Autonomně řízená vozidla

[mstitek]

Do dusledku vzato, vysledkem uceni je zase algoritmus. Jen se jaksi to uceni u cloveka neomezuje jen na rizeni a pristupuji k tomu takove veci jako intuice. Sorry, ale se soucasnou vypocetni technikou nema AI sanci, tohle nejsou sachy.

Ne není. o žádný algoritmus se nejedná. A intuice je to stejné jen s jinou nálepkou. Doporučuji si něco zjistit o tom jak funguje strojové učení. Pak možná nebudete psát tyhle nesmysly.

[jozka]

Ale intuice není nic jiného než vyhodnocení situace na základě předchozích zkušeností s daným jevem.

To ano, jen se ta zkusenost neziskava pouze z toho, co se deje, kdyz ridim.

Pak možná nebudete psát tyhle nesmysly.

Ty nesmysly budu psat dokud budu slychat, ze je AI pripravena k autonomnimu rizeni skoro nadosah. Jenze je to jako s jadernou fuzi. Ta je taky skoro na dosah. uz asi tricet let.

Ostatne, kdy ze to mela Tesla prejet sama Staty? Pred tremi lety?

[Sosa]

Ty nesmysly budu psat dokud budu slychat, ze je AI pripravena k autonomnimu rizeni skoro nadosah. Jenze je to jako s jadernou fuzi. Ta je taky skoro na dosah. uz asi tricet let.

Tak to podstatně více, první pokusy už byly v 50 letech, takže 70 let.

[MPMP]

Kdybyte po mě ale chtěl, abych to "jak to poznám" popsal, aby to mohlo být včleněno do algoritmu nějakého automatu, tak Vás zklamu, to neumím.

Takhle ale strojové učení nefunguje. Žádný předem připravený algoritmus.

Asi žijeme každý v jiném světě - já teda nevím, ale tady je celkem ucelený popis strojového učení a jestli to čtu dobře, všechny metody jsou založeny na nějakém konkrétním algoritmu.
Ano, není to algoritmus "jak poznat, jestli mi tam chodec vejde", ale je to algoritmus "jak sledovat pohyby osoby" a z něj odvodit, kdy to vypadá, že mi vleze před auto. Ale to rozpoznávání pohybů toho chodce bude zase jen a jen algoritmus. V tom autě nebude nic jiného, než "standardní" počítač, pochybuju, že v každém bude nějaká neuronová síť a ta ho bude řídit. Aby to zvládla, tak by se tam nejspíš nevešla. (A to pomíjím, že dnešní pokusy s neuronovými sítěmi jsou emulace na "standardních" počítačích a ty se bez algoritmu ani nezapnou)

[mstitek]

To jsme se asi špatně pochopili a já se nejspíš špatně vyjádřil. Samotné učení neuronové sítě se řídí algoritmy vytvořenými pro tu síť. To se ale neděje v autech. Ta síť se učí na počítačích v Tesle (pravděpodobně, nejsem si 100% jistý kde to mají) na datech z aut(v tom je ta obrovská výhoda Tesly), ale ne v samotném autě. V autě už se data ze senzorů proženou vytrénovanou neuronovou sítí, která vyplivne příkazy co má auto dělat. Tesla pro to používá počítač vlastního návrhu (popis např zde: https://cleantechnica.com/2019/06/15/te ... deep-dive/).

[krtek700]

To jsme se asi špatně pochopili a já se nejspíš špatně vyjádřil. Samotné učení neuronové sítě se řídí algoritmy vytvořenými pro tu síť. To se ale neděje v autech. Ta síť se učí na počítačích v Tesle (pravděpodobně, nejsem si 100% jistý kde to mají) na datech z aut(v tom je ta obrovská výhoda Tesly), ale ne v samotném autě. V autě už se data ze senzorů proženou vytrénovanou neuronovou sítí, která vyplivne příkazy co má auto dělat. Tesla pro to používá počítač vlastního návrhu (popis např zde: https://cleantechnica.com/2019/06/15/te ... deep-dive/).

Musím uznat, že i jako člověk tak trochu studující tuhle část IT jsem moc nechápal, co se tady odehrává za diskuzi , tak jsem radši vyčkával.

On už ten původní příspěvek od jozky byl trochu zmatený, tak se to pak nabalovalo. Nejlepší by možná bylo začít u definice algoritmu, za který každý bude považovat něco jiného.

