速報です!李菲菲の一番弟子カルパシーが辞任、テスラの自動運転は危機に瀕しているのか?

速報です!李菲菲の一番弟子カルパシーが辞任、テスラの自動運転は危機に瀕しているのか?

たった今、テスラはまた別の技術専門家を失いました!

テスラAIのシニアディレクターであり、自動運転ビジョンチームの責任者であるアンドレイ・カルパシー氏は、テスラを辞めるとツイートした。

彼はそれ以前にテスラで5年間働き、大ボスのマスク氏に直接報告していた。テスラの上級幹部の中では、間違いなくベテランとみなされていた。

報道によると、この李菲菲の弟子は数ヶ月間休暇を取っており、先日休暇が終わったらテスラに復帰すると以前には言っていたが、結局辞任を発表したという。

カルパシー氏はこう語った。

「過去5年間、テスラが多くの目標を達成するのを手伝うことができ、とても嬉しく思っています。辞めるという決断は、実のところ難しいものでした。過去5年間で、自動運転は、つまずきから道を見つけること、そして今では市街地を走行することへと「卒業」を終えました。より強力な自動運転チームが今後も輝き続ける未来を楽しみにしています。」

仕事を辞めた後の将来の計画について、彼はこう語った。

「将来の具体的な計画はまだありません。AI技術、オープンソース、教育など、長年情熱を注いできた分野に戻るかもしれません。」

技術がどれだけ優れていても、馬英九の自慢には追いつけない

カルパシー氏の退任は、テスラの自動運転部門にとって重要な時期に起こった。あるいは「危機に瀕している」と言った方が適切だろう。

つい最近、米道路交通安全局(NHTSA)はテスラの自動運転技術を調査していた。テスラの自動運転ソフトウェアは昨年7月以来200件以上の事故に関与していると報じられている。

2021年6月以降、先進運転支援システムに関連する事故の報告件数のうち、テスラ車が約70%を占めている。

2週間前、テスラの自動運転部門は200人以上の従業員を解雇し、カリフォルニア州サンマテオのオフィス全体を閉鎖した。同事務所のデータ注釈チームは、運転支援技術の向上に貢献しています。

テスラの自動運転がこれまで遭遇してきた困難を振り返ると、アンドレイ・カルパシー氏が過去5年間に成し遂げたことは決して容易なものではなかったとため息をつかずにはいられない。

もちろん、多くのトラブルは、口うるさい上司のマスク氏によって引き起こされたのかもしれない。

テスラの誇る自動運転に関して言えば、馬院士はいつも何も考えずに自慢している。

マスク氏は2016年の初めにテスラのファンに、2017年末までに「ハンドルに触れることなくロサンゼルスからニューヨークまで運転できる」自動運転車が登場すると約束していた。

2019年、マスク氏は投資家に対し、2020年末までにテスラは100万台の「ロボットタクシー」をいつでも路上に出せる状態にすると再度保証し、テスラは数十億ドルの利益を得た。

また2019年、マスク氏は投資家に対し、「時には時間通りにいかないこともあるが、必ずやり遂げる」と語った。

その結果、2022年になってもテスラは「ロサンゼルスからニューヨークまで」の自動運転車のデモンストレーションをまだ実現できていない。ロボタクシーについては、マスク氏は実際に数ヶ月前に言及していたが、今回は2024年に延期された。

テスラはもはや「ロサンゼルスからニューヨークへ」といった大きな目標を追求するのではなく、代わりにクルーズコントロール、車線維持、自動ナビゲーションといった運転支援機能といった「小さな目標」に取り組んでいる。

テスラはこれらの機能をまとめ、完全自動運転の「ベータ版」と名付けました。

完全に自動化されているとはいえ、人間の運転手は道路から目を離さず、ハンドルから手を離さず、いつでも運転を引き継ぐ準備ができている必要があります。

真の「完全自動運転」という目標がまだ遠いことを考えると、アンドレイ・カルパシーはただ疲れているだけなのかもしれない。

李菲菲の弟子、「愛で電気を生み出す」技術者

Andrej Karpathy を過小評価しないでください。彼は絶対的な技術専門家です。

彼は2009年にトロント大学でコンピューターサイエンスと物理学の学士号を取得し、2011年にブリティッシュコロンビア大学で物理アナログデジタルコントローラーの修士号を取得しました。

スタンフォード大学で博士号取得を目指して勉強していたとき、Karpathy 氏と彼の指導者である Fei-Fei Li 氏は共同で、畳み込み/再帰型ニューラル ネットワーク アーキテクチャと、コンピューター ビジョン、自然言語処理、およびそれらの学際分野におけるその応用を研究しました。

師匠と弟子はスタンフォード大学で視覚認識のための畳み込みニューラルネットワークに関する新しいコース (CS231n) も設計し、カルパシー氏自身が最初の講師を務めました。

そして、これがまさにスタンフォード大学が初のディープラーニング コースで提供しているものです。学生数も2015年の150人から2016年には330人、そして2017年には750人に増加しました。

今やスタンフォード大学のCS231nはディープラーニング初心者、特にCV初心者にとって必見の基礎コースとなっています。大物フェイフェイ・リーの「スター効果」に加え、カルパシーはコース設計から講義まで個人的に多大な貢献をしました。

在学中、彼は Google でインターンシップを 2 回経験しました。どちらも海外で、ディープラーニングとコンピューター ビジョンのプロジェクトに参加しました。

2015年、DeepMindの深層強化学習チームでインターンをしました。

卒業後、カルパシー氏は2016年に研究科学者としてOpenAIに入社し、コンピュータービジョン、生成モデリング、強化学習におけるディープラーニングを担当しました。

