Tôi không chắc điều này có ý nghĩa. Dù Elon thông minh hơn tôi rất nhiều nhưng đây là ý kiến của tôi: Tôi không nghĩ rằng việc kết hợp cảm biến là không thể, nó chỉ làm cho hệ thống trở nên phức tạp hơn rất nhiều. Tôi có thể nhìn thấy một vật thể, chạm vào nó, ngửi nó, và bộ não của tôi có thể kết hợp tất cả những điều đó một cách tự nhiên. Tôi không nghĩ rằng việc kết hợp cảm biến vốn đã không an toàn, nhưng nó làm tăng độ phức tạp của hệ thống và tăng số điểm có thể xảy ra lỗi. Vấn đề chính của Tesla là radar trong xe của họ có độ phân giải quá thấp. Waymo vẫn chưa thể lái trên đường cao tốc với khách hàng một phần do phạm vi của các cảm biến LIDAR và việc điều chỉnh chúng cho việc lái ở tốc độ cao. Và vì rủi ro bổ sung của tốc độ cao. Nhưng họ thực sự đang chạy trên đường cao tốc bây giờ mà không có ai ở ghế lái và cho phép nhân viên chơi với điều đó. Vì vậy, tôi không nghĩ rằng công bằng khi nói rằng họ không thể lái trên đường cao tốc, họ chỉ không cảm thấy thoải mái khi để khách hàng sử dụng nó ngay bây giờ. Lập luận yêu thích của tôi về việc tại sao học sâu lại vượt trội hơn so với cách tiếp cận đa cảm biến là bộ dữ liệu quy mô lớn mà bạn có thể xây dựng với một mô hình cảm biến chi phí thấp duy nhất là cực kỳ mạnh mẽ để tăng độ chính xác dự đoán của mô hình. Bạn có thể có tất cả những cảm biến fancy này, nhưng nếu điều đó có nghĩa là bộ dữ liệu của bạn chỉ là một phần nhỏ về kích thước, sự đa dạng, v.v., thì một mô hình chỉ dựa vào thị giác có thể thực sự vượt trội hơn về độ chính xác dự đoán và do đó là an toàn. Tôi đồng ý với anh ấy rằng chỉ dựa vào thị giác là tốt hơn, nhưng không nghĩ rằng cốt lõi của điều đó là việc kết hợp cảm biến.