マスク氏:大胆なアイデアがあるんです!信号機にAIビジョンプラグインを追加する

マスク氏:大胆なアイデアがあるんです!信号機にAIビジョンプラグインを追加する

オフィスワーカーにとって、大都市では 2 種類の交通手段があります。

彼らは日中は仕事に行くことも、夜は家に帰ることも許されていません。

夜も更けてきて、時間が経つにつれて交通量はだんだん少なくなってきました。

しかし、なぜ交差点での渋滞時間が長くなっているのでしょうか?

最近、ある老人が、早朝の道路には車も一台もないのに、赤信号が青に変わるまで人けのない交差点で20分間も黙って待たなければならないと苦情を言った。明らかに、信号機は AI によって制御されるべきです。

午前2時頃、彼も交差点の長い信号を待っていたのだろうか。マスク氏も「100%正しい」と同意した。

眠りから目覚めたマスク氏は、解決策を思いついた。テスラの人工知能視覚装置だ。

これらの古い信号機に Tesla AI「プラグイン」を接続すれば、交通量の大きさをいつでも判断でき、実際の交通状況に基づいてスループットを自動的に最大化できます。

その後、マスク氏は「交通渋滞はまさに最後のボス戦であり、世界で最も強い人間でも勝つことはできない」とツイートした。

しかし、自動運転車はこの問題をある程度解決することができます。結局、自分で運転する苦痛を感じることはなくなるのです。

これに対して、あるネットユーザーは「人工知能は必要ありません。カメラ数台と簡単なコードだけで、最も愚かな状況を避けることができます」とコメントした。

一部のネットユーザーは、「すべての車がFSDを使用すると、道路状況をスキャンして誰が運転し、誰が停止すべきかを判断できるだろうか?そうなれば信号は必要なくなるだろう」と想像した。

この「テスラAI信号機」が交差点の交通状況を最適化できるかどうかは別として。

信号機に認識センサーを本当に設置できれば、少なくとも「月を黄色信号として認識する」という問題は解決するはずです。

FSDはまもなく10.12に登場します

交通といえば、マスク氏はもう眠くはなかったようで、再び自らのAIについて自慢した。「世界最高のAIソフトウェアエンジニアの中には、テスラのAIがいかに進歩しているか気づいていない人もいる」

さらに、「ベータ版10.12は米国では火曜日、カナダでは金曜日にリリースされる予定だ」と付け加えた。

これに対して、FSD ベータ版の初期テスターの 1 人である @WholeMarsBlog が、テスラの自動運転のビデオを共有しました。

FSD をオンにすると、テスラは歩行者に道を譲ることができるだけでなく、狭い市街地の道路でも自由に操縦できるようになります。

交差点でテスラは「赤信号で右折禁止」という標識を認識し、きっぱりと停止した。

ほとんどの場合、特に交差点では、テスラの戦略は非常に保守的です。

しかし、時にはそれは説明できないほど過激になることもあります。

例えば、前方で停止している黄色い車を追い越そうとしたとき、テスラは対向車に衝突しそうになった。

幸いなことに、運転手は素早く反応し、間に合うように介入して事故を回避しました。

もちろん、実際の状況はビデオで示されているほど美しくはありません。

テスラは今年1月、米道路交通安全局の要請により53,822台の車両をリコールした。

その理由は、テスラの「ローリングストップ」機能により、一時停止標識のある交差点を時速5.6マイル(9キロメートル)の最高速度で通過できるようになるためだ。これは一般的な運転操作ですが、全 50 州で違法です。

法律では、周囲に誰もいなくても一時停止の標識で3秒間停止し、道路状況を観察し、優先権に従って順番に通過しなければならないと規定されています。

米道路交通安全局は2月、予期せぬブレーキに関する数百件の苦情を受け、テスラ車41万6000台の調査を正式に開始したと発表した。

「ゴーストブレーキング」の報告が最初に浮上したのは昨年秋で、アダプティブクルーズコントロールなどのADAS機能が有効になっていると、テスラ車が高速道路で警告なしに突然ブレーキをかけるという現象が起きた。

当時、テスラは FSD を以前のバージョンに「ロールバック」する必要がありました。

しかし、規制緩和後、苦情の数は実際には大幅に増加し、NHTSAは11月から1月にかけて少なくとも107件の苦情を受け取ったが、それ以前の22か月間ではわずか34件だったとワシントンポスト紙は報じている。

しかし、もしテスラが本当に「AI信号機」を開発したらどうなるでしょうか?​

<<:  2つのセッション「チップ」提案:自動車用チップに焦点を当て、サプライチェーンを開放し、「ボトルネック」を突破する

>>:  大量のニューロンを必要とせず、ニューロモルフィックロボットはスピードと正確さでテーブルサッカーをプレイします

ブログ    

推薦する

転移学習により、ディープラーニングは難しくなくなりました...

それほど遠くない過去には、データ サイエンス チームがディープラーニングを効果的に活用するには、いく...

ディープラーニングツール: TensorFlow システムアーキテクチャと高性能プログラミング

2015 年 11 月 9 日、Google は人工知能プラットフォーム TensorFlow をオ...

顔認識と指紋認識のどちらがより定量化しやすいでしょうか?

顔認証と指紋認証は、携帯電話のロックを解除する主な 2 つの方法です。私たちは、日常の仕事でも公共の...

今年上半期の世界的なベンチャーキャピタル投資はほぼ半減し、AIスタートアップには400億ドル以上が流入した。

調査会社ピッチブックが7月6日に発表したデータによると、世界のベンチャーキャピタルファンドは2023...

ByteDanceがCowClipをオープンソース化:推奨モデルのシングルカードトレーニングを最大72倍高速化可能

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

AIコードツールが人気、複雑な操作が数秒で簡単になり、ネットユーザー:VS Codeを放棄

最近、AIコードエディタCursorが人気になってきました—— GPT-3.5/GPT-4 に接続す...

AI声優が偽の声を本物らしくする方法

AI音声スタートアップ企業のソナンティックは、オーディオディープフェイクで小さな進歩を遂げ、からかっ...

...

2 回のセッションの後、Ovio は次のように分析します: 私たちは人工知能の時代を迎えましたが、それは良い面と悪い面の両方があります。

2回の会期は3月20日に終了した。今年の全国人民代表大会では、政府活動報告に「人工知能」が再び記載...

...

...

画像セグメンテーションのためのディープラーニング: ネットワークアーキテクチャ設計の概要

この論文では、画像セマンティックセグメンテーションに CNN を使用する際のネットワーク構造の革新に...

考えてみてください。連合学習は大規模な言語モデルをトレーニングできるのでしょうか?

1. 概要大規模言語モデル (LLM) の急速な発展に伴い、LLM が人工知能業界の発展に与える影...

...

AI によるマインドリーディング: コンピューターはどのようにして脳波を復元するのか?

[[255490]]画像出典: Visual China 「私の体は潜水鐘のように重いが、私の心は...