特斯拉前人工智能总监、新晋AI网红老师AndrejKarpathy近日参加了MIT人工智能专家LexFridman的播客节目。对于人工智能爱好者来说，这次采访可谓是“两个大厨的狂喜”。在近三个半小时的采访中，两人谈到了人工智能、宇宙、人类社会等宏大命题，也详细讨论了特斯拉的多项技术，如自动驾驶、擎天柱人形机器人、以及特斯拉的视觉解决方案。此外，两人还谈到了观众最关心的安德烈辞职，以及特斯拉取消超声波雷达的原因。没有雷达：昂贵但难用！特斯拉去年从传感器套件中去掉了毫米波雷达，刚刚宣布去掉所有超声波雷达，只保留摄像头，采用纯视觉方案。莱克斯问道：“这会使车辆更难或更容易检测到道路吗？”这实际上是一种潜在的负担。”“这些传感器不是免费的，它们不可能凭空出现在汽车上。不仅要有完整的供应链，还需要专人负责采购”，而这些都需要真金白银。同时，传感器可能会出现故障，需要更换。“作为汽车制造的一部分，传感器的生产也会拖累整体进度。所以，你不仅需要采购和维护，还得有一个团队来编写固件。”不仅如此，使用雷达传感器还会导致探测系统的冗余。“将它们带入汽车系统可能会导致整个系统过度膨胀，”Karpathy说。安装如此多的传感器也会给数据引擎带来压力。随着时间的推移，传感器的功能也越来越精细。“现在的雷达太多了，每个雷达的功能都不一样，这就造成了探测系统的过度膨胀，而且雷达太多了，还会相互干扰，影响效果。”他高度赞扬了前老板马斯克的复杂性。对于简的能力，“我认为埃隆非常擅长简化。他曾经说过，‘最好的部分就是没有部分。’”他总是试图舍弃不重要的东西，总是做减法，因为他了解组织的熵现象。成本高，问题多，需要人员不断维修，还会带来探测系统的复杂性，这样的话，加装雷达的成本就高了，没有很大的发展潜力。”作为计算机视觉工程师，如果我们要完善车辆的检测网络，我们会考虑加传感器有没有用，有多大用处。我们进行对比实验，以真正确定雷达是否可以为车主提供非常有用的路况信息。但结果表明，差异并不重要。不多，这意味着雷达没用。Karpathy不仅解释了特斯拉放弃这项技术的原因，而且他断言其他汽车公司也会这样做。“与激光雷达类似，我认为超声波雷达不能提供很多额外信息。我认为其他仍在使用激光雷达的公司会放弃这项技术。”纯视觉解决方案：更好Karpathy对纯视觉解决方案抱有很大希望。“如果我们采用纯粹的视觉方法，我们可以集中所有资源并构建强大的数据引擎。”“这种传感器的带宽非常高，我们在这方面取得了真正的进展。如果你在这项技术上投入巨资，你就能取得非凡的成就。””Karpathy表示，纯视觉解决方案既必要又充分。从某种意义上说，世界是为人类视觉消费而设计的，人有视觉需求。同时，该解决方案可以提供所有驾驶员所需的所有驾驶信息。“所以我们不得不集中资源开发这项技术，并不断问自己：‘我真的必须引入其他传感器吗？’我认为在这种情况下答案是否定的。”虽然vision-onlyapproach得到了KarpathySupport的大量关注，但当Lex问到如何思考激光雷达和纯视觉解决方案，以及点云和体素的区别时，Karpathy坦言：这两者不是重点的自动驾驶。他说：“我一直无法理解这场辩论。因为这不是问题的核心。我认为大家在讨论自动化时应该注意是否有路试车队作为支持。这是关键。人工智能系统是否能更好的服务，所以在考虑传感器的检测能力时需要综合考虑，包括是否可以提供路测车队来收集大量数据，是否可以将传感器和数据融合，并将传感器集成到数据引擎中，以实现对数据不同部分的快速搜索，然后不断改进所使用的模型。厘米级地图：不需要！“这太疯狂了，”当被问及他对其他公司的看法时，卡帕蒂说。制作自动驾驶汽车运行区域的高清地图……如果你需要持续提供世界或城市的厘米级精确地图，并不断更新频率，这个成本太高了。“当Lex问到这种做法是否会扩展到美国所有地区时，Karpathy用Tesla的一个例子出来了：“人们不需要这么高精度的地图。一张低精度的地图就足以显示诸如此类的关键信息例如路况和前方道路。驾驶员可以使用这些关键信息来了解自己的环境，就像查看谷歌地图一样。”“特殊的特斯拉在其驾驶系统中使用类似谷歌地图的分辨率信息。但它没有预先绘制厘米级精确的地图。这是多余的，吃力不讨好的，并且削弱了团队专注于真正必要的东西的能力，这是计算机视觉问题。“辞职后还会回来吗？这就是爱”在谈到离开特斯拉的原因时，卡帕西表示这是一个艰难的决定，虽然特斯拉还没有完全实现自动驾驶，但研发团队已经能够自主研发。这次离职也让他有机会重新审视自己对人工智能、开源和教育的热爱，此前他曾在特斯拉工作5年，直接向大老板马斯克汇报，在特斯拉的高管中，他绝对是算得上是老手了。据报道，李飞飞的师兄此前已经休假数月，此前他也曾表示，近期休假后将重返特斯拉，但他直接宣布辞职。卡帕蒂表示：??“我很高兴在过去的5年里协助特斯拉实现了很多目标。离开的决定其实是一个艰难的选择。过去5年，自动驾驶完成了“毕业”。在城市的街道上。非常期待未来有更强的自动驾驶团队继续辉煌。”对于离职后的未来计划，他表示：“未来没有具体的计划，可能会回到一直以来的领域-术语激情，例如AI技术工作、开源和教育等。”当然，他在采访中也提到了重返特斯拉的可能性：“也许某个时候我会回来在特斯拉从事Optimus或AGI（通用人工智能）方面的工作。）工作。特斯拉将是一家了不起的公司，可以创造非凡。在这家大型机器人公司里，才华横溢的设计师正在创造前所未见的新事物。”从特斯拉高管到网红老师，Karpathy可以离开特斯拉从事人工智能，也可以有一天重返人形机器人和AGI工作。他追求的不是物质和地位，而是技术的不断进步，这与他的恩师李飞飞毕业后拒绝转行，坚持计算机图像识别研究的态度有异曲同工之妙。弟子”！
