PTT評價

Re: [問卦] 特斯拉是故意不上自動駕駛的level 5嗎

看板Gossiping標題Re: [問卦] 特斯拉是故意不上自動駕駛的level 5嗎作者
aynmeow5566
(艾喵56)
時間推噓 9 推:14 噓:5 →:141

曾經的特粉來說個



沒有

就是特斯拉技術力不夠

特斯拉想全部用視覺+一個超大型AI直接訓練

不給它設定規則 不告訴他啥是紅綠燈 啥是人

單純就靠數據統計出看到疑似紅燈物品就停車這種方式訓練

我是覺得不太靠譜啦

事實上很多時候老方法判斷物件可以更準確

應該是先判斷後

再給AI決策

他這種方式如果法規調整後 根本沒有訓練的辦法

例如以前台灣人紅燈右轉沒在等行人

現在抓很嚴 要開始等行人通過

這兩種開車邏輯就完全不同 過去的資料怎麼用

別說特斯拉自駕輸德國啦

輸中國更多

華為的自駕才真的強

說遙遙領先可不是梗

可以去水管上看各種測試

80公里路程 市區巷弄到上交流道 加上道路施工

都流暢通過

什麼三寶多不能自駕 道路施工不能自駕 都是鬼扯

就是你特技術力不夠

遇到不確定的提示減速+提示車主操作

反觀特斯拉連個紅綠燈路口行人多一點直接亂轉方向盤

差太多了 差太多了






--

※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.74.245.141 (臺灣)
PTT 網址

mk5520 10/19 09:37你相信中國的測試影片喔?我是不信

gn01622545 10/19 09:37前半段的內容 遇到台灣爆閃燈就停車

paufan 10/19 09:37先搞定雨刷問題再來談自駕

pigwayne 10/19 09:38行人法規沒有調整啊 是執法力度調整ㄌ

差不多意思啦

lenz0729 10/19 09:38比亞迪自己都承認自駕不行耶?

我以為我內文寫的是華為?

