Tesla computer vision

Daca poate cineva care a aprofundat Computer Vision sa explice de ce este asa greu de recunoscut o forma statica, atata timp cat forme in miscare sunt recunoscute cu precizie.

A mai fost un accident de genul celui de mai sus acum vreo 2 ani. A lovit un tir parca si atunci ziceau reprezentantii Tesla ca l-a confundat cu un pod.

Ai folosit cuvantul magic aici: ‘recunoscut’.

Machine learning la greu, merge binisor pe chestii care seamana cu ceva din setul de antrenament, esueaza spectaculos pe ceva diferit. Si chiar au unele particularitati care noua ni se par aiurea: https://www.nature.com/articles/d41586-019-03013-5
https://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transportation/sensors/slight-street-sign-modifications-can-fool-machine-learning-algorithms

Cand e vorba de o retea neuronala, trebuie sa-ti imaginezi ca ce antreneaza aia acolo nu e un creier de om, ci un creier de musca sau pe-acolo. Mai precis, e vorba de mai multe retele neuronale antrenate pentru chestii diferite, fiecare foarte probabil sub nivelul ‘creierului’ unei muste.

Aici e descrisa o retea neuronala de la NVIDIA pentru ‘self-driving’: https://arxiv.org/pdf/1604.07316.pdf
27 milioane de conexiuni.

Chiar si o musca foarte simpla studiata la greu (si pentru ca e simpla) are 20 milioane de conexiuni (dar neuroni mult mai complecsi decat cei din retelele neuronale artificiale): https://www.spectrumnews.org/news/map-of-fly-brain-lights-up-millions-of-connections/

4 Likes

Ca sa-mi traduc ce ziceti. Ar inseamna ca Tesla nu a antrenat o retea neuronala sa vada ca are ceva in fata care nu este o sosea libera?

Cel mai probabil are mai multe retele antrenate pentru lucruri diferite, una pentru semne de circulatie, una pentru masini, una pentru pietoni, etc.

Probabil ca nu au vreo retea neuronala care sa recunoasca masini rasturnate, OZNuri, meteoriti, elefanti rataciti pe autostrada, etc. Cam asta e ideea. Chiar daca antreneaza o retea care sa recunoasca masinile rasturnate sau/si accidentate, variatia acestora poate fi atat de mare incat reteaua nu face fata la toate situatiile pe care le poate intalni.

2 Likes

Am inteles. Merci! Bine ca au ajuns oamenii aia pe ISS :slight_smile:

off topic: mi se pare foarte prost scris acel articol si mai mult pe hate dar probabil click bait.

@compphys cand vii cu explicatii de astea, altfel imi vine sa citesc.

3 Likes

Ce mi se pare ciudat e ca au totusi radar, ar fi putut folosi ceva algoritm mai ‘dumb’ pentru detectarea obstacolelor si franare in caz ca e impact iminent. Nici alea nu-s infailibile, au fost cazuri de franare violenta pe autostrada din cauza unei pungi suflate de vant.

LE: Astia explica care-i treaba cu radarul: https://www.wired.com/story/tesla-autopilot-why-crash-radar/
Totusi, sa fie chiar asa de prost?

1 Like

Eu cred ca au probleme cu componenta de Computer Vision.

Uite au achizitionat recent un start-up pt partea asta. Daca nu aveau probleme ce motiv aveau sa-l achizitioneze.

https://www.cnbc.com/2019/10/01/tesla-acquiring-deepscale-computer-vision-start-up-for-self-driving.html

S-ar putea ca radarul sa nu fie atat de performant la viteze de autostrada. De exemplu, este un sistem radar si pe masinile curente, care pretensioneaza frana sau care adapteaza viteza fata de masinile din fata. Dar mai da rateuri. Nu prea detecteaza tot. N-as avea tupeu sa ma las 100% pe mana lui. Asa de joaca merge, dar sa-ti pui viata in mana lui nu prea merge.

E descris in link-ul pe care l-am pus mai sus.
Radarul deliberat nu detecteaza obiecte nemiscate, pentru ca soseaua, pomii, semnele de circulatie, etc… sunt toate nemiscate si e greu sa faci deosebirea cu ce sisteme au ei.

Probabil ca un radar performant capabil sa deosebeasca obiectul din fata in care o sa intri fata de semnul de circulatie de pe margine e prea costisitor.

Apropo de asta, https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar poate fi folosit pentru ca e directional (are si alte beneficii). Bineinteles ca lui Musk nu ii place: https://arstechnica.com/cars/2019/08/elon-musk-says-driverless-cars-dont-need-lidar-experts-arent-so-sure/

Altul: https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2019/10/08/lidar-put-into-a-teslaand-the-world-doesnt-come-to-an-end/

1 Like

Nu este asa costisitor. Exista pe masini europene clasice gen VW/BMW/Audi si chiar opreste masina daca masinile din fata sunt oprite la semafor. Dar, trebuie sa ai curaj sa-l lasi :)))

Clar ca nu e. Eram ironic acolo.

