Ciencia y tecnología

Los Tesla Robot Taxis se programaron para que condujeran como persona. Entonces, cuando vea cómo la policía golpeó un freno – Al Día cr

Además de los primeros pasos en un nuevo mercado, la aparición de los taxis robot de Tesla en las calles de Austin nos hace muchas otras lecturas. Entre ellos, la compañía ha vivido para la conducción autónoma, el uso de inteligencia artificial y el uso de sus millones de automóviles en la calle para avanzar más rápido y gastar menos dinero que la competencia.

Y eso tiene sus consecuencias.

Un freno inesperado. Un taxi robot Tesla que excede una intersección que marcha a la velocidad esperada y que se vuelve difícil sin previo aviso y sin ninguna razón obvia es lento hasta que termina casi por completo. ¿Qué duda el coche?

A la derecha de la intersección, en una calle perpendicular a la marcha del Robotaxi de Tesla, se detiene la patrulla policial. Esto no obstaculiza la marcha del vehículo autónomo, pero el automóvil aún se detiene. El video Se puede encontrar en YouTube Después del levantamiento de un usuario y Has replicado las cuentas de antitesla en x.

Quien ha subido el video es Edward NestermeyerPeriodista se especializó en el mundo del motor en los Estados Unidos y autor de un libro en 2019 sobre el nacimiento de Tesla y la figura de Elon Musk, especialmente conocida por su posicionamiento crítico con la marca.

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Miedo a la policía. En TechCrunch Repita el video y pone la posibilidad de que este tipo de comportamiento se deba al hecho de que los Tesla Robot Taxis han hecho de sus propios conductores.

Es probable que aprender con la enorme base de datos de millones de automóviles en la calle la inteligencia artificial que respalda los movimientos del automóvil autónomo respalda el comportamiento de una buena parte de las personas: manténgase frente a un oficial de policía. Que define DGT como cómo «Efecto Miron».

«Vivir millones de vida». Durante mucho tiempo, Elon Musk utiliza el hecho de que la inteligencia artificial usa en sus bebidas de los vehículos que la compañía tiene en las calles. «Es como vivir millones de vida al mismo tiempo y ver situaciones muy inusuales que una persona no vería en su vida», dijo Elon Musk en la presentación de Tesla Cybercab.

La compañía confía en que los dólares no tienen que invertir los miles de millones de dólares en el desarrollo de su conducción autónoma, como Waymo y Cruise, ya que utilizan los datos que sus conductores muestran con sus vehículos. Por lo tanto, la inteligencia artificial aprende de sus comportamientos y toma decisiones que podrían ser más humanas y menos robadas. Detenerse tan humano como un coche de policía O cubrir una encrucijada.

Un valor diferencial. Tesla confía en que este enfoque es la clave para posicionar como el mejor operador del mercado. Aunque solo una docena de robotaxis circula por las calles, los datos recopilados no solo recibirán con vehículos de prueba, recibirán datos reales con escaleras reales, lo que ha invertido enormes cantidades de dinero y horas.

No solo eso, la compañía también se esfuerza por tener vehículos más baratos en la calle. La combinación de cámaras para la inteligencia artificial es una combinación que, según la compañía, le permite ahorrar dinero para radares y sensores lidar, los vehículos que se llevan mucho a la calle.

Por supuesto, no está del todo claro que este es el acto de acción correcto, ya que el sensor LiDAR, como en algunas pruebas, en ciertas situaciones, como la baja visibilidad o los obstáculos que pueden generar confusión en las cámaras, es mucho más efectivo.

Una sombra. Este último es relevante. Prueba de Mark Robers Mostró que un automóvil con cámaras no puede reconocer de manera segura si una pared está disponible como una calle o un camino real. Sin embargo, el sensor LiDAR reconoce el obstáculo.

Aunque esta situación no se da en condiciones reales, nos muestra la efectividad del sistema para discriminar si es una situación o no en peligro. Por ejemplo con el tesla robotaxi confundido una sombra simple con un objeto En la calle. Este caso que esta en Una contribución de Reddit Si se recopilan todos los errores en la robotaxis, podría resolverse utilizando este sistema en lugar de confiar en las cámaras.

Foto | Tesla y Remi giing

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