zaqimon 10/19 09:39請AI先學會怎麼按喇叭怎麼逼車再說

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 09:42:12

zaqimon 10/19 09:39AI有耳朵嗎 AI也要聽見別人按喇叭才行

這個我不確定 但應該視覺範圍會比喇叭遠 所以理論上會涵蓋

zaqimon 10/19 09:40台灣最近的行人過馬路就是亂七八糟

zaqimon 10/19 09:42汽機車停讓行人根本多此一舉

確實 機車這麼細又慢 還不能過根本堵車qq

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 09:43:59

zaqimon 10/19 09:42我是行人我過馬路只要汽機車快點過不要停

zaqimon 10/19 09:42我時間差都已經算好了 你他媽停下來幹麼

zaqimon 10/19 09:43你他媽停下來 對面還有車要過 我要走嗎

zaqimon 10/19 09:44根本打亂行人的過馬路節奏

zaqimon 10/19 09:45馬路左右兩邊都有來車一邊停了另一邊不停

zaqimon 10/19 09:45請問我行人是要走還是不要走

zaqimon 10/19 09:46車子要走就快走不要停 行人會自己插空隙

POWERSERIES 10/19 09:46華為這麼厲害拜託趕快在中國上level3

看了下知乎都有up主開2000公里了 問界M5 真的是有夠智慧化 重點是價格還不貴

POWERSERIES 10/19 09:46給我看

zaqimon 10/19 09:47中國人命又不值錢 直上level5都行

cat5672 10/19 09:47過於高估機器學習的能力了 還記得2016

aynmeow5566 10/19 09:47早就上市了吧

cat5672 10/19 09:48那時就有人在說什麼 "開車一定比下圍棋

cat5672 10/19 09:48簡單" 這種論調

cat5672 10/19 09:49現在就只是花了八年證明不是這麼一回事

到底誰會這樣想@@

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 09:51:41

LeeSeDol 10/19 09:50你覺得人為寫死規則比較容易喔?那是幾

LeeSeDol 10/19 09:50十年前的AI觀念了

寫死規則(x) 有些傳統方式解決的更快更準確(o) 然後最終當然還是要給ai去學習決斷

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 09:53:02

lain2002 10/19 09:54紅燈右轉+不等行人才是正統台灣人

LeeSeDol 10/19 10:03以現在的技術,根本不用工程師規定AI先

LeeSeDol 10/19 10:03辨識紅綠燈,這本來就是AI視覺上最容易

LeeSeDol 10/19 10:03學會的線索之一,還要工程師明講,那是

LeeSeDol 10/19 10:03多此一舉,真正的瓶頸才不是這裡

zaqimon 10/19 10:06真正瓶頸是馬路上不到1%的特殊突發狀況

lenz0729 10/19 10:06連個電動車都還沒賣的自駕比最大廠比亞

lenz0729 10/19 10:06迪好?

他是賣自駕解決方案的... 例如aito問界m5 阿維塔

zaqimon 10/19 10:07救護車鳴笛要過 AI會跟著大家一起讓道嗎

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 10:10:24

lenz0729 10/19 10:07這跟華為打敗台積電是不是同一件事

華為沒打敗台積啊 目前最近就對標7~10奈米而已 不過現階段讓美國的封鎖變成笑話就是了哈

zaqimon 10/19 10:07紅綠燈顯示紅燈 警察要你趕快過去 AI懂嗎

都看到警察在揮手了 你自己轉一下方向盤跟補油門不過分吧 又不是lv5...

lenz0729 10/19 10:08手機韌體更新就能從7nm躍進到5nm

他改變奈米標準變成對標三星是他的事 不影響實際的工藝 而他自駕不管是lv幾 可以應對比特斯拉更雜亂的環境也是事實

lenz0729 10/19 10:09相信他的自駕要level 87+也沒問題

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 10:14:36

zaqimon 10/19 10:11窄巷會車 AI知道要倒車讓別人先出來嗎

zaqimon 10/19 10:12或是那台車根本暫停在巷子裡沒有要出來

zaqimon 10/19 10:12AI知道要繞道嗎

zaqimon 10/19 10:14前方道路出現天坑 有車子卡住掉下去

zaqimon 10/19 10:14AI知道要煞車繞過去嗎

aynmeow5566 10/19 10:15真的遇到這種情況 就自己打一下檔位

aynmeow5566 10/19 10:15或是催油就好

zaqimon 10/19 10:16現在的AI再怎麼訓練都無法全自動駕駛

aynmeow5566 10/19 10:16天坑應該可以繞過去 因為很亂的道路

aynmeow5566 10/19 10:16施工動線跟掉落物跟三寶逆向都可以處

zaqimon 10/19 10:16你永遠會遇到AI無法處理的特出狀況

aynmeow5566 10/19 10:16理的不錯

aynmeow5566 10/19 10:17你舉的例子人類也未必能做的好R 太苛

aynmeow5566 10/19 10:17求了吧

LeeSeDol 10/19 10:19你內文講的東西,就好像叫AI分辨貓狗,

LeeSeDol 10/19 10:20工程師還要教AI先分辨貓狗的五官、四肢

LeeSeDol 10/19 10:20的狀態。但現在的AI根本不需要工程師在

LeeSeDol 10/19 10:20這種地方干預訓練

我只是舉例 就是我認為不可能用一個全面的黑箱來處理全部自駕 需要分功能 分階段去訓練 模組化也可以抽換 最終才由ai去判斷 不可能跟馬斯克認為的那種只丟夠多的影片 輸出就是自駕解決方案 當然我也不一定是對的 但現階段看起來就是這樣 簡單證據就是上次馬駕駛45分鐘遇到紅綠燈路口都處理不好

