Phil V
Well-Known Member
Enkel daar hebben ze goedkeuring voor level 3. Daarbuiten zijn ze level 2.
Al staat goedkeuring los van of het werkt of niet.
-
Want to remove ads? Register an account and login to see fewer ads, and become a Supporting Member to remove almost all ads.
FSD Beta
- Thread starter Xfrank
- Start date
Al staat goedkeuring los van of het werkt of niet.
In een omgeving waarin 'onverwachte' dingen kunnen gebeuren kan je niet altijd op tijd zien dat je had moeten remmen. Op een snelweg 'redelijk' (tenzij er een eland uit de bosjes voor je auto springt). In de openbare ruimte, nope. Dat is precies wat ik bedoel met de droom van VVN (Veilig Verkeer Nederland), het gaat niet naar 0 kunnen.
Phil V
Well-Known Member
Gisteren ging AP in de remmen aan een zebrapad. Heel even heel hard, om daarna toch weer door te rijden.
Pas dan zag ik een voetganger oversteken, hij kwam van links en was nog maar op 1/4 van de weg (ik had hem dus niet geraakt, maar voor mij volledig onzichtbaar door zijn donkere kledij en de lichten van tegenliggers.
Goeie actie van AP, al had hij volledig tot stilstand mogen remmen.
Pas dan zag ik een voetganger oversteken, hij kwam van links en was nog maar op 1/4 van de weg (ik had hem dus niet geraakt, maar voor mij volledig onzichtbaar door zijn donkere kledij en de lichten van tegenliggers.
Goeie actie van AP, al had hij volledig tot stilstand mogen remmen.
Verschil in het autorijden niet. Verschil in de opbouw van de infrastructuur wel. En dat gaat denk ik de uitdaging zijn.
bugboy
Active Member
Ook gelden er gewoon andere regels. In tegenstelling tot in Nederland heeft verkeer van rechts in de Verenigde Staten geen voorrang. Daar zal je toch echt rekening mee moeten houden.
SpeedyEddy
Active Member
Ik hou er na deze post weer over op, want AI/een NN is namelijk helemaal niet voorgeprogrammeerd. Misschien dat dat 30 jaar geleden als AI werd bestempeld, maar zo kan een mens natuurlijk nooit ingehaald worden (iets meegekregen over de gevaren van AI?), juist omdat dat NIET VOORGEPROGRAMMEERD* is. (Ik heb de hoofdletters maar even in een kleiner lettertype opgenomen, want het is niet bedoeld om te schreeuwen maar om de essentie weer te geven)
Ik pretendeer niet om verstand van AI te hebben, maar zoveel begrijp er dan nog wel van. Dit draadje druipt volgens mij van het niet begrijpen van AI, of ik snap er zelf geen snars van, in beide gevallen is het beter om me er in het vervolg buiten te houden.
*toevallig juist in het geval van de 4-way-stop werd dat ook lastig voor Tesla. De wet schrijft voor dat je daar helemaal stilhoudt, ook al is het kruispunt vrij. 85% van de mensen komt niet tot een stop, NN leert dat dat bijvoorbeeld het geval is wanneer je alles goed kunt overzien en komt in die gevallen ook niet meer tot een stop (sinds het laatste stukje harde code eruitging en men overging op single stack FSD-beta) NTSHA grijpt in: FSD overtreedt de wet. Dus om dit op te lossen (toch single stack te kunnen blijven) is het NN overvoerd met wél stoppende auto's, dus de database genept met data die in het echt niet zo vaak voorkomt. Gevolg: de auto stopt en de chauffeur denkt, "dat zou ik dus nooit doen, hou kan dit?"
Punt is dat de auto een NN executeert, de training is offline, uiteraard kun je zeggen dat een NN niet voorgeprogrammeerd is, een getraind NN dat niet kan bijleren is effectief echter voorgeprogrammeerd. Zodra de training semi-real time kan wordt dat anders. Met HW3/4 red je dat gewoon niet.
bugboy
Active Member
Dat is dus exact wat AI in een offline omgeving dus wel is (voor dit soort complexe zaken). De auto heeft een fixed model in zijn geheugen staan en die leert niet bij. De enige manier om bij te leren is om een nieuw model naar de auto te pushen. Wellicht dat het mogelijk is om niet altijd het hele model te moeten pushen, maar nieuwe data aan het model toe te voegen. Op basis van dat model maakt de auto zelf zijn beslissingen.
Tesla zal continu het model blijven finetunen en met enige regelmaat nieuwe modellen naar de auto's pushen om het steeds beter te maken. De huidige hardware die je in een auto kan plaatsen heeft gewoon niet de processing-power om dit te kunnen. Overigens wil je ook wel een beetje controle houden over je trainingdata. Je wilt niet dat je het model gaat trainen op data van wegmisbruikers. Overigens is die kans relatief klein, omdat het percentage wegmisbruikers relatief klein is.
Heel simplistisch gesteld komt AI op twee dingen neer:
- Je hebt input-data waarmee je een model kan maken (het zogenaamde trainen). Dit vergt enorme rekenkracht en op dit moment heb je daar grote clusters voor nodig om dat te kunnen doen als het om complexe modellen gaan. De "computer" die Tesla hiervoor gebruikt is Dojo.