Já bych to zakončil tím, že spousta lidí tady si myslí, jak je ten lidský život a rozhodování tak unikátní, a nelze to nahradit nikdy počítačem.(Myšleno z hlediska jednotlivých úkonů co provádíme). Ono k tomu třeba i postačí si uvědomit, že obecně průchod životem člověka lze napsat jako pár řádků kódu.

Pochopení je vidět zejména na opakovaném poukazování na svě řidičské zkušenosti, což je tedy přesně to, co počítač dokáže. Na základě čeho se mi lidé rozhodujeme?
Vlastní zkušenosti,
Něco co nám někdo řekl, že to tak je a funguje.

[jozka]

K tomu bych tise poznamenal, ze "nikdy" je z me strany mysleno s vypocetni technikou soucasnou nebo v blizke budoucnosti dostupnou. "Nikdy" je totiz v absolutnim vyjadreni pomerne dlouha doba a nikdy (sic!) nevite co jakej piskuntal vynalezne.

Nicmene jsme ve stejne situaci jako s konskymi povozy. Pokrok v doprave nezpusobilo zmnozovani poctu koni v zaprahu ani vyslechteni rychlejsiho plemene, ale vynalezy a rozsireni parniho stroje, elektromotoru a spalovaciho motoru.

[MPMP]

To jsme se asi špatně pochopili a já se nejspíš špatně vyjádřil. Samotné učení neuronové sítě se řídí algoritmy vytvořenými pro tu síť. To se ale neděje v autech. Ta síť se učí na počítačích v Tesle (pravděpodobně, nejsem si 100% jistý kde to mají) na datech z aut(v tom je ta obrovská výhoda Tesly), ale ne v samotném autě. V autě už se data ze senzorů proženou vytrénovanou neuronovou sítí, která vyplivne příkazy co má auto dělat. Tesla pro to používá počítač vlastního návrhu (popis např zde: https://cleantechnica.com/2019/06/15/te ... deep-dive/).

Ano, a to je to, co jsem psal já a taky jsem se asi špatně vyjádřil.
Shodneme se, že TESLA (jako celek) se učí ze zkušeností. Technicky to znamená, že někde ve vývojovém středisku se sbírají data ze všech aut a na jejich základě se řídící systém "učí". Souhlas?
To, co se "naučí" vtiskne do rozhodovacích ALGORITMŮ, která následne pošle zpět do těch aut a ty se podle nich chovají (neřeším, jestli to je algoritmus typu "když chodec pohne hlavou, tak ...", nebo nějaká fuzzy logika pro neuronovou síť, protože pořád je to algoritmus - souhrn pravidel, na jejichž základě systém vyhodnocuje podněty a reaguje na ně). Stále souhlas?
A tady vidím tu zásadní nevýhodu takového systému - aby to "učení" bylo alespoň vzdáleně podobně "lidské zkušenosti", musel by objem těch dat být takový, že by je nejen nepřenesla žádná síť, ale už vůbec by je nezvládlo zpracovat jedno jediné centrum. Lidský mozek totiž zpracovává každou sekundu ohromné množství různých podnětů a neustále je ztřiďuje - a tomu se říká "zkušenost". Každý máme vlastní mozek a každý máme vlastní zkušenosti.
Dokud takový adaptivní systém nebude mít každé auto (a já tvrdím, že to nebude minimálně dalších 30 - 50 let, možná to nebude nikdy), nebudeme mít systému, které se vyrovnají lidem.
Stahování dat "do centrály" (Jakých dat, která jsou ta "rozhodující", kdo tohle určí? Zase algoritmus, že?) to nemůže nikdy nahradit.

[Anonym]

Tesla opět zdražuje, má k tomu ale pádný důvod: robotické řízení je už v betatestu neuvěřitelné!
http://www.hybrid.cz/tesla-opet-zdrazuj ... uveritelne

Zatím ale neukázali dost videí, aby se dalo určit, jestli robotické řízení funguje nebo ne.

[MPMP]

Já na tom videu vidím automat, který rozpozná červenou od zelené na prázdné noční ulici. Uvidíme, co přinesou další videa.

[mstitek]

Ano, a to je to, co jsem psal já a taky jsem se asi špatně vyjádřil.
Shodneme se, že TESLA (jako celek) se učí ze zkušeností. Technicky to znamená, že někde ve vývojovém středisku se sbírají data ze všech aut a na jejich základě se řídící systém "učí". Souhlas?