※ 編輯: aynmeow5566 (42.74.245.141 臺灣), 10/19/2023 10:27:41

zhuilou 10/19 10:26任何要考高精度地圖的作法才是過渡性作

zhuilou 10/19 10:26

aynmeow5566 10/19 10:28早就不用地圖了

zhuilou 10/19 10:31終究的根本性解決方案是要讓AI可以接近

zhuilou 10/19 10:32人類大腦 開車不過就是人類輕度智障花一

zhuilou 10/19 10:32個禮拜就能學會的事情

zhuilou 10/19 10:32而不是靠一大堆外來資訊 以前還有人說車

zhuilou 10/19 10:32聯網 或是交通號誌要跟汽車連線 但這都

zhuilou 10/19 10:32不是「根本解決方案」 那些都是「附加解

zhuilou 10/19 10:32決方案」 也就是說你必須要求汽車可以獨

zhuilou 10/19 10:32立運作 等獨立運作這件事情解決後 車聯

zhuilou 10/19 10:32網 交通號誌聯網 高精度地圖 這些都是加

zhuilou 10/19 10:32上去可以更安全 但是你不能讓自駕車 沒

zhuilou 10/19 10:33這些輔助就廢掉

aynmeow5566 10/19 10:34但現實是 世界上已經被廣泛利用的ai

aynmeow5566 10/19 10:34產品一大堆了 但他們跟人類大腦還有

aynmeow5566 10/19 10:34差距 因為做事情是分功能了 人類也一

aynmeow5566 10/19 10:34

aynmeow5566 10/19 10:36例如你可以說遊戲ai大局觀沒人類強

aynmeow5566 10/19 10:37但它反應跟微操就可以屌虐人類 從而

aynmeow5566 10/19 10:37拿到勝利 勝利才是我們要的結果 不是

aynmeow5566 10/19 10:37模仿人類

zhuilou 10/19 10:37堆傳感器 加一堆人為教導

zhuilou 10/19 10:37這種做法才是智障

zhuilou 10/19 10:37只是在規避讓自己演算法進步的路

zhuilou 10/19 10:38最根本的作法是要讓演算法趨近人類大腦

zhuilou 10/19 10:38這很耗費時間 但level5 你終究要走這條

zhuilou 10/19 10:38

zhuilou 10/19 10:38但不過就是這10年內會解決的事情

zhuilou 10/19 10:38華為那種垃圾 不過是只能在人類規劃好的

zhuilou 10/19 10:38道路實行

zhuilou 10/19 10:45電腦開車難的地方是在如何解決「那0.01%

zhuilou 10/19 10:46極度少見的邊緣突發狀況」

zhuilou 10/19 10:46人腦遇到這種突發狀況 通常可以靠「邏輯

zhuilou 10/19 10:46推理」「演繹法」去脫離險境

zhuilou 10/19 10:46例如在一個狹長道路 道路寬度不夠兩車寬

zhuilou 10/19 10:46長度1公里

zhuilou 10/19 10:46自駕車開到路中間 遇到會車

zhuilou 10/19 10:46自駕車只會蠢蛋 一路倒退500公尺讓車

zhuilou 10/19 10:46如果倒退又遇到車 這時候就卡關了

zhuilou 10/19 10:46如果人腦會怎麼解決?