- Op basis van die modellen kan je vervolgens beslissingen maken. Ook dat vergt best wel zware hardware, maar het is veel beter behapbaar. Dat wordt dus uitgevoerd door HW3/HW4.
Daarom moet je zorgen voor een zeer gevarieerde en representatieve dataset. Als er één bedrijf over zo'n set beschikt voor autonoom rijden, dan is het Tesla wel, dus ik dicht ze ook de beste kansen toe.
Je moet de boel echter wel finetunen voor verschillende landen. Stel dat je een Amerikaans model 1-op-1 in een Nederlandse auto zet, dan zal die dus nooit auto's van rechts voorrang geven, want die regel bestaat niet in de VS. Net zoals een Amerikaan die in Nederland gaat rijden het niet weet (als die zich niet verdiept in onze regels) zal ook de auto dat niet weten. Daarom moet je voor Nederland de auto ook trainen dat auto's van rechts voorrang hebben.
Voor fietsers op de rijbaan is het wellicht anders. De auto zal wellicht altijd proberen objecten te ontwijken, dus ook fietsers. Dat zal wellicht wel goed gaan, maar als je er expliciet op gaat trainen zal het zeker beter en/of soepeler gaan. Daarom haalde ik ook bijvoorbeeld de 60km zones bij ons aan. Dat zijn ook situaties die je buiten Nederland vrijwel niet tegenkomt en ik vraag me af hoe FSD daar mee om zal gaan (als Tesla er niet op getraind heeft).
De fietsstraat is ook zo'n typisch lokaal concept, waarbij je geacht wordt rustig te rijden en fietsers ruim baan te geven. In Nederland heeft het geen juridische status, maar in België wel. Ook daar dien je je dus anders te gedragen. Een Rettungsgasse is voor een Duitser triviaal, maar in Nederland totaal niet gebruikelijk. Nu zal een mens -door kuddegedrag- waarschijnlijk ook wel opschuiven (want iedereen doet het), maar zonder training is de kans groot dat de Tesla lekker in het midden blijft rollen.
Voor face-recognition (bijv. in Google Photos) start je meestal met een standaard model en als je zelf je foto's toevoegd, dan zal het model voor jou gefinetuned worden. Vaak zie je dat je moet bevestigen of iemand een bepaald persoon is. Als je dat consequent doet zal je merken dat het model steeds beter wordt. Bij Google Photos wordt dat in de cloud gedaan en zal het model dus ook bij Google staan. De basismodellen zijn tegenwoordig vaak al zo goed dat ze al heel goed in staat zijn verschillende mensen te onderscheiden en te bepalen of iemand dezelfde persoon is. Hoe iemand heet kan je ook met AI natuurlijk niet bepalen (tenzij je de hele dataset van Facebook, LinkedIn, Instagram, ... erbij zou betrekken).
Op een iPhone gebeurt het vooral lokaal en zal het standaardmodel op je telefoon aangepast worden. Daar doe je dus wel training op het device en daarom vereist het vaak ook specialistische hardware. Maar gezichten herkennen is vele malen eenvoudiger dan autonoom rijden.
Ik verwacht dan ook dat het voorlopig zo zal blijven dat modellen door Tesla worden aangeleverd en dat de auto die enkel gebruikt om op basis van het model beslissingen te kunnen nemen. Wellicht dat het in de toekomst mogelijk wordt om lokaal het model te finetunen, maar ik heb nog nooit gehoord dat dit nu al het geval is. Denk dat de huidige hardware zijn handen vol heeft aan image processing en beslissingen nemen op het bestaande model.
Tuurlijk wel.
Voldoende afstand houden, snelheid aanpassen en voor de rest een reactietijd die onhaalbaar is voor een mens.
Wij allemaal wel vloeken op het onnodig remmen van onze Tesla als we een vrachtwagen voorbij rijden, maar het vertragen is een erg eenvoudige manier om remafstand en reactietijd korter te maken.
Ik blijf erbij:
Klopt, maar dat fixed model is natuurlijk wel de cumulatieve ervaringen van miljoenen kilometers.
Als ik elk moment van al mijn autoritten nog zou herinneren, zou ik overigens na 20 jaar rijden met 5.0000km per jaar ook net 1 miljoen kilometers hebben gehaald. Maar ik vergeet nogal wat en blijf soms domme dingen doen.
job-lek
Active Member
Met een maximum snelheid van 30 km per uur in steden lost veel hiervan zich vanzelf op
Dikkie Dik
If gets hard, use hammer
De hele ‘Chuck Cook unprotected left turn’ sage is een mooi voorbeeld hoe ze dat in Beta proberen op te lossen.
Dat beweer ik ook nergens. Transformers zijn waarschijnlijk nog belangrijker omdat die significant betere machine learning mogelijk maken en die zijn ook niet ontwikkeld door Tesla. Die zijn ontwikkeld in 2017 mede door OpenAI.
