Tesla знову багато обіцяє і посилає суперечливі сигнали
Ілон Маск вже не хоче розробляти власні суперчіпи, водночас анонсує стрибок у сфері автономного водіння. Що є просто хайпом, а що по ділу?
Генеральний директор Ілон Маск знову викликав ажіотаж, зробивши важливу заяву. Вже наприкінці наступного місяця Tesla планує випустити оновлену версію своєї системи автономного водіння FSD (Full Self-Driving) з «приблизно в 10 разів більшими параметрами і значним поліпшенням втрат при стисненні відео».
Десятикратне збільшення параметрів, безсумнівно, є великим кроком вперед. Залишається побачити, як це вплине на різні ситуації водіння на практиці. “Мільярди параметрів оцінюються вже сьогодні, – каже Мартін Гайслер (Martin Geißler), партнер з питань діджиталізації в Advyce & Company. Більше того, десятикратне збільшення не є незвичайним кроком у розвитку штучного інтелекту.
Запуск у вересні, але це не точно
Експерт розглядає цю заяву насамперед як сигнал для інвесторів. Останнім часом їм довелося зіткнутися з великою кількістю негативних новин. Окрім проблем з продажами та новими моделями, які ще довго не з’являться, Tesla не робить великих успіхів у сфері автономного водіння.
Проблема, на думку Гайслера, полягає в тому, що функції автоматизованого водіння ще не змінили ринок. Вони більше схожі на трюки. Багато інвесторів, ймовірно, з нетерпінням чекають на прорив. Однак Гайслер не вважає, що 10-кратний FSD вже є цією революцією, а також не вірить, що він дійсно буде запущений у вересні.
Підхід, заснований лише на камері, є остаточним
Тим не менш, він підкреслює, що не варто применшувати значення системи автономного водіння FSD від Tesla. Хоча, як не втомлюються підкреслювати інші виробники, поки що вона була схвалена лише до рівня 2+, це не має нічого спільного з її реальними характеристиками.
Перш за все, він не бачить жодних недоліків у підході Tesla, яка покладається виключно на камери та потужний штучний інтелект, що стоїть за ними. Його порівняння настільки ж просте, наскільки й вражаюче: “У людини є лише дві камери – очі. Все інше робить наш штучний інтелект, тобто мозок”.
Tesla все ще може обігнати всіх
За словами Гайслера, велика кількість датчиків – переважно камер, радарів і лідарів, – на які покладається більшість виробників для автономного водіння, насправді може стати проблемою на практиці. “Припущення про те, що недоліки компенсують один одного, є помилковим, – каже експерт.
“Якщо датчики суперечать один одному, системі стає надзвичайно складно вирішити, кому вона повинна вірити. Удосконалення єдиної системи за допомогою кращого штучного інтелекту та більшої кількості тренувань може бути більш перспективним шляхом у довгостроковій перспективі”.
Незважаючи на всі нинішні негаразди, Гайслер впевнений: “Tesla має потенціал обігнати всіх, коли справа доходить до автономного водіння”. Він припускає, що американська компанія пропустять рівень 3 і, ймовірно, перейдуть одразу до рівня 4. Однак цей крок необхідно зробити в найближчі два роки. Інакше потенціал вичерпається.
Проект Dojo скасовано
У цьому контексті ще одна заява Tesla викликала ажіотаж. Компанія несподівано прощається зі своєю концепцією суперкомп’ютера Dojo – принаймні частково. Команда, яка працювала над Dojo, була розпущена, а керівник проекту Пітер Беннон (Peter Bannon) покинув компанію – разом з близько 20 іншими висококваліфікованими фахівцями.
Нещодавно, в липні, Маск підкреслив під час телефонної розмови з аналітиками, що Dojo2, наступний чіп, буде запущений наступного року. Пізніше він, як повідомляється, зрозумів, що “Dojo 2 зараз знаходиться в еволюційному тупику”.
За допомогою Dojo Tesla працювала над власними чіпами для навчання свого штучного інтелекту FSD. Автовиробник хотів зробити себе незалежним від лідера ринку Nvidia. Однак сподівання на перевагу в продуктивності не виправдалися.
Чіпи Tesla так і не змогли зрівнятися з рішеннями Nvidia у ключових сферах. Це усвідомлення, ймовірно, змусило багатьох експертів перейти до інших компаній, що займаються розробкою ШІ.
Nvidia майже неприступна
Тепер Tesla змінює курс і, як очікується, купить у Nvidia чіпи штучного інтелекту за мільярди доларів. Колишній виробник відеокарт є лідером у цій галузі і залишив конкурентів позаду.
“Навіть якби Nvidia припинила розробку на десять років, їх було б неможливо наздогнати, – каже Гайслер. Китайські компанії також наразі не здатні наблизитися б до неї.
Nvidia, пояснює Гайслер, рано усвідомила потребу у високопродуктивних чіпах для ШІ і скористалася своїм багаторічним досвідом роботи з нанометричною архітектурою відеокарт.
Графічні чіпи розроблені для надзвичайно високого рівня розпаралелювання і можуть виконувати мільйони обчислювальних операцій одночасно: це ідеально підходить для навчання великих моделей ШІ.
Попит на ШІ-чіпи стрімко зростає
Фахівцям з Каліфорнії вдалося вкласти неймовірну кількість енергії в найменші структури. Однак зусилля, що докладаються, величезні, а виробничі потужності в усьому світі сильно обмежені. Будівництво нового заводу швидко обходиться у дво- або тризначні мільярдні суми в євро.
Більше того, попит на них стрімко зростає: всі основні гравці в галузі ШІ наразі будують великі центри обробки даних і потребують відповідних високопродуктивних чіпів, які разом з інфраструктурою, такою як системи охолодження та материнські плати, можуть легко коштувати шестизначну суму в доларах США.
Tesla не повинна “спочивати на лаврах”
Tesla також потребуватиме цих чіпів у майбутньому, щоб зробити свій ШІ ще кращим. На відміну від інших виробників, американський автовиробник навіть відмовляється від традиційного попереднього навчання з жорсткими, заздалегідь підготовленими наборами даних для своєї системи FSD.
Замість цього штучний інтелект завжди приймає рішення, виходячи з моменту. Кожна ситуація постійно переосмислюється. “Це схоже на водія-початківця, який щодня отримує свій перший урок водіння і вивчає маршрут заново”.
Інші виробники, з іншого боку, більше покладаються на заздалегідь вивчені ситуації. Тоді автомобіль реагує на подібні події, використовуючи запам’ятовані знання. Маск, з іншого боку, просто кажучи, не хоче, щоб його автомобілі покладалися на те, що маршрут вже запам’ятався.
Чіпи зі штучним інтелектом в автомобілях
Перевага такого підходу полягає в тому, що Tesla не потребує високодеталізованих карт із заздалегідь визначеними наборами правил. Інші системи, такі як Waymo, вже чудово працюють у визначених для них областях.
Однак вони буквально досягають своєї межі. Якщо Tesla вдасться здійснити прорив, систему можна буде розгорнути через оновлення по повітрю, і кожна Tesla в усьому світі зможе їздити автоматично – за умови, що в автомобілі не потрібно буде встановлювати новий чіп.
Хоча значна частина обчислювальних потужностей штучного інтелекту Tesla знаходиться в хмарі, в автомобілі також встановлена частина EdgeAI (Edge Artificial Intelligence) — це підхід, коли штучний інтелект виконує обробку даних безпосередньо на крайових пристроях (edge devices), а не в хмарі чи на центральному сервері. Це гарантує, що система має достатньо власної потужності.
Тому що так хоче Ілон
Поки що незрозуміло, чи буде Tesla також купувати чіпи для автомобілів, чи продовжить виробляти їх самостійно. Маск відреагував на новину про те, що проект Dojo буде скасовано, як зазвичай на X: власні чіпи AI5 і AI6 Tesla були “чудовими для інференції”, тобто використання в автомобілі в режимі реального часу, і, принаймні, “досить хороші для навчання”. Як повідомив Маск у своїй мережі, Dojo3 “ймовірно, живе у вигляді великої кількості SoC AI6 на одній платі”.
Навіть для експерта Гайслера залишається незрозумілим, чому Tesla не поєднує обидва підходи – тобто підготовче вивчення очікуваних ситуацій водіння на високоточних картографічних даних зі здатністю приймати спонтанні рішення.
“Ми, люди, також отримуємо досвід, на який можемо спиратися, і нам не потрібно вирішувати, що робити щоразу, коли ми їдемо на червоне світло”. Втім, відповідь на це питання знає лише сам Ілон Маск. Можливо, вона простіша, ніж ви можете подумати: тому що він так хоче.