Souhlas

To, co se "naučí" vtiskne do rozhodovacích ALGORITMŮ, která následne pošle zpět do těch aut a ty se podle nich chovají (neřeším, jestli to je algoritmus typu "když chodec pohne hlavou, tak ...", nebo nějaká fuzzy logika pro neuronovou síť, protože pořád je to algoritmus - souhrn pravidel, na jejichž základě systém vyhodnocuje podněty a reaguje na ně). Stále souhlas?

Nesouhlas. Já mám problém s tím tomu prostě říkat algoritmus. Ono to může vypadat jako slovíčkaření, ale teprve až si člověk uvědomí, že neuronová síť nefunguje na základě algoritmů, tak pochopí rozdíl mezi funkcí neuronové sítě a tradičních aplikací. Algoritmus je skutečně o logice, která vstup převede na výstup podle daných pravidel. Neuronová síť nefunguje podle žádné výrokové logiky nebo pravidel, ale podle vah jednotlivých spojení. Doporučuji shlédnout např toto video https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk.

A tady vidím tu zásadní nevýhodu takového systému - aby to "učení" bylo alespoň vzdáleně podobně "lidské zkušenosti", musel by objem těch dat být takový, že by je nejen nepřenesla žádná síť, ale už vůbec by je nezvládlo zpracovat jedno jediné centrum. Lidský mozek totiž zpracovává každou sekundu ohromné množství různých podnětů a neustále je ztřiďuje - a tomu se říká "zkušenost". Každý máme vlastní mozek a každý máme vlastní zkušenosti.
Dokud takový adaptivní systém nebude mít každé auto (a já tvrdím, že to nebude minimálně dalších 30 - 50 let, možná to nebude nikdy), nebudeme mít systému, které se vyrovnají lidem.
Stahování dat "do centrály" (Jakých dat, která jsou ta "rozhodující", kdo tohle určí? Zase algoritmus, že?) to nemůže nikdy nahradit.

Je to přesně naopak, strojové učení rychle zpracuje mnohem více dat než má jednotlivec šanci zpracovat za celý život. Ono je potřeba si uvědomit, že každý řidič se musí učit sám. Zatímco neuronová síť se učí na obrovském množství dat, ale pak se výsledek učení použije pro všechna ta auta. Obrazně řečeno existuje vlastně jenom jeden řidič, který ročně najede stovky milionů kilometrů, ze kterých se učí líp a líp řídit. Tomu není žádný člověk schopen konkurovat. Velká část složitosti celého problému spočívá v tom, že hledáme čím dál lepší způsoby jak tu neuronovou síť trénovat.

[MPMP]

Dobrá, neuronová síť tedy nemá algoritmus ve významu, jak ho chápe teroie programování, má tedy "váhy jednotlivých spojení". Na principu to nic nemění, má prostě nějaká pravidla na jejich žzákladě přirazuje vstupům výstupy.
Konkrétně v autech TESLA tato pravidla získává z centrály.
Souhlas?
Též souhlasím s tím, že je výhoda získávat data "od všech řidičů" a zpracovávat je opět "pro všechna auta". Tady nejsme ve sporu.
Ale je opravdu v každém autě TESLA neuronová síť? Já to nevím, já se ptám.

A zůstává stále onen handicap množství dat, které je třeba zpracovat (v autě), vybrat relevantní (v autě) a ta poslat (do centrály) k procesu dalšího učení.
Opět nevím, opět se ptám: kdo hodnotí relevanci dat z kamer v autě? Nepředpokládám, že centrum sbírá veškeré vstupy ze všech aut včetně kamerových záznamů. Jak se vybírá, to, podle čeho se centrum učí? Co se vybírá z kamerových záznamů? Sledují se některé detaily pohybu chodců? pokud ano, které?
To je spousta otázek a nevýhoda tohoto systému. Člověk má sice jen ten svůj jeden mozek, ale tohle všechno stíhá analyzovat nepřetržitě. Zkušeností se naučíte, který pohyb chodce je "varováním", že vám vleze po dauto. Jak se to má naučit "TESLA centrum", když nebude mít k dispozici ten videovstup?

[krtek700]

Ta diskuze už zase nabírá směr, že se v tom za chvíli ztratíme.

