Nu sunt sigur că acest lucru are sens. Desigur, Elon este mult mai deștept decât mine, dar iată cei 2 cenți ai mei: Nu cred că fuziunea senzorilor este imposibilă, doar face sistemul mult mai complicat. Pot vedea un obiect, îl pot atinge, îl pot mirosi, iar creierul meu poate fuziona totul în mod natural. Nu cred că fuziunea senzorilor este în mod inerent mai puțin sigură, dar crește complexitatea sistemului și crește numărul de puncte de eșec. Principala problemă a lui Tesla a fost că radarul lor din mașină avea o rezoluție atât de scăzută. Waymo nu poate conduce încă pe autostrăzi cu clienți, în parte din cauza razei de acțiune a senzorilor LIDAR și a reglarii acestuia pentru conducerea de mare viteză. Și din cauza riscului suplimentar de viteze mari. Dar de fapt rulează pe autostrăzi acum fără nimeni pe scaunul șoferului și lasă angajații să se joace cu asta. Așa că nu cred că este corect să spunem că nu pot conduce pe autostrăzi, pur și simplu nu se simt confortabil să lase clienții să-l folosească încă. Argumentul meu preferat pentru motivul pentru care învățarea profundă bate o abordare cu mai mulți senzori este că setul de date la scară largă pe care îl puteți construi cu o singură modalitate de senzor cu costuri reduse este extrem de puternic pentru creșterea acurateței predictive a modelului. S-ar putea să aveți toți acești senzori sofisticați, dar dacă asta înseamnă că setul de date este o fracțiune din dimensiune, diversitate etc., atunci un model doar de viziune ar putea depăși acuratețea predictivă și, prin urmare, siguranța. Sunt de acord cu el că doar vederea este mai bună, dar nu cred că esența este fuziunea senzorilor