「スタンフォード大学の博士課程の学生、フェイフェイ・リーの弟子、元OpenAIの研究者兼共同創設者」、これらの肩書きにより、彼はシリコンバレーでも有名になりました。

案の定、OpenAIでわずか1年半働いた後、彼はマスク氏にテスラに引き抜かれ、元アップル幹部のクリス・ラトナー氏に代わってテスラのAIおよびオートパイロットビジョン担当ディレクターに就任した。

Karpathy 氏自身はニューラル ネットワークの研究に非常に興味を持っているため、余暇に多くの技術ブログを執筆し、Javascript で複数のディープラーニング ライブラリ (ConvNetJS、RecurrentJS、REINFORCEjs、t-sneJS など) を開発しました。

冗談めかして、ImageNet の「人間のリファレンス」とも呼ばれています。

さらに、彼は時間があるときはいつでも、過去 6 年間の機械学習に関する arXiv 論文約 10 万件を検索および整理できる Web サイトである、独自の「愛で生成された」arxiv-sanity を維持します。

馬院士が自ら別れを告げる、ネットユーザー:「テスラの自動運転は失敗になるのか?」

業界のリーダーや同僚たちもツイートしてカルパルシー氏の退任を祝福した。

元上司のマスク氏はこのツイートでカルパシー氏に別れを告げており、その言葉は非常に丁寧なものだった。

「テスラのために尽力してくださりありがとうございます。一緒に仕事ができて光栄でした。」

馬院士がすでに退社した幹部に対してこのように丁寧な態度を取るのは珍しいことだろう。二人の間には本当の愛情があるようだ。

有名なGoogle研究者であり、Kerasフレームワークの創設者でもあるフランソワ・ショレ氏も、彼に祝福のツイートをし、できるだけ早くキャリアの新たな段階を始めることを願った。

ネットユーザーのライアン・フーバー氏は、カルパシー氏がマスク氏から賞賛されたのは、マスク氏が彼を敵陣に引きずり込みたくなかったからだと語った。結局のところ、カルパシー氏はテスラの完全自動運転を隅々まで知っているのだ。

一部のネットユーザーからは、彼がいなければ完全自動運転(FSD)は実現できるのかと疑問視する声も上がっている。

カルパーシー氏は今年3月、テスラで5年間働いた後、ようやく約4か月の短い休暇を取る時間ができたとツイートしていた。

当時、一部のネットユーザーは、この短い休暇は彼が辞任しようとしている合図ではないかと推測した。結局、会社を辞める前に休暇を取る役員は多いようです。今は…

マスク氏が有能な将軍を失った後、テスラの自動運転事業がどこに向かうのかは分からない。テスラの「ドル箱」部門として、マスク氏はカルパルシー氏の後任として誰を選ぶのだろうか?

結局、ツイッターを買うにしても、子供を産むにしても、ロケットを作るにしても、お金が必要であり、自動運転という「ホットケーキ」を失ってはならないのだ。

<<:  Google とスタンフォード大学が共同で記事「なぜ大規模なモデルを使用する必要があるのか​​?」を発表しました。

>>:  XGBoost機械学習モデルの意思決定プロセス

ブログ    
ブログ    

推薦する

C#アルゴリズムに関する面接の質問の簡単な分析

C# アルゴリズムの面接の質問: プログラミング: 猫が叫び、ネズミが全員逃げ出し、飼い主は目を覚ま...

ガートナー:AIと自動化は次世代SASEの重要な機能となる

近年、セキュア アクセス サービス エッジ (SASE) テクノロジーは急速に発展し、産業界で広く使...

調査結果:人工知能はクリエイターにより多くのファンと収入をもたらす可能性がある

7月18日、DescriptとIpsosがポッドキャストや動画の制作者1,004人を対象に実施した調...

...

人工知能は人間と同じくらい創造的になれるのでしょうか?

創造性は、芸術、文学、科学、技術など、斬新で価値があり、意義のある作品を生み出すことを可能にする人間...

2022年に注目すべき6つのAIトレンド

AIは急速に私たちの日常生活に入り込んできており、近い将来、AIと人間の境界線を見分けることが難しく...

WeiboにおけるSparkベースの大規模機械学習の応用

[[195122]]周知のとおり、Weibo のビジネスは 2015 年以降急速に成長しています。内...

...

MySQL などの従来のリレーショナル データベースは弱すぎます。 GPU データベースは将来のトレンドです!

データベース市場でMySQLの地位を揺るがすようなデータベースが登場したのは久しぶりのようです。主要...

ヘルスケアにおける AI の活用: データを行動に変える

ヘルスケアにおける人工知能 (AI) の利点を裏付ける統計、調査、業界の誇大宣伝は数多くあります。人...

AIを活用して食材を分析し、より適切な栄養バランスを実現しましょう!

[[396039]]ビッグデータダイジェスト制作出典: Engadget編集:赤道のパンダ人工知能...

目録:2021年1月の人工知能分野における資金調達活動のリスト

過去2年間、人々の注目は5Gにますます集まっているものの、人工知能の発展と人気は少しも衰えていません...

...

...

微分可能アーキテクチャ検索DARTSより10倍高速な、Fourth Paradigmが最適化されたNASアルゴリズムを提案

ニューラル アーキテクチャ検索は、常に高い計算能力の代表例と考えられてきました。微分可能アーキテクチ...