Az alapotlet azon alapszik hogy az emberi tenyezot es a rosz, netan veszelyes emberi szokasokat, beidegzodeseket ki kell iktatni a kozlekedesbol. Ha valaki ugy szeret vezetni hogy padlogazt nyom a zold lampanal a pirosnal pedig satufeket akkor ezt fogja ez a fiatalember alral kifejlesztett szoftver megtanulni?
Sancho Virág Attila igazad van. De a baleseteket (altalavan) nem a jol vezeto emberek okozzak. Ha szazbol csak egy valaki orult szokasait tanulja meg a rendszer az ugyanugy balesetet okozhat. Szerintem az onvezeto autok egyfajta sztenderded hoznanak letre. Egy ilyen auto nem fog a befurakodni eled, nem dugja ki az auto orrat a keresztezodesben, nem tapos bele a gazba ha sarga a lampa. Nagyon sok esetben csak azert vallalunk be rizikos helyzeteket hogy nyerjunk egy autonyi elonyt. En is csinalok ilyeneket mert emberbol vagyok. De neha megkerdezem magamtol: MEGERTE EZERT EZT CSINALNI?
Mivel ez egy proto, én nem írnám le. Az emberi döntések néha jobbak, mint a logikus gépi döntések. Mert amíg nem tudod leírni algoritmussal, addig az a géppel nézve nem logikus.
Itt szerintem nem az a lényeg, hogy egy zsenigyerek a hátsó kukszliban kikukázott alkatrészekből olyan cuccot csinált, ami lenyomja a Google-t, meg a Tesla-t együtt véve, mert bizonyára nem így van. Sokkal inkább arról, hogy behozott valami új ötletet, új megoldásokat, amik valószínűleg nem egészében, de részeiben nagy hasznára lehetnek akár a nagyoknak is. Egyszer az MI tanárunk fősulin mesélt egy ilyen történetet, hogy mérnökhallgatóknak kiadták azt a feladatot, hogy 'találják fel' a hűtőszekrényt. A legtöbb érdektelen volt, de volt pár nagyon kreatív megoldás, amit tényleg lehetett hasznosítani. Sokszor jó ötlet lehet ugyanannak a dolognak újra nekifutni teljesen más megközelítéssel. Még csak nem is kell, hogy az új megoldás egy picit is jobb legyen mint az előző. Még ha sokkal rosszabb, akkor is profitálhatunk belőle. A srác megoldásából például kikerülhetnek olyan komponensek, amik hosszú távon olcsóbbá tehetik a rendszert. Mondjuk valami hibrid megoldással betanítanak egy optimálisabb tanuló rendszert, de a tanítást nem ember, hanem egy nagy műgonddal összerakott másik vezető algoritmus végzi. Most csak a hasamra csaptam, és mondtam valamit. Szóval a lényeg, hogy nem kell ezt valamiféle versenynek felfogni, mint ahogy a nyilatkozata alapján a Tesla tette, mert nyilván nem erről van szó.
Számomra meglepő volt hogy ilyen betanuláson alapuló autó vezetést még nem is próbálgatták, mikor csomó más helyen teljesen jól működik, sőt.
Az pedig hogy melyik vezetési szokást tanulja meg lehet kontrollálni. Mindegyik vezető nem fogja úgy sem ezt a saját képére szabni, lesz pár alap program. De egyébként ezen is gondolkodtam mikor pár napja olvastam a hírt, hogy ha mondjuk egy rally versenyző vagy Forma1-es pilóta vezetési szokásait tanulja meg, akkor van egy versenyző robotunk, amiben én személy szerint látok fantáziát. Hány sci-fi-ben is látunk ilyesmit hogy robotokat egymásnak engednek valami játékban / ketrec harcban? :) Engem például a Starcraft1-hez egyetemisták által írt AI-k versenyzései is le tudnak nyűgözni.
A zenei effektprocesszor piacon nagy durranás volt, mikor fogtak pár olyan felvételt, melyek jó akusztikájú helyen lettek felvéve, és leírták vele a teret, majd azt alkalmazták a konzerv stúdióanyagokra. Értelemszerűen élethű lett a kapott eredmény, jobb mint a drága DSP alapú algoritmussal. Azóta ezek a módszerek már kombináltan kellenek meg.
A betanulásos neurális hálós alogritmusokban szerintem még óriási lehetőségek rejlenek, csak most kezd meglenni az a számítási kapacitás amivel már belátható időn belül ezeket ki is lehet próbálni.
Pont pár hónapja olvastam egy olyan veszteségmentes audio encoder-ről, ami gyakorlatilag egy, a kódolandó track-re egyedi enkóder/dekóder párt készít betanulásos alapon és a hagyományos megoldásokhoz képest elvileg jelentősen jobb predikcióval és tömörítéssel bír. Cserébe egyetlen track betömörítése több óra, és a dekódolás is eléggé processzor igényes. Nade két évtizede az mp3-nak is volt ilyen gépigénye még a 486-os időkben :) De most hirtelen nem találom a cikket, vagy fórumot amiben volt :|
Nagyon jó kis hír ez, rámutat arra, hogy mennyi mindenre képes az ember ha hisz valamiben. A Tesla szerintem egy blöff, nyilván faj a marketing osztálynak a dolog. A gép es az ember együtt mindig jobb lesz mint külön külön.
A Tesla elég furán reagált.
