Чим більше даних, тим краще. Коли автоматизована система повинна швидко прийняти рішення, ви хочете, щоб вона мала максимально гнучкий набір відповідних даних, необхідних для правильного вибору. Аналіз більшої кількості матеріалів лише робить вас повільнішими. Це можна побачити на прикладі людини. Сфера штучного інтелекту вічно копіює домашнє завдання еволюції, і не дарма. Навіщо викидати всі ці мільйони років нових результатів, і намагатися почати все з чистого аркуша. Насправді у людей немає п'яти органів чуття (приблизно 22), але одна річ, яку ми не бачимо багато в цих сенсах, – це збіги. Схоже, що еволюційний процес знову і знову вдаряє по уявленню, що краще точно налаштувати свої очні яблука на те, що вам потрібно бачити, ніж розвивати два або три різних види очних яблук, щоб дивитися на одне і те ж. Звичайно, багатоканальні підходи не є неможливими, і, можливо, можна було б змусити працювати систему, яка працює лише на лідарі. Але особливість використання камер, які є аналогом людського зору, полягає в тому, що ви можете зібрати все, що ми знаємо про людський зір. І якщо ви використовуєте це для водіння автомобілів, то ви отримуєте уявлення про все, що ми знаємо або можемо дізнатися про те, як люди керують автомобілями. Якщо ви взагалі якийсь інженер, це не викликає сумнівів, і, незважаючи на те, що Лексі може думати або вдавати, що думає, поки працюють камери, Ілон Маск повністю інженер, на 100% інженер і мало що інше, і будь-який інший інженер може помітити це просто з того, як він говорить. Лідар хороший для багатьох речей, можливо, включаючи космічні кораблі, але коли ви ставите його в автомобіль, це просто публічне визнання того, що у вас немає навичок або просто не турбувалися, щоб розвинути здатність штучного інтелекту наводити камеру на щось і дійсно характеризувати те, на що ви дивитесь.