Tesla більше не слід розглядати лише як виробника електромобілів. Генеральний директор Ілон Маск заявляє, що компанія зосереджена на розвитку штучного інтелекту. Його впевненість базується на величезному обсязі даних: петабайти відео, зібрані з автомобілів Tesla під час поїздок клієнтів по всьому світу.
Про це у своїй статті розповідає Forbes.
Теоретично, ці дані можуть допомогти створити повністю автономне керування без участі людини, що є головною метою Маска. Проте експерти сумніваються, що така стратегія дасть результат. Величезний масив відео не обов’язково є корисним для навчання штучного інтелекту, особливо коли йдеться про критичні ситуації на дорозі.
Автопілот та ChatGPT: у чому відмінність
Створення штучного інтелекту для автономного водіння кардинально відрізняється від тренування мовних моделей, таких як ChatGPT або Grok від xAI. Якщо чат-боти аналізують мільярди текстових даних і можуть давати неточні відповіді без серйозних наслідків, то помилка автопілота Tesla може коштувати людських життів.
Керування автомобілем потребує швидкої адаптації до змінних умов — дорожньої ситуації, погоди, несподіваних перешкод. Величезний масив відеоданих Tesla не містить достатньо «крайніх випадків», які найчастіше стають причиною аварій. Комп’ютерний науковець, який побажав залишитися анонімним, пояснює: якщо ШІ просто копіює поведінку водіїв, він навчається і їхнім поганим звичкам, наприклад, проїзду на стоп-сигнал без зупинки.
Конкуренти Tesla роблять ставку на лідар
На відміну від Tesla, інші компанії, що розробляють автономні транспортні засоби, використовують лазерний лідар та радари, які створюють тривимірну карту навколишнього середовища. Це дозволяє системі точніше розпізнавати об’єкти та уникати небезпечних ситуацій.
Головний науковець Meta Янн Лекун також скептично ставиться до підходу Tesla. За його словами, велика кількість даних не гарантує прориву: «Подвоєння обсягу інформації приносить мінімальні покращення, які все ще далекі від людської надійності». Лекун нагадує, що будь-який 17-річний підліток може навчитися керувати автомобілем приблизно за 20 годин практики, тоді як штучний інтелект досі не здатний досягти аналогічного рівня автономності.
Ставка на штучний інтелект: ризики та сумніви
Попри падіння продажів електромобілів Tesla і протести проти політики Маска, деякі інвестори залишаються впевненими в його стратегії. Наприклад, аналітик Wedbush Securities Ден Айвз оцінює потенціал автономного водіння Tesla в 1 трильйон доларів. Сам Маск наголошує:
«Якщо хтось не вірить, що Tesla вирішить проблему автономії, він не повинен інвестувати в компанію».
Проте реальність свідчить про інше. Незважаючи на десятки мільярдів кілометрів даних, зібраних Tesla, її система Full Self-Driving, як і раніше, вимагає постійного нагляду водія. Крім того, автопілот Tesla вже пов’язаний з 52 смертельними аваріями по всьому світу.
Чи може Tesla виграти гонку автономного водіння
Tesla використовує свої величезні масиви даних у новому дата-центрі Cortex в Остіні, щоб покращити програмне забезпечення FSD. Але експерти наголошують: проблема не у кількості даних, а в їхній якості. Доступ до унікальних каналів інформації не означає автоматичної переваги, якщо система не здатна правильно їх обробити.
Професор Університету Джорджа Мейсона Міссі Каммінгс вказує, що компанія не має гарантій, що її ШІ навчиться розпізнавати рідкісні, але критично важливі ситуації. Автономне водіння вимагає опрацювання мільйонів небезпечних сценаріїв, і на це знадобляться не просто відео, а складні симуляції та цілеспрямоване навчання.
Інші компанії, такі як Waymo, Zoox та Aurora, застосовують саме цей підхід. Вони створюють реалістичні моделювання аварійних ситуацій, тоді як Tesla спирається лише на реальні дані, які можуть бути недостатньо репрезентативними. Попри амбітні заяви Маска, компанія поки що не змогла вирішити проблему повної автономності.
Шлях до безпечного автопілота складніший, ніж просто накопичення величезної кількості відео, і без фундаментальних змін у її підході ризикує відстати у перегонах за майбутнє автономного транспорту.