Je hoeft in die staten net als in de helft van de VS helemaal geen goedkeuring te hebben. Je meld het gewoon aan en hatseflats.
In Duitsland werkt het systeem van Mercedes zo. Niet meer dan een filehulp waarbij je niet hoeft op te letten maar alsnog op ieder moment bereid moet zijn om het over te nemen.
Wat ik zeg is helemaal niet simpel en vergt enorme resources en tijd.
Uit het feit dat HW4 (en 5, 6, 7, etc) is en wordt ontwikkeld kan je niet concluderen dat HW3 niet voldoet.
bugboy
Active Member
Je kan dat niet 1-op-1 vergelijken. Toen ik na 20 lessen mijn rijbewijs haalde had ik denk ik nog geen 1000km gereden. Desondanks was ik gewoon een veilige verkeersdeelnemer die zich netjes door het verkeer kon bewegen. Ik weet 100% zeker dat je met dezelfde trainingsdata geen fatsoenlijk rijdende auto zou kunnen krijgen. Mensen zijn veel inventiever dan een voorgeprogrammeerd neuraal netwerk.
Ik ben het wel met je eens dat mensen ook fouten maken en wellicht soms onbezonnen acties hebben, maar dat komt met name door gebrek aan concentratie (vooral door saaie wegen) en emoties. Beide zaken zal een zelfrijdende auto veel beter presteren.
Laat ik het dan anders stellen. Tot nu toe is het nog niet gelukt om een zelfrijdende auto op HW3 te laten rijden (in productie). Daarbij verwacht ik dat Tesla zijn resources volledig gaat inzetten om het met HW4 mogelijk te maken. Waarom zouden ze nog veel moeite doen voor HW3? Als je een pre-HW4 auto hebt gekocht met FSD, dan verwacht ik niet dat je ooit nog wat aan FSD gaat hebben in die auto. Wellicht dat Tesla het mogelijk maakt om het over te zetten naar een nieuwe HW4 auto als je een andere koopt. Voordat FSD echt goed zal gaan werken zullen veel eigenaren toch al in een andere auto gaan rijden.
Phil V
Well-Known Member
Waarom denk je dat je tot je 18e moet wachten om je rijbewijs te halen?
Om de basiskennis op te doen voor je lessen mag volgen. Leren kijken, verantwoord leren gedragen, oog-voet coördinatie, snel beslissen…
En als je de ongevalstatistieken per leeftijd bekijkt, dan is 18 jaar nog onvoldoende.
Dikkie Dik
If gets hard, use hammer
Heel simpel, van HW3 hebben ze de meeste Data. HW4 loopt minimaal een half jaar achter qua ontwikkeling.
Er zit nog een voordeel aan ontwikkelen voor een minder capabel platform, het dwingt het team zo lean mogelijk te werken.
Exact dit. Het biologische NN heeft er dan al 18 jaar training opzitten.
Daarom werk dan een US systeem niet hier
daar mag je vanaf je 16e al rijden. Ik weet niet meer wie riep dat het hetzelfde is maar blijkbaar heb je minstens 2 jaar extra training nodig voor je in NL mag rijden.ook nog ff een 'true story' mede studiegenoot van me ging in amerika studeren (is dus al ff terug, begin jaren 90). Hij wilde zijn motorrijbewijs halen. Reed op de motor naar de examenlocatie en kreeg te horen: "rijd nu deze heuvel op en schakel terug". Zijn reactie was "Deze motor heeft geen versnellingen" (t was meer een brommer). Waarop de examinator zei "oke dan rijd nu deze heuvel op en doe of je terugschakelt"
Inderdaad. Iedereen die denkt dat ie heeft leren rijden in 20 lessen onderschat de 18 voorgaande jaren, en overschat ook zijn kunnen na 20 lessen.
Dat we iteraties met modellen hebben is net hetzelfde als miljoenen jaren evolutie. Dat kost ook nog altijd tijd, ook al is je compute power beter dan 10 of 5 jaar geleden.
bugboy
Active Member
Je trekt het uit de context. @wooter gaf aan dat het Tesla model veel meer kilometers heeft gereden dan hij en ik gaf aan dat je dat niet 1-op-1 kan vergelijken. De vergelijking die ik maak met mijn rijlessen is om aan te geven dat die vergelijking dus niet op gaat. That's all...
In de VS ben je vaak meer afhankelijk van een auto dan bij ons, vanwege de grotere afstanden. Ook is het verkeer vaak wat eenvoudiger dan bij ons, vanwege 4-way stops. Het valt mij elke keer weer op als ik in de VS rij dat het veel relaxter is dan bij ons. Ik kan me er wel iets bij voorstellen dat de regels daar iets anders zijn. Overigens heeft die 16-jaar regel ook wel een voordeel. Tussen 23:00 en 05:00 mag je niet rijden totdat je een jaar je rijbewijs hebt of totdat je 18 jaar bent (in Californië althans). Daarmee voorkom je wel een beetje de roekeloze terugweg na feestjes. In de praktijk zie je dan ook dat in die leeftijd feestjes eerder beginnen en ze voor 23:00 thuis zijn.Daarom werk dan een US systeem niet hier
Similar threads
