Илон Маск

"Интересно работать над ними вместе", - говорит Маск. "Они оба пытаются ориентироваться в мире".

К началу 2023 года проект нейросетевого планировщика проанализировал 10 млн. кадров видео, собранных из автомобилей клиентов Tesla. Означает ли это, что она будет просто не хуже, чем в среднем водители-люди? "Нет, потому что мы используем данные, полученные от людей, только в том случае, если они хорошо справились с ситуацией, - поясняет Шрофф. Люди, многие из которых находятся в Буффало (штат Нью-Йорк), оценивали видеозаписи и выставляли им оценки. Маск сказал им искать то, что "сделал бы пятизвездочный водитель Uber", и именно эти видеозаписи использовались для обучения компьютера.

Маск регулярно проходил по зданию Tesla в Пало-Альто, где инженеры, занимающиеся разработкой автопилота, сидели на открытом рабочем месте, и опускался рядом с ними на колени для импровизированных дискуссий. Однажды Шрофф продемонстрировал ему достигнутые успехи. Маск был впечатлен, но у него возник вопрос: Действительно ли необходим такой новый подход? Может быть, это излишество? Одна из его максим гласила: чтобы убить муху, не стоит использовать крылатую ракету, достаточно воспользоваться мухобойкой. Не является ли использование нейронной сети для планирования траекторий излишне сложным способом решения нескольких очень маловероятных проблем?

Шрофф продемонстрировал на примере Musk примеры, в которых нейросетевой планировщик работает лучше, чем подход, основанный на правилах. В демонстрационном примере была показана дорога, захламленная мусорными баками, упавшими дорожными конусами и случайным мусором. Автомобиль, управляемый нейросетевым планировщиком, мог объезжать препятствия, пересекая полосы движения и нарушая при необходимости некоторые правила. "Вот что происходит, когда мы переходим от правил к сетевому планированию пути", - сказал ему Шрофф. "Машина никогда не столкнется с препятствиями, если вы включите эту штуку, даже в неструктурированной среде". Именно такой прыжок в будущее привел Маска в восторг. "Мы должны провести демонстрацию в стиле Джеймса Бонда, - сказал он, - когда со всех сторон взрываются бомбы и с неба падает НЛО, а автомобиль проносится мимо, ни во что не врезаясь".

Системам машинного обучения, как правило, требуется цель или метрика, которой они руководствуются в процессе самообучения. Маск, который любит управлять, определяя, какие показатели должны быть главными, дал им ориентир: количество километров, которые автомобили с системой полного самообучения Tesla смогли проехать без вмешательства человека. "Я хочу, чтобы последние данные по количеству миль на вмешательство были стартовым слайдом на каждом нашем совещании", - распорядился он.