önemli yükseltmesidir**.

Neden uçtan uca çözümü seçmelisiniz? Musk, canlı yayın öncesinde WholeMars ile bağlantı kurduğunda daha fazla detay verdi.

** "İnsanlar bunu böyle yapıyor" dedi, "fotonlar içeri, eller ve ayaklar (kontrol) dışarı." - İnsanlar araba sürmek için gözlere ve biyolojik sinir ağlarına güveniyor. Otonom sürüş için kameralar ve yapay zeka sinir ağı doğrudur. Genel karar alma şeması**.

Yapay zeka sinir ağının spesifik detayları açıklaması zor olsa da buna bağlı olarak insan yolcular taksiye bindiklerinde sürücünün ne düşündüğünü tam olarak bilemiyor ve sadece sürücünün değerlendirmesini görebiliyor.

Komisyoncular, uçtan uca çözüm ile önceki çözüm arasındaki temel farklardan birinin, geleneksel modüler mimarinin akıllı sürüşü, algı, tahmin, algılama gibi özel yapay zeka modelleri veya modülleri tarafından gerçekleştirilen ayrı görevlere bölmesi olduğuna dikkat çekti. planlama vb.; uçtan uca yapay zeka ise "algı ve karar vermenin entegrasyonu", yani "algı" ve "karar vermenin" tek bir modelde entegre edilmesidir.

Şu anda Tesla'nın eğitiminin çoğunun hala Nvidia'nın GPU'suna dayanması gerekiyor ve yardımcı olarak Tesla'nın kendi Dojo süper bilgisayarı kullanılıyor. Bu yıldan bu yana Tesla eğitime 2 milyar dolar harcadı.

Tesla hala fazla mesai yapıyor ve bu Pazartesi (28 Ağustos) çevrimiçi olması beklenen 10.000 NVIDIA H100'ü içeren yeni bir bilgi işlem güç kümesi hazırlıyor. Kümenin bağlantı iletimi için Infiniband kullandığını belirtmekte fayda var.Musk açıkça Infiniband'ın bugün GPU'dan daha eksik olduğunu söyledi.