Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Czy Tesla naprawdę stanie się firmą AI? Eksperci mają poważne wątpliwości

Elon Musk od lat podkreśla, że przyszłość Tesli nie leży wyłącznie w produkcji samochodów elektrycznych, ale przede wszystkim w sztucznej inteligencji i autonomicznej mobilności. Jednak według ekspertów, na których powołuje się „Business Insider”, dane zbierane przez Teslę mogą nie być tak wartościowe, jak Musk twierdzi. Jeśli te informacje są bezużyteczne lub niskiej jakości, Tesli może być trudno stać się liderem w dziedzinie autonomicznej jazdy.

Tesla zbiera ogromne ilości danych z kamer zamontowanych w swoich samochodach na całym świecie. Są to nagrania z rzeczywistych warunków drogowych, które teoretycznie powinny pomóc w szkoleniu algorytmów sztucznej inteligencji. W praktyce jednak jakość tych danych może być problemem – jak twierdzą eksperci, ich wartość zależy od tego, czy dobrze odzwierciedlają realne wyzwania na drodze.

Zdaniem Snorkel AI, kluczowym problemem Tesli jest brak precyzyjnego systemu selekcji danych. „Garbage in, garbage out” – jeśli modele AI uczą się na podstawie błędnych lub nieistotnych informacji, ich efektywność będzie niska. Dodatkowo Tesla polega wyłącznie na kamerach, podczas gdy konkurenci, tacy jak Waymo, wykorzystują znacznie dokładniejsze systemy oparte na lidarze i radarze, pozwalające na budowanie precyzyjnych modeli 3D otoczenia.

 

 

Autonomia wciąż poza zasięgiem

Problemem Tesli jest także jej podejście do szkolenia AI. Eksperci podkreślają, że rozwój systemów takich jak ChatGPT, które operują na statycznych danych tekstowych, jest zupełnie inną kategorią niż rozwój autonomicznych pojazdów. W przypadku AI kierującej autem mamy do czynienia ze znacznie większą liczby zmiennych: warunki pogodowe, dynamiczna sytuacja na drodze, niestandardowe zachowania innych uczestników ruchu. Modelowanie i przewidywanie takich sytuacji wymaga czegoś więcej niż tylko milionów godzin nagrań z kamer.

„W standardowych warunkach Tesla potrafi jechać płynnie, ale kiedy pojawiają się nietypowe sytuacje, system często zawodzi” – mówi anonimowy ekspert z branży autonomicznej jazdy. Podkreśla, że AI Tesli nie jest w stanie odpowiednio reagować na tzw. przypadki brzegowe (edge cases), takie jak niespodziewane przeszkody czy niestandardowe zachowania innych kierowców.

 

Waymo prowadzi, Tesla goni

Tesla obiecuje uruchomienie testów robotaksówek w Austin w czerwcu, ale konkurencja nie czeka. Waymo, należące do Alphabet (Google), od lat rozwija flotę autonomicznych taksówek, które działają już w czterech amerykańskich miastach, a jej system uznawany jest za jeden z najbardziej zaawansowanych technologicznie.

Meta AI Chief Scientist, Yann LeCun, nie pozostawia złudzeń: „Tesla w świecie badań nad AI praktycznie nie istnieje. Nie publikuje prac naukowych, nie bierze udziału w kluczowych konferencjach. Jeśli firma chce naprawdę stać się liderem AI, musi zacząć od fundamentalnych badań.”