在上個(gè)月的 Train AI 會(huì)議上，特斯拉 AI 及計(jì)算機(jī)視覺(jué)部門總監(jiān) Andrej Karpathy 談了自己對(duì)當(dāng)前 Autopilot 發(fā)展的見(jiàn)解，Karpathy 表示他目前正利用特斯拉無(wú)人車隊(duì)的大量數(shù)據(jù)，試圖通過(guò)訓(xùn)練特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，來(lái)改善 Autopilot 的自動(dòng)駕駛能力。

首先，他簡(jiǎn)要介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件的發(fā)展歷史，以及他稱之為 “software2.0” 的過(guò)渡時(shí)代。所謂的 “software2.0” 時(shí)代，是指機(jī)器學(xué)習(xí)能夠代替工程師，設(shè)計(jì)并創(chuàng)建應(yīng)用程序。

進(jìn)一步，他解釋了它是如何應(yīng)用于特斯拉日常的開(kāi)發(fā)工作，特別是在無(wú)人駕駛方面的應(yīng)用。

工程師通常把特斯拉的研發(fā)車稱為“機(jī)器人”。因此，Karpathy 表示特斯拉擁有全球規(guī)模最大的機(jī)器人集群，部署了超過(guò) 25 萬(wàn)輛車。而現(xiàn)在他要做的是，訓(xùn)練這些機(jī)器人并讓它們學(xué)會(huì)自己開(kāi)車。

Karpathy 提到加入特斯拉 11 個(gè)月以來(lái)，他在特斯拉的 Autopilot 部門中推出了更多版本的“軟件 2.0”，他用這些圖像說(shuō)明了這一點(diǎn)：

這是在今年3月份推出的 Autopilot 軟件更新中推出的，他所指的很可能是重寫了特斯拉使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而顯著地改善了 Autopilot 的性能。

而現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正在慢慢接收特斯拉 Autopilot 的代碼，Karpathy 強(qiáng)調(diào)該團(tuán)隊(duì)正在致力于數(shù)據(jù)標(biāo)簽和創(chuàng)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集架構(gòu)的研究。

Karpathy 還談到，自從加入特斯拉以來(lái)，他每天睡眠的時(shí)間大大縮短，這其中的原因主要是日常工作由實(shí)際建模和算法研究轉(zhuǎn)向了處理大量數(shù)據(jù)庫(kù)而導(dǎo)致的：

他舉了個(gè)例子，描述了由于不同地區(qū)車道種類的多樣性，標(biāo)記這些不同類型車道線的工作也將變得相當(dāng)復(fù)雜。

他提到的另一個(gè)例子是關(guān)于交通信號(hào)燈的數(shù)據(jù)集，他說(shuō)這個(gè)數(shù)據(jù)集真的“非常瘋狂”，如下圖所示：

Karpathy 解釋到構(gòu)建數(shù)據(jù)集需要大量的 “時(shí)間和精力”，這是非常 “痛苦的” 的一項(xiàng)工作。這就是為什么他們正試圖在特斯拉建立新工具上創(chuàng)建 “ 軟件 2.0 ”，從而幫助他們完成數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的工作。