データが多いほど良いとは限りません。 自動化システムが迅速に意思決定を行う必要がある場合、正しい選択を行うために必要な関連データの可能な限り無駄のないセットが必要です。 より多くのものを分析すると、速度が遅くなるだけです。 これは人間にも見られます。人工知能の分野は進化論の宿題を永遠にコピーしていますが、それには十分な理由があります。なぜ何百万年にもわたる創発的な結果をすべて捨てて、ゼロからやり直そうとするのでしょうか。 人間には実際には五感(約22感)はありませんが、その感覚ではあまり見られないことの1つは、重複です。 進化のプロセスは、同じものを見るために2つまたは3つの異なる種類の眼球を発達させるよりも、見るべきものに合わせて眼球を微調整する方が良いという概念に何度もぶつかっているようです。 確かに、マルチチャネルアプローチは不可能ではなく、おそらくライダーのみのシステムを機能させることができるでしょう。 しかし、人間の視覚に似たカメラを使用することで、人間の視覚について私たちが知っているすべてのことを切り取ることができるということです。 そして、それを車の運転に使っていると、人間がどのように車を運転しているかについて、私たちが知っていること、または発見できるすべてのことを得ることができます。 あなたが何らかのエンジニアであれば、これは当然のことであり、レクシーが何を考えているか、カメラが回っている間に考えているふりをしているかに関係なく、イーロンマスクはすべてエンジニアであり、100%エンジニアであり、他にはほとんどなく、他のエンジニアは彼の話し方だけでこれに気付くことができます。 ライダーは、おそらく宇宙船を含む多くのことに適していますが、それを車に搭載すると、カメラを何かに向け、見ているものを実際に特徴付けるAI能力を開発するスキルがないか、わざわざしていないことを公に認めるだけです。