VálaszTörlésA Tesla nyilatkozata, a szinte esélytelen és a lehetetlen között mekkora űr lehet jelen esetben? Megtudjuk idővel... :)
VálaszTörlésAz alapotlet azon alapszik hogy az emberi tenyezot es a rosz, netan veszelyes emberi szokasokat, beidegzodeseket ki kell iktatni a kozlekedesbol. Ha valaki ugy szeret vezetni hogy padlogazt nyom a zold lampanal a pirosnal pedig satufeket akkor ezt fogja ez a fiatalember alral kifejlesztett szoftver megtanulni?
VálaszTörlésPapp Zsolt Vagy sok jól vezető ember átlagolt szokását. A kés is lehet fegyver és hasznos eszköz az étkezéshez.
VálaszTörlésSancho Virág Attila igazad van. De a baleseteket (altalavan) nem a jol vezeto emberek okozzak. Ha szazbol csak egy valaki orult szokasait tanulja meg a rendszer az ugyanugy balesetet okozhat. Szerintem az onvezeto autok egyfajta sztenderded hoznanak letre. Egy ilyen auto nem fog a befurakodni eled, nem dugja ki az auto orrat a keresztezodesben, nem tapos bele a gazba ha sarga a lampa. Nagyon sok esetben csak azert vallalunk be rizikos helyzeteket hogy nyerjunk egy autonyi elonyt. En is csinalok ilyeneket mert emberbol vagyok. De neha megkerdezem magamtol: MEGERTE EZERT EZT CSINALNI?
VálaszTörlésMivel ez egy proto, én nem írnám le. Az emberi döntések néha jobbak, mint a logikus gépi döntések. Mert amíg nem tudod leírni algoritmussal, addig az a géppel nézve nem logikus.
VálaszTörlésItt szerintem nem az a lényeg, hogy egy zsenigyerek a hátsó kukszliban kikukázott alkatrészekből olyan cuccot csinált, ami lenyomja a Google-t, meg a Tesla-t együtt véve, mert bizonyára nem így van. Sokkal inkább arról, hogy behozott valami új ötletet, új megoldásokat, amik valószínűleg nem egészében, de részeiben nagy hasznára lehetnek akár a nagyoknak is. Egyszer az MI tanárunk fősulin mesélt egy ilyen történetet, hogy mérnökhallgatóknak kiadták azt a feladatot, hogy 'találják fel' a hűtőszekrényt. A legtöbb érdektelen volt, de volt pár nagyon kreatív megoldás, amit tényleg lehetett hasznosítani. Sokszor jó ötlet lehet ugyanannak a dolognak újra nekifutni teljesen más megközelítéssel. Még csak nem is kell, hogy az új megoldás egy picit is jobb legyen mint az előző. Még ha sokkal rosszabb, akkor is profitálhatunk belőle. A srác megoldásából például kikerülhetnek olyan komponensek, amik hosszú távon olcsóbbá tehetik a rendszert. Mondjuk valami hibrid megoldással betanítanak egy optimálisabb tanuló rendszert, de a tanítást nem ember, hanem egy nagy műgonddal összerakott másik vezető algoritmus végzi. Most csak a hasamra csaptam, és mondtam valamit. Szóval a lényeg, hogy nem kell ezt valamiféle versenynek felfogni, mint ahogy a nyilatkozata alapján a Tesla tette, mert nyilván nem erről van szó.
VálaszTörlésSzámomra meglepő volt hogy ilyen betanuláson alapuló autó vezetést még nem is próbálgatták, mikor csomó más helyen teljesen jól működik, sőt.
VálaszTörlésAz pedig hogy melyik vezetési szokást tanulja meg lehet kontrollálni. Mindegyik vezető nem fogja úgy sem ezt a saját képére szabni, lesz pár alap program. De egyébként ezen is gondolkodtam mikor pár napja olvastam a hírt, hogy ha mondjuk egy rally versenyző vagy Forma1-es pilóta vezetési szokásait tanulja meg, akkor van egy versenyző robotunk, amiben én személy szerint látok fantáziát. Hány sci-fi-ben is látunk ilyesmit hogy robotokat egymásnak engednek valami játékban / ketrec harcban? :) Engem például a Starcraft1-hez egyetemisták által írt AI-k versenyzései is le tudnak nyűgözni.
A zenei effektprocesszor piacon nagy durranás volt, mikor fogtak pár olyan felvételt, melyek jó akusztikájú helyen lettek felvéve, és leírták vele a teret, majd azt alkalmazták a konzerv stúdióanyagokra. Értelemszerűen élethű lett a kapott eredmény, jobb mint a drága DSP alapú algoritmussal. Azóta ezek a módszerek már kombináltan kellenek meg.
VálaszTörlésA betanulásos neurális hálós alogritmusokban szerintem még óriási lehetőségek rejlenek, csak most kezd meglenni az a számítási kapacitás amivel már belátható időn belül ezeket ki is lehet próbálni.
VálaszTörlésPont pár hónapja olvastam egy olyan veszteségmentes audio encoder-ről, ami gyakorlatilag egy, a kódolandó track-re egyedi enkóder/dekóder párt készít betanulásos alapon és a hagyományos megoldásokhoz képest elvileg jelentősen jobb predikcióval és tömörítéssel bír. Cserébe egyetlen track betömörítése több óra, és a dekódolás is eléggé processzor igényes. Nade két évtizede az mp3-nak is volt ilyen gépigénye még a 486-os időkben :) De most hirtelen nem találom a cikket, vagy fórumot amiben volt :|
Nagyon jó kis hír ez, rámutat arra, hogy mennyi mindenre képes az ember ha hisz valamiben. A Tesla szerintem egy blöff, nyilván faj a marketing osztálynak a dolog. A gép es az ember együtt mindig jobb lesz mint külön külön.
VálaszTörlés