Biologické okénko o mozku je zajímavé a přiznám se, že tomu už vůbec nerozumím, ale slyšel jsem, že mozek má ohromné "parametry", tady je nějaký starší článek. https://www.zive.cz/bleskovky/lidsky-mo ... fault.aspx
V roce 2009 nejrychlejší počítač 1 petaflop, mozek 38 petaflopů a paměť 3 581 TB. Možná jsou tyhle čísla pravdivá, ale říká to vůbec něco relevantního? Když se zamyslíte, tak ty hodnoty nedávají smysl, 1 GB textu je cca 600 tisíc stránek. Nevím jak vy ostatní, ale já si nedokážu zapamatovat slovo od slova ani 1 celou stránku.(v rozumné době a ještě si vemte, že počítači je jedno, jestli text dává smysl nebo ne).
Podobná věc je výkon. Mozek řídí celé tělo, ale to jsou operace, které nevnímáme. Kolik těch operací dokážeme udělat vědomě nebo nevědomě? Jakou reakční dobu máme? Fakt toho zvládneme více než počítač?

Asi jsem málo namyšlený, ale to máte opravdu pocit, že váš mozek toho analyzuje tolik a má takovou zásobárnu zkušeností?
To jste neviděli videa typu těch chlapů co si hází míč a na konci videa se vás zeptají, zda jste viděli tu gorilu co tam prošla? Nebudu tu tvrdit procenta lidí, kteří si toho nevšimli, ale na tak dokonalá stvoření s mozkem je to fakt špatný výkon. A takových věcí je spousta.
Jsme pravděpodobně to nejchytřejší co žije na planetě, ale ve skutečnosti jsme docela hloupí a naše rozhodování je v malém objemu a pomalé.(netvrdím, že je něco živého, co to dokáže lepší výkon-mimozemšťané). Pro většinu je neřešitelný problém to, co dokáže obyčejný počítač do 1 sekundy.

Předpokládám, že je v každém autě neuronová síť, jak jinak by to auto tedy jezdilo?

To jak konkrétně Tesla učí si nepamatuji, ale na youtube určitě budou videa a přednášky i od vedoucího autonomie Tesly(pokud se nepletu, tak je to Slovák, někdy v pubertě se do USA přestěhovala jeho rodina). Záběry celých jízd asi neposílají.

Ale už nějak nepobírám, co těmi dotazy sleduješ. Jestli tě to zajímá, tak si o tom něco zjisti, určitě na to existují odpovědi, a forum co českých silnicích fakt není TOP zdroj(navíc ti to tady musí další člověk složitě vypisovat a ještě může dělat chyb).

Co přesně na tom je tohle ta NEVÝHODA systému? Že ty nevíš, jak přesně funguje to učení, ale zřejmě sis o tom ani nic nezjistil?

Logicky pokud tesla centrum nebude mít záznamy chodců, tak se o nich těžko naučí ale hlavně je ani nerozpozná, když na záznamech nebudou ne? To si opravdu myslíš, že Tesla nepozná, jestli u přechodu je člověk nebo není? A vsadím se, že ani ty na 100% kdo chce a nechce přejít a to bude stát přímo u přechodu.


Takhle, otázka je, jestli vůbec chápeš jak to funguje.
Vybereš na světě nejlepšího řidiče, zdokonalíš jeho zkušenosti a znalosti tím, že to budeš sbírat od všech ostatních řidičů a naučí se to pouze ten jeden. A pak ty zkušenosti a znalosti dáš všem dalším řidičům. A najednou všichni znají a umí to stejné co ten nejlepší.
TO je ve zkratce co dělá Tesla.(Ono asi i všichni ostatní ve všem ostatním, asi neexistuje příklad, kde by se každý stroj učil po svém, to děláme my)

[Mumry]

Dobrá, neuronová síť tedy nemá algoritmus ve významu, jak ho chápe teroie programování, má tedy "váhy jednotlivých spojení". Na principu to nic nemění, má prostě nějaká pravidla na jejich žzákladě přirazuje vstupům výstupy.
Konkrétně v autech TESLA tato pravidla získává z centrály.
Souhlas?
Též souhlasím s tím, že je výhoda získávat data "od všech řidičů" a zpracovávat je opět "pro všechna auta". Tady nejsme ve sporu.
Ale je opravdu v každém autě TESLA neuronová síť? Já to nevím, já se ptám.

Ano je, není pouze ve starších autech. Do všech novějších aut už nějakou dobu dávají kompletní výbavu, včetně HW...

A zůstává stále onen handicap množství dat, které je třeba zpracovat (v autě), vybrat relevantní (v autě) a ta poslat (do centrály) k procesu dalšího učení.
Opět nevím, opět se ptám: kdo hodnotí relevanci dat z kamer v autě? Nepředpokládám, že centrum sbírá veškeré vstupy ze všech aut včetně kamerových záznamů. Jak se vybírá, to, podle čeho se centrum učí? Co se vybírá z kamerových záznamů? Sledují se některé detaily pohybu chodců? pokud ano, které?
To je spousta otázek a nevýhoda tohoto systému. Člověk má sice jen ten svůj jeden mozek, ale tohle všechno stíhá analyzovat nepřetržitě. Zkušeností se naučíte, který pohyb chodce je "varováním", že vám vleze po dauto. Jak se to má naučit "TESLA centrum", když nebude mít k dispozici ten videovstup?

Je super číst příspěvek, ve kterém se někdo nad těmi věcmi zamýšlí a píše rozumné závěry a smysluplné otázky a ne jen výkřiky, ke kterým nemá vůbec žádné znalosti. Na většinu těchto otázek odpovídá toto dva roky staré video, vřele doporučuji ke shlédnutí: https://vimeo.com/274274744

[Mroz]

Též souhlasím s tím, že je výhoda získávat data "od všech řidičů" a zpracovávat je opět "pro všechna auta". Tady nejsme ve sporu.
Ale je opravdu v každém autě TESLA neuronová síť? Já to nevím, já se ptám.

Tesla používá neuronovou síť HydraNet, která má (spíš měla, v novém FSD už to bude asi jinak) cca 16 milionů parametrů. (největší NN dneška mají i o řád více parametrů). To se dá představit jako synapse mezi neurony. Tuto síť je potřeba natrénovat, tj. spočítat ty parametry a tady je největší konkurenční výhoda Tesly. Má nejvíc dat a nejlepší data. Trénování celé sítě může trvat klidně týdny a sežere to doooost elektřiny. V samotném autě je pak jen malý ale výkonný speciální FSD computer, obsahující čipy navržené přímo pro Teslu. Ten má na starosti vyhodnotit data ze všech senzorů, prohnat to tou naučenou sítí (to lze udělat narozdíl od učení velmi rychle, v samotném autě učící proces neprobíhá), vyhodnotit a rozhodnout.

[MPMP]

Děkuji za vysvětlení, tedy tak, jak jsem si představoval - v autě je jen "něco" co podle externě vytvořených pravidel přiřazuje vstupům výstupy.
S předchozím příspěvkem krtka souhlasím, ale ta diskuze vznikla z veřejného vyjádření mého názoru, že sebelepší "TESLA učení" nenahradí lidskou desetiletou zkušenost s denodenním řízením ve městě. A za tím si stojím. Mnou pokládané otázky jen měly doložit, proč jsem o tom přesvědčený. Např. dokud nebude mít "učící centrum" k dispozici videozáznamy, nebude se moct "naučit", jak zkušený člověk pozná, že támhle na toho člověka si má dát pozor, protopže to na 50% vypadá, že za chvíli bude ve vozovce.
To je celé.
A jen na okraj: rozpozná TESLA opilce od střízlivého chodce? Jako řidič se v blízkosti toho prvního chovám jinak než v blízkodti toho druhého.

[Mroz]

Na většinu těchto otázek odpovídá toto dva roky staré video, vřele doporučuji ke shlédnutí: https://vimeo.com/274274744

Andrej (je to taky Slovák je borec, každý rok má nějaké vystoupení na konferenci zaměřené na strojové učení či rozpoznávání obrazu apod.
Letos na jaře zde https://www.youtube.com/watch?v=hx7BXih7zx8
Víc než odborné je to populárně naučné včetně spousty zajímavých obrázků a problémů s kterými se musí vypořádat. Doporučuji ke zhlédnutí.

[mstitek]

Ale je opravdu v každém autě TESLA neuronová síť? Já to nevím, já se ptám.

Ano, každé auto Tesla má hardware potřebný pro provoz toho jejich autopilota, ačkoliv ten hardware může být v různých verzí, podle stáří auta. To jestli řidič může autopilota použít nebo ne je pouze o odemknutí té funkce.

A zůstává stále onen handicap množství dat, které je třeba zpracovat (v autě), vybrat relevantní (v autě) a ta poslat (do centrály) k procesu dalšího učení.
Opět nevím, opět se ptám: kdo hodnotí relevanci dat z kamer v autě? Nepředpokládám, že centrum sbírá veškeré vstupy ze všech aut včetně kamerových záznamů. Jak se vybírá, to, podle čeho se centrum učí? Co se vybírá z kamerových záznamů? Sledují se některé detaily pohybu chodců? pokud ano, které?
To je spousta otázek a nevýhoda tohoto systému. Člověk má sice jen ten svůj jeden mozek, ale tohle všechno stíhá analyzovat nepřetržitě. Zkušeností se naučíte, který pohyb chodce je "varováním", že vám vleze po dauto. Jak se to má naučit "TESLA centrum", když nebude mít k dispozici ten videovstup?

Někdy před dvěma rokama o tom lidi z Tesly mluvili na nějaké té jejich veřejné prezentaci (podobně jak nedávno měli Battery Day). A řekli jasně, že se soustředí na určité situace, ze kterých si vybírají. Např. průjezd křižovatkama s SSZ. Mluvili tam i to tom, že se nahrává a posílá do centrály téměř všechno (pokud si to správně pamatuju), včetně různých krizových situací a jak to lidský řidič vyřešil. Z toho si pak vybírají co potřebují zrovna trénovat.

[mstitek]

S předchozím příspěvkem krtka souhlasím, ale ta diskuze vznikla z veřejného vyjádření mého názoru, že sebelepší "TESLA učení" nenahradí lidskou desetiletou zkušenost s denodenním řízením ve městě. A za tím si stojím.

V současnosti to je nepochybně pravda. Člověk se pořád umí učit lépe než ten počítač. Rozdíl mezi člověkem a počítačem je ovšem ten, že počítač nezapomíná a má mnohem víc dat k učení. Takže zatímco normální člověk se naučí obstojně řídit relativně rychle, tak Schumacher z něj nebude ani kdyby denně najel tisíc kilometrů. Zatímco u toho počítače je to opravdu jenom otázkou času. Osobně si myslím, že FSD Tesly bude do pěti let lepší než 90% všech řidičů.

Např. dokud nebude mít "učící centrum" k dispozici videozáznamy, nebude se moct "naučit", jak zkušený člověk pozná, že támhle na toho člověka si má dát pozor, protopže to na 50% vypadá, že za chvíli bude ve vozovce.

Ale oni z kamer mají videozáznamy.

[MPMP]

Např. dokud nebude mít "učící centrum" k dispozici videozáznamy, nebude se moct "naučit", jak zkušený člověk pozná, že támhle na toho člověka si má dát pozor, protopže to na 50% vypadá, že za chvíli bude ve vozovce.

Ale oni z kamer mají videozáznamy.

Ze všech jízd všech aut?
Protože o tom totiž to "lidské učení" je. Nejen, že si pamatujeme krizové situace a pro příště se z nich poučíme, ale periferním viděním člověk sleduje mnohem víc, než to, kam jede. Sleduje i ty chodce na chodníku, i to, že ta slečna upřeně "čumí do mobilu" a blíží se k přechodu, i to, že "támhleten strejda" je pod parou, i to, že to dítě se zrovna pustilo máminy ruky a je sakra blízko obrubníku. A z těchto informací formuje onu "zkušenost" a třeba v tom posledním případě instinktivně rovnou uhne od toho obrubníku.

[mstitek]

Ze všech jízd všech aut?
Protože o tom totiž to "lidské učení" je. Nejen, že si pamatujeme krizové situace a pro příště se z nich poučíme, ale periferním viděním člověk sleduje mnohem víc, než to, kam jede. Sleduje i ty chodce na chodníku, i to, že ta slečna upřeně "čumí do mobilu" a blíží se k přechodu, i to, že "támhleten strejda" je pod parou, i to, že to dítě se zrovna pustilo máminy ruky a je sakra blízko obrubníku. A z těchto informací formuje onu "zkušenost" a třeba v tom posledním případě instinktivně rovnou uhne od toho obrubníku.

Nevím jestli ze všech jízd a všech aut, nejspíš v tom budou taky nějaká právní omezení, zejména u aut v zahraničí. To byste se musel podívat co o tom říká Tesla.

A jen tak mimochodem. Kolik řidičů tohle dělá a jak často? Spousta řidičů ani nečumí do zrcátek, natož kolem sebe. A člověku stačí drobné vyrušení a je po pozornosti. Počítač tyhle problémy nemá.

