Chicos,espero que no le sepa mal a nadie porque creo que aqui mas o menos somos todos fans de las nuevas tecnologias, pero como conductor profesional, no os podeis imaginar la de variables traducidas en forma de imprevistos,necesidad de inventiva,capacidad de observacion especial,intuicion, juicio hacia coches que conducen por ejemplo de forma erratica....es solo mi manera de decir que hasta que llegue un hardware+software montados en 4 ruedas que tenga la misma capacidad de conduccion que tu y que yo podeis esperar sentados, llegar llegara seguro,en cuanto una IA sea capaz de razonar de forma similar a un ser humano, en 50-100 años, pero hasta entonces,mucho cuidado a todos aquellos con suficiente espiritu aventurero como para utilizar la conduccion autonoma hoy dia, recordad que son basicamente "sigue comandos": en caso de que te encuentres con esto haz esto, en caso de que te encuentres con esto otro haz esto otro.....y mientras sigan siendo simples "sigue comandos" el nivel de seguridad que deseariamos queda muy muy lejos

El problema de verdad que tienen los asistentes de conducción es que en la carretera, aparte de otros coches con dichos asistentes, hay simios y que como buenos simios que somos, tomamos decisiones arbitrarias, y no siempre respetamos la legislación vigente.

Esos puntos introducen muchísima complejidad al conducir.

Pero yo sí creo que veremos coches autónomos en los próximos 10 años.

Enviado desde un dispositivo móvil. Perdonad por la brevedad.

Chicos,espero que no le sepa mal a nadie porque creo que aqui mas o menos somos todos fans de las nuevas tecnologias, pero como conductor profesional, no os podeis imaginar la de variables traducidas en forma de imprevistos,necesidad de inventiva,capacidad de observacion especial,intuicion, juicio hacia coches que conducen por ejemplo de forma erratica....es solo mi manera de decir que hasta que llegue un hardware+software montados en 4 ruedas que tenga la misma capacidad de conduccion que tu y que yo podeis esperar sentados, llegar llegara seguro,en cuanto una IA sea capaz de razonar de forma similar a un ser humano, en 50-100 años, pero hasta entonces,mucho cuidado a todos aquellos con suficiente espiritu aventurero como para utilizar la conduccion autonoma hoy dia, recordad que son basicamente "sigue comandos": en caso de que te encuentres con esto haz esto, en caso de que te encuentres con esto otro haz esto otro.....y mientras sigan siendo simples "sigue comandos" el nivel de seguridad que deseariamos queda muy muy lejos

Aunque estoy contigo en que queda tiempo para una conducción autónoma total segura y fiable (más que un humano), desde el respeto comentarte que hay dos errores que has cometido en el discurso (soy experto en IA):

En primer lugar, estas inteligencias artificiales no van a tardar 50-100 años en llegar. Y esto es porque las redes neuronales están avanzando exponencialmente (es decir, cada año avanzan más rápido que el año anterior). Por lo tanto, unas redes neuronales suficientemente inteligentes y potentes yo las veo posibles en unos 5-10 años como mucho.

Por otro lado, estos elementos no son unos simples "sigue comandos". Las redes neuronales artificiales de Tesla (actualmente tienen unas 50 trabajando en cada coche) analizan el estado del tráfico mediante 3D object detection, realizan un SLAM de los alrededores y, junto con algunos comandos, toman decisiones. Todo esto se entrena en entornos virtuales fotorrealistas construidos a partir de los vídeos que opcionalmente enviamos mediante nuestros Teslas.

Por ende, y por no extenderme mucho, creo que la tech del FSD llegará antes de lo que nos esperamos, y más ahora que Tesla tiene el 4o supercomputador para IA más potente del mundo. Por ello, creo que veremos avances interesantes en los próximos años, y una conducción autónoma nivel 4 podremos verla en unos 5 años IMHO.

Quiero reiterar que esta es mi opinión y experiencia, y la ofrezco desde el respeto.

Saludos!

Muy interesante tu explicación, @JParzival .

Como experto en el tema, si tienes tiempo, ¿nos darías más detalles acerca de lo que comentas?

Me picó la curiosidad y es un tema en el que desconozco mucho.
Gracias de antemano!

Saludos.

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Cita de: Francisco35 en 23 de Agosto de 2022, 11:09:57 pm

Chicos,espero que no le sepa mal a nadie porque creo que aqui mas o menos somos todos fans de las nuevas tecnologias, pero como conductor profesional, no os podeis imaginar la de variables traducidas en forma de imprevistos,necesidad de inventiva,capacidad de observacion especial,intuicion, juicio hacia coches que conducen por ejemplo de forma erratica....es solo mi manera de decir que hasta que llegue un hardware+software montados en 4 ruedas que tenga la misma capacidad de conduccion que tu y que yo podeis esperar sentados, llegar llegara seguro,en cuanto una IA sea capaz de razonar de forma similar a un ser humano, en 50-100 años, pero hasta entonces,mucho cuidado a todos aquellos con suficiente espiritu aventurero como para utilizar la conduccion autonoma hoy dia, recordad que son basicamente "sigue comandos": en caso de que te encuentres con esto haz esto, en caso de que te encuentres con esto otro haz esto otro.....y mientras sigan siendo simples "sigue comandos" el nivel de seguridad que deseariamos queda muy muy lejos

Aunque estoy contigo en que queda tiempo para una conducción autónoma total segura y fiable (más que un humano), desde el respeto comentarte que hay dos errores que has cometido en el discurso (soy experto en IA):

En primer lugar, estas inteligencias artificiales no van a tardar 50-100 años en llegar. Y esto es porque las redes neuronales están avanzando exponencialmente (es decir, cada año avanzan más rápido que el año anterior). Por lo tanto, unas redes neuronales suficientemente inteligentes y potentes yo las veo posibles en unos 5-10 años como mucho.