zhuilou 10/19 10:46人腦會讓車的一邊輪胎 全都開上人行道

zhuilou 10/19 10:47讓另一台車通過

zhuilou 10/19 10:47這就是人腦在突發狀況 會利用臨場反應

zhuilou 10/19 10:47輕度違規去解決那0.01%的邊緣狀況

zhuilou 10/19 10:47Ai就是要這樣 因此 你不能給ai加什麼規

zhuilou 10/19 10:47則跟框架 那樣根本不足以應付0.01%的邊

zhuilou 10/19 10:47緣狀況

cat5672 10/19 10:50順便一提 其實人腦不是所謂的通用計算機

cat5672 10/19 10:50而是特定用途計算機 人腦只擅長執行人腦

aynmeow5566 10/19 10:51你這就是田季賽馬 怎麼不說現在台灣

aynmeow5566 10/19 10:51一堆智障車禍要是有lv3+自駕就可以避

aynmeow5566 10/19 10:51免了 根本還不用lv5

aynmeow5566 10/19 10:52你那0.001%的判斷可以由人類判斷 但0

aynmeow5566 10/19 10:52.1%人類做死的操作ai不會做 這樣就是

cat5672 10/19 10:52擅長的計算 這可不是一句廢話

aynmeow5566 10/19 10:52價值了

zhuilou 10/19 10:54方向盤要拔掉 人類判斷有屁用

zhuilou 10/19 10:55科技都是要一步到位 lv2再來就lv4 誰跟

zhuilou 10/19 10:55你lv3

zhuilou 10/19 10:56要避免智障車禍就是要拔掉方向盤

zhuilou 10/19 10:57看賓士的lv3就知道 沒有一步到位就等於

zhuilou 10/19 10:57破銅爛鐵

zhuilou 10/19 10:58賓士lv3要到高速公路 然後塞車時候 才能

zhuilou 10/19 10:58啟動 笑死

zhuilou 10/19 11:01我記得2000年以前就有螢幕觸控技術 那為

zhuilou 10/19 11:01什麼蘋果那時候不出iphone?

zhuilou 10/19 11:01因為那時代觸控根本不成熟 多點觸控和電

zhuilou 10/19 11:01容式觸控根本還沒出來

zhuilou 10/19 11:01等到多點觸控成熟 智慧手機才被完全推出

zhuilou 10/19 11:01自駕也一樣 一旦ai成熟 直接跳躍到lv4就

zhuilou 10/19 11:01行了

derlin12345 10/19 11:02遙遙領先

aynmeow5566 10/19 11:05別賓士了 你去查問界智駕版的影片 非

aynmeow5566 10/19 11:05常之多 絕對是解放雙手

aynmeow5566 10/19 11:07然後塞車跟高速 是lv2的應用 現在新

aynmeow5566 10/19 11:07車每台都有 我自己開lv2覺得很有用

aynmeow5566 10/19 11:07lv3理論上不止於此 不過我不懂賓士不

aynmeow5566 10/19 11:07予置評

cat5672 10/19 11:12模擬人腦那個發展ai的路線 不是為了去搞

cat5672 10/19 11:13開車這種事的 那個是想要模擬愛因斯坦或

cat5672 10/19 11:13牛頓或者霍金那種人的人腦用的

cat5672 10/19 11:19只不過這種曲高和寡又沒什麼成果的東西

cat5672 10/19 11:20尤其在機器學習火了之後就沒什麼人在乎

antiUSA 10/19 11:51都相信華為測試影片了 邀你去柬埔寨賺大

antiUSA 10/19 11:51錢去不

aynmeow5566 10/19 12:06不是測試影片 是眾多消費者實際使用

aynmeow5566 10/19 12:06的結果 早就上市好幾個月了 還能造假

aynmeow5566 10/19 12:06

ztdxqa 10/19 12:14在自動駕駛領域就是Waymo走在最前面,其

ztdxqa 10/19 12:14他人都只是跟在Wayne屁股後面。

ztdxqa 10/19 12:22Rule-based的解決方案在planning還是必要

ztdxqa 10/19 12:22的。倒是prediction這一塊已經完全可以是

ztdxqa 10/19 12:22ML-based了。

ztdxqa 10/19 12:29華為比特斯拉強???你先確保特斯拉可以

ztdxqa 10/19 12:29在中國收集數據才可以在同一起跑線比吧!

ztdxqa 10/19 12:29拿不到data在強的技術都沒用。至於賓士的

ztdxqa 10/19 12:29自動駕駛….不要跟我開玩笑了…賓士自駕

ztdxqa 10/19 12:30是Nvidia做的 在業界甚至連第三級都排不

ztdxqa 10/19 12:30到…拿來跟特斯拉比馬斯克會哭的。

UrFather 10/19 14:20笑死 上面又一個雲業界的在井底觀雲

mynewid 10/19 14:21好ㄛ

axz123999 10/19 16:44難怪特特跌爛