Например, TAPe использует так называемый developed fingerprint, продвинутый цифровый отпечаток, который как бы объединяет в себе еще и метаданные и хеширование. Что касается методов AI и ML, то принципы построения TAPe во многом противоречат им, но при этом позволяют системе обучаться и, обучаясь на одной задаче, решать и другие – в то время как ИИ, как правило, направлен на решение только одной задачи. А в отличии от капсульных сетей TAPe не снимает информацию с видео попиксельно: ей нужно меньше информации, чтобы снять первичные признаки с видео и затем идентифицировать его и выполнять другие задачи с видео.
Заголовок - кликбейт :) уверен, что Тесла сделает полноценный автопилот, даже не сомневаюсь. У меня Тесла и я прекрасно понимаю про что говорю :)
Комментарий недоступен
Waymo уже больше двух лет ездит без водителя (правда, это коммерческий сектор).
Хонда год назад первой в мире сертифицировала автопилот 3-го уровня, правда пока только в Японии.
Мерседес получил междунароный сертификат 3-го уровня, заявил о принятии ответственности за аварии по вине своего автопилота.
Cadillac Super Cruise два года назад уже ездил без рук.
А вы, кстати, очередной апгрейд автопилотного железа в своей Тесле уже оплатили ?
haha, classic.
Сначала делаем ничем не подкрепленные предположения:
Возможно, все эти небольшие кусочки фильмов Google считает некритичнымВозможно, это вынужденный взгляд на вещи.Возможно, Content ID технически не может отслеживать такие небольшие отрезки.
А потом на их основе все с уверенностью объясняем:
Так что Google, с его доступом к бесконечному финансовому потоку, принял решение считать эти небольшие отрезки некритичными. Google не смог найти экономически эффективное решение, которое могло бы блокировать все эти бесконечные нарезки эпизодов из фильмов.
Готово, мы великолепны.
Комментарий недоступен
спасибо за коммент, мы в процессе ответа написали целую статью. в итоге мы решили, что статью мы действительно напишем и попробуем ответить в том числе на ваш комментарий подробно, а здесь кратко:
На самом деле существующие методы обработки информации, в том числе в компьютерном зрении, очень далеко ушли от эффективных методов обработки. Разработчики микропроцессоров пришли к экстенсивным методам увеличения мощности, качество поменяв на количеество. В итоге решение серьезных задач становится очень дорогим: требуется все большее число ресурсов, при этом техпроцесс в микроэлектронике достиг уже физических пределов, там возможности уже практически исчерпаны (об этом исчерпывающая статья на хабре в двух частях https://habr.com/ru/post/456298/). Посмотрите, как Tesla Vision "видит" сейчас: это черно-белые контуры окружающей реальности (https://electrek.co/2021/07/07/hacker-tesla-full-self-drivings-vision-depth-perception-neural-net-can-see/). До реально работающей FSD (full self-driving) еще очень далеко, и существующими, традиционными методами достичь такой системы невозможно. Зато возможно с помощью TAPe
Осталось раскрыть почему еще нет десятков MVP на этой технологии.