Por otro lado, estos elementos no son unos simples "sigue comandos". Las redes neuronales artificiales de Tesla (actualmente tienen unas 50 trabajando en cada coche) analizan el estado del tráfico mediante 3D object detection, realizan un SLAM de los alrededores y, junto con algunos comandos, toman decisiones. Todo esto se entrena en entornos virtuales fotorrealistas construidos a partir de los vídeos que opcionalmente enviamos mediante nuestros Teslas.

Por ende, y por no extenderme mucho, creo que la tech del FSD llegará antes de lo que nos esperamos, y más ahora que Tesla tiene el 4o supercomputador para IA más potente del mundo. Por ello, creo que veremos avances interesantes en los próximos años, y una conducción autónoma nivel 4 podremos verla en unos 5 años IMHO.

Quiero reiterar que esta es mi opinión y experiencia, y la ofrezco desde el respeto.

Saludos!

Muchas gracias,muy interesante conocer la opinion de un experto en IA......aun creyendo que seamos capaz de desarrollar una ia equivalente en un plazo de 10 años " que lo veo mas que justo pero quien soy yo para desmentirlo..."  Traducido al coche.....de forma generalizada....sigo viendo un horizonte de 50 años minimo, pero si ya se ha conseguido en 10 no me doleran prendas en pasarme por aqui y reconocer que tenias razon

Yo digo lo de siempre, mucho tiene que cambiar la cosa para que ponga mi vida en manos de un sistema informático. Si el móvil se te cuelga lo reinicias y a volar pero si el coche se te cuelga o le da una paraonia y te estampas contra un muro a 100km/h a ver quien te reinicia a ti.

Saludos.

Muy interesante tu explicación, @JParzival .

Como experto en el tema, si tienes tiempo, ¿nos darías más detalles acerca de lo que comentas?

Me picó la curiosidad y es un tema en el que desconozco mucho.
Gracias de antemano!

Saludos.

Enviado desde un dispositivo móvil. Perdonad por la brevedad.

Luego si tengo tiempo, os pongo una explicación larga sobre cómo van todos estos temas.
Estoy metido dentro de la industria de la IA, pero no dentro de la IA para hacer FSD. Entonces entiendo lo que hacen, más o menos jeje.
Pero sí, luego os pongo un post detallado con todo esto, @keops , para los que estéis interesados.

Yo digo lo de siempre, mucho tiene que cambiar la cosa para que ponga mi vida en manos de un sistema informático. Si el móvil se te cuelga lo reinicias y a volar pero si el coche se te cuelga o le da una paraonia y te estampas contra un muro a 100km/h a ver quien te reinicia a ti.

Saludos.

Los aviones actualmente funcionan con sistemas automáticos.
De hecho, en informática en los 80, se estudiaban lo que se llama "sistemas expertos", que son los sistemas que dirigen estos vuelos de los aviones.

El problema de los coches actualmente es que no tienen redundancia, como en los aviones, y que las posibilidades de que alguien te la líe en carretera son superiores. Pero por complejidad de máquina, debería de ser más sencillo.
Luego en el post que pretendo poner hablaré de esto.

Saludos!

Yo sigo sin verlo a corto plazo, al menos en un Tesla. Una cosa es darse una vuelta de 30mins y otra cosa es usarlo durante cientos de horas al año, viendo los errores tan graves que comete habitualmente el modo de AP actual que admiten en la EU. Por ejemplo, es frecuente que se equivoque con la velocidad máxima de la via, puedes estar en la autopista y el pensar que el limite es 40 o viceversa.

Yo sigo sin verlo a corto plazo, al menos en un Tesla. Una cosa es darse una vuelta de 30mins y otra cosa es usarlo durante cientos de horas al año, viendo los errores tan graves que comete habitualmente el modo de AP actual que admiten en la EU. Por ejemplo, es frecuente que se equivoque con la velocidad máxima de la via, puedes estar en la autopista y el pensar que el limite es 40 o viceversa.

Efectivamente,dejadme que os ponga un ejemplo practico, yo me he encontrado con estos elementos en medio de la via a una velocidad suficiente para que hubiera ocurrido una desgracia..
1-caja de carton
2- una viga de construccion (los camiones pierden la carga de forma bastante habitual)
3-un perro
4-un niño
Yo tengo un background de experiencia vital que me permite juzgar como tengo que reaccionar cuando me encuentre con uno de estos elementos,y voy a actuar de manera diferente sobre los pedales y el volante segun cual de estos elementos me encuentre.
Mi experiencia me dice que la caja de carton en medio de la via probablemente este vacia y por lo tanto el daño al vehiculo va a ser minimo o nulo en caso de choque frontal, con la viga de construccion yo juzgare que si me la como probablemente vaya a destrozar el coche,asi que la voy a intentar evitar pero intentando no tocar otros coches en la