Chiar si un LIDAR de-ala mai sofisticat a ajuns sa coste destul de putin.

1 Like

George Hotz s-a luat la întrecere cu Tesla cu un telefon și 2 camere în poziția oglinzii retrovizoare. Sistemul lui funcționează la fel de bine… (CommaAI)

Frânarea lină și frânarea de urgență e cea mai grea de modelat. Eu m-am gândit la modelul unui pahar cu apă pe scaune. (AI-ul sa frâneze fără să iasă apă, doar că suprafața de contact, masa, distanța și coeficientul de frânare vor fi mereu diferite, AI-ul trebuie mereu să improvizeze)

Problema in cazul de mai sus e că a dat de un perete alb, se pare că nimeni n-a antrenat modelul cu un perete alb pe autostradă. (Credea că e cerul, le mai trebuie un ai care să diferențieze cerul de obstacole, poate calculatorul n-are resurse pentru asta)

Nu cred ca Tesla o sa adopte LIDAR, o sa ii incurce datele pe care le au deja.
Un AI se testează tot cu un AI, ar trebui sa își modifice toate testele.

Eu am o problemă foarte mare cu securitatea: Ce împiedică un psihopat să pună 10 tesla în simulatoare care sa antreneze AI-ul sa omoare un anumit grup de oameni accelerând în ei sau să iasă din curbă când e pe o porțiune specifică de drum?

2 Likes

Pai sunt vreo doua cazuri pe youtube, in care oamenii povestesc ca s-a dus masina spre parapeti.

L-am urmarit pe George Hotz acum ceva timp. Inteleg ca este renumit si are o energie de se revarsa pe afara, dar ii cam lipseste o doaga. Si mai este si suparat ca nu i-a dat Elon Musk nu stiu cat bani ca sa-i faca algoritmul asta pentru Tesla si a vrut sa demonstreze cum se face.

Dupa mine AI este “ceva” pentru care nu s-a scris inca un algoritm clasic :slight_smile:
Cred ca o greseala de genul asta este mai usor de detectat cu un algoritm clasic.

Asa poti sa te intrebi ce il impiedica pe unul sa incerce sa gaseasca exploatari ca cele mentionate aici https://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transportation/sensors/slight-street-sign-modifications-can-fool-machine-learning-algorithms ca sa pacaleasca AIul sa o ia razna pe aratura…

Nici eu nu cred ca o sa adopte LIDAR si o sa fie depasiti de ceilalti care-l adopta.
Cand ai la dispozitie un creier cum are un om (sau macar un caine) poti sa estimezi distanta din tot felul de informatii din imagini, cu un creier de musca e mai greu. Solutia ar fi o informatie mai buna si asta se face cu senzori diversi, sa te bazezi doar pe camere video e o prostie.

1 Like

Cred că ce nu îi place la Elon de Lidar e că ar strica aerodinamica mașinii care la ei contează mult.

El cred că merge pe ideea (greșită zic eu) că dacă oamenii pot face asta cu 2 senzori optici, și AI-ul ar trebui să o facă.

Dar creierul uman e complet altceva, pe lângă ‘hardware’ care are o complexitate enormă mai e și ‘software’ care depinde de experiențele de viață ale fiecărui om în parte. Nu poți compara un șofer de duminica cu un șofer care e pe sosea 12 ore pe zi.

Mulți șoferi fără experiență fac aceleași greșeli, și mie mi s-a întâmplat să îmi dau seama că mașina din față e de fapt oprită mai târziu decât un pasager care conduce ore întregi zilnic, el a simțit imediat că ceva nu e ok, mie mi-a luat 2-3 secunde în plus.

Aveam distanță destulă, n-a fost nimic periculos, dar m-a mirat reacția lui mult mai rapidă.

Cred că la sistemele astea e ca și cum ai pune un copil de 4-5 ani să conducă. In situațiile uzuale simple și predictibile probabil că s-ar descurca cât de cât. Dar când vine vorba de situații neprevăzute, care implică imaginație și creativitate clar o să fie mult sub un om de 18 ani.

Eu o să zic ca Lidar nu garanta alt rezultat la situația cu camionul. La 110km/h nu realiza mai rapid că trebuie să frâneze, nu ar vedea oricum la mai mult de 500m și ia timp si sa proceseze.

1 Like

LIDAR ofera informatie despre distanta.
Cu camere video distanta poate fi calculata bine doar pentru obiecte foarte apropiate. Pentru cele departate, trebuie sa te bazezi pe context. Iar acolo cu creier de musca e dificil.