Первоначально опубликовано на https://dramsch.net 13 октября 2021 г.

Я только что провел свой первый основной доклад.

Поднявшись так высоко, давайте проанализируем, почему беспилотные автомобили служат примером, в котором движется машинное обучение.

Недавно я проверил кривую ажиотажа Gartner для ИИ, и похоже, что машинное обучение движется к пропасти разочарования. Я не подозреваю, что это будет еще одна зима ИИ, но об этом позже.

Самоуправляемые автомобили пережили корыто и направляются к земле обетованной.

Поучительные моменты от Теслы и друзей

Самоуправляемые автомобили разрабатывались десятилетиями.

ИИ в беспилотных автомобилях находится на пересечении множества технологий. Он успешно использует машинное обучение там, где это необходимо, но планирование траектории, например, — это классическая теория управления и A* для поиска пути.

Более того, Tesla — компания, которая активно инвестирует в инфраструктуру и своих сотрудников. Нанимаете Андрея Карпати? Наверное, хороший ход. Создаете один из самых больших серверов с графическим процессором? Наверное, хороший ход. Они не уклоняются от инвестиций, и это видно.

Эта интеллектуальная открытость для использования существующих решений, применения лучших подходов в других областях, передового машинного обучения, а также настойчивости и целенаправленных инвестиций могут изменить отрасль.

Приближается зима?

Нас определенно ждет интересное время впереди.

ИИ больше не одинок. Машинное обучение применяется во всех сегментах нашего мира, причем успешно! Он делает то, что раньше было невозможно в медицине, предсказании погоды и, очевидно, самоуправляемых автомобилях.

В то время как машинное обучение как дисциплина приближается к корыту разочарования, я вижу, что его применение последних достижений успешно подпитывает другие научные дисциплины.

Более того, широкая публика может на самом деле быть счастлива, что общий ИИ не был реализован на этот раз из-за изрядной порции скептицизма, включая (!) генерального директора Tesla Илона Маска.

Хотя, возможно, это уже не лето ажиотажа, когда мы можем наклеить ярлык ИИ на линейную регрессию, похоже, что машинное обучение никуда не денется.

Это атомное эссе было частью когорты #Ship30for30 в октябре 2021 года. 30-дневный ежедневный писательский челлендж от Дики Буша и Николаса Коула. Хотите присоединиться к вызову?