[krtek700]

Ze všech jízd všech aut?
Protože o tom totiž to "lidské učení" je. Nejen, že si pamatujeme krizové situace a pro příště se z nich poučíme, ale periferním viděním člověk sleduje mnohem víc, než to, kam jede. Sleduje i ty chodce na chodníku, i to, že ta slečna upřeně "čumí do mobilu" a blíží se k přechodu, i to, že "támhleten strejda" je pod parou, i to, že to dítě se zrovna pustilo máminy ruky a je sakra blízko obrubníku. A z těchto informací formuje onu "zkušenost" a třeba v tom posledním případě instinktivně rovnou uhne od toho obrubníku.

Blbec jsem si smazal dlouhou reakci, tak to vezmu krátce
Nevím, jestli si z nás už neděláš spíš srandu.
Lidské učení se to musí předtím právě naučit, do auta to nahraješ a umí to vyřešit i s nájezdem 0 kilometrů. Navíc my si můžeme lehce udělat špatnou zkušenost nebo si to špatně zapamatovat nebo si vůbec nevzpomeneme.
Auto má mnohem víc kamer, než dokážeme obsáhnout my. Opravdu sledujeme chodce periferně, nezaměřuje se na ně spíš na úkor provozu? Auto si spočítá, jakou má právě brzdnou dráhu, kolik by mělo jet aby mohlo zastavit nebo uhnout, dokáže si spočítat rychlost směr a vzdálenost chodce a ještě by dokázalo identifikovat, jestli se chodec kouká na to auto.

[MPMP]

krktek700: Nedělám si srandu. Všechno co píšeš, je naprostá pravda.
Já nepsal o "většinovém řidiči", já psal porovnání se "zkušeným řidičem". Přiznávám, že netuším, jaké procento řidičů spadá do téro mé kategorie. V skrytu duše doufám, že to bude něco kolem 30%. A trvám si na tom, že těchto 30% řidičů v provozu "myslí i za ostatní" - nejen řidiče, ale i jakékoli další účastníky provozu.
Počítač bude nepochybně lepší, než řidič ňouma, nebo řidič ignorant. Já jen tvrdím, že nikdy nedosáhne úrovně zkušeného řidiče a nikdy nebude "myslet za ostatní".
To bude samozřejmě perfektní, pokud budou všichni řízeni počítači, jakmile se tam ale v provozu objeví někdo,"za koho je třeba myslet", bude z toho auto buď totálně zmatené, nebo se google naučí zastavovat při každém náznaku nestandardnosti - v reálu konec provozu, všichni budou pořád stát.
To je celé, více nemám, co dodat.

[Standa]

A přitom by k dokonalosti stačilo jen dotáhnou autonomní řízení cyklistů, chodců a zvířat ...

[krtek700]

Mpmp: Už nechám bez reakce tu víru v to, že to nikdy nebude lepší než zkušený řidič. Včera jsem tady chtěl dát článek z elonx.cz o té betě FSD od Tesly, ale zase se mi povedlo příspěvek ztratit než jsem to odeslal.

Tak teď aspoň velmi stručně. Vypadá to, že to zvládne z bodu A do B. Vlastně všechno normální situace, křižovatky, silnice bez čar atd.
Problémy má v rozpoznávání směru pruhů (jednosměrná ulice s více pruhy, tak ten levý soudí jako protijedoucí- což může souviset i se značením jednosměrek v USA, pokud se nepletu, tak to jsou nějaké ty malé cedulky.(přehlédnutelné a pravděpodobně autopilot upřednostňuje, že neviděl ceduli než to, že má v podkladech že je to jednosměrka.)
Průjezd přes rozkopané úseky (zvláštně se vyhýbá výstražným kuželům co v USA staví (zase bych řekl, že tohle by u nás asi nebyl takový problém, tady se ty značky staví hustě za sebou.
Výjezd z křižovatek s více pruhy a hodně místem bez aut okolo( přišlo mi to že je to výjezd vy stylu příliš vysoké rychlosti-najede trochu do protisměru, jiného pruhů, zabočí moc prudce.

Jinak na většině videí je vidět pochopitelný strach řidičů, kteří do řízení zasahují častěji než je třeba, což je tedy pochopitelné, není to 100% a auto vidí jízdu z jiného úhlu, takže řídiči může připadat, že nestihne zabočit před obrubníkem (myslím že v tom prvním videu tomu dost věřil a sám jsem se při sledování občas lekl, že to nemůže vytočit atd.