المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
المزيد من البيانات ليس دائما أفضل.
عندما يتعين على النظام الآلي اتخاذ قرار بسرعة ، فأنت تريد أن يكون لديه أصغر مجموعة ممكنة من البيانات ذات الصلة اللازمة لاتخاذ القرار الصحيح.
تحليل المزيد من الأشياء يجعلك أبطأ.
يمكنك أن ترى هذا في البشر. مجال الذكاء الاصطناعي هو نسخ واجبات التطور المنزلية إلى الأبد ، ولسبب وجيه. لماذا نتخلص من كل تلك الملايين من السنين من النتائج الناشئة ، ونحاول البدء من جديد من الصفر.
ليس لدى البشر في الواقع خمس حواس (أكثر من حوالي 22) ، ولكن الشيء الوحيد الذي لا نراه كثيرا في هذه الحواس هو التداخل.
يبدو أن العملية التطورية قد ضربت الفكرة ، مرارا وتكرارا ، أنه من الأفضل ضبط مقل عينيك لما تحتاج إلى رؤيته ، بدلا من تطوير نوعين أو ثلاثة أنواع مختلفة من مقل العيون للنظر إلى نفس الشيء.
بالتأكيد ، الأساليب متعددة القنوات ليست مستحيلة ، وربما يمكن جعل نظام الليدار فقط يعمل.
لكن الشيء المتعلق باستخدام الكاميرات المشابهة للرؤية البشرية ، هو أنه يمكنك التخلص من كل شيء نعرفه عن الرؤية البشرية.
وإذا كنت تستخدم ذلك لقيادة السيارات ، فإنك تحصل على سرير أطفال من كل شيء نعرفه أو يمكننا اكتشافه حول كيفية قيادة البشر للسيارات.
إذا كنت أي نوع من المهندسين على الإطلاق ، فهذا أمر لا يحتاج إلى تفكير ، وعلى الرغم مما قد يعتقده Lexxie ، أو يتظاهر بالتفكير أثناء تشغيل الكاميرات ، فإن Elon Musk هو مهندس ، ومهندس 100٪ وقليل جدا ، ويمكن لأي مهندس آخر اكتشاف هذا فقط من الطريقة التي يتحدث بها.
Lidar جيد للعديد من الأشياء ، ربما بما في ذلك المركبات الفضائية ، ولكن عندما تضعه في سيارة ، فهذا مجرد اعتراف عام بأنك لا تملك المهارات ، أو لم تهتم ، لتطوير قدرة الذكاء الاصطناعي على توجيه الكاميرا إلى شيء ما وتوصيف ما تنظر إليه حقا.

25 أغسطس، 13:59
لست متأكدا من أن هذا منطقي. منحت إيلون أذكى مني بكثير ولكن إليك 2 سنت:
لا أعتقد أن اندماج المستشعر مستحيل ، إنه يجعل النظام أكثر تعقيدا. أستطيع أن أرى شيئا ، وألمسه ، وأشمه ، ويمكن لعقلي أن يدمج ذلك معا بشكل طبيعي. لا أعتقد أن اندماج المستشعر بطبيعته أقل أمانا ، لكنه يزيد من تعقيد النظام ويزيد من عدد نقاط الفشل. كانت المشكلة الرئيسية لشركة Tesla هي أن رادارهم في السيارة كان منخفض الدقة.
لا يمكن ل Waymo القيادة على الطرق السريعة مع العملاء حتى الآن ويرجع ذلك جزئيا إلى نطاق مستشعرات LIDAR وضبطها للقيادة عالية السرعة. وبسبب المخاطر الإضافية للسرعات العالية. لكنهم في الواقع يركضون على الطرق السريعة الآن مع عدم وجود أي شخص في مقعد السائق والسماح للموظفين باللعب بذلك. لذلك لا أعتقد أنه من العدل القول إنهم لا يستطيعون القيادة على الطرق السريعة ، فهم لا يشعرون بالراحة في السماح للعملاء باستخدامها حتى الآن.
حجتي المفضلة حول سبب تفوق التعلم العميق على نهج أجهزة الاستشعار المتعددة هي أن مجموعة البيانات واسعة النطاق التي يمكنك إنشاؤها باستخدام طريقة مستشعر واحدة منخفضة التكلفة قوية للغاية لزيادة الدقة التنبؤية للنموذج. قد يكون لديك كل هذه المستشعرات الفاخرة ، ولكن إذا كان ذلك يعني أن مجموعة البيانات الخاصة بك هي جزء بسيط من الحجم والتنوع وما إلى ذلك ، فقد يتفوق نموذج الرؤية فقط في الواقع على الدقة التنبؤية وبالتالي السلامة.
أتفق معه في أن الرؤية فقط أفضل ، لكن لا أعتقد أن جوهر ذلك هو اندماج المستشعر

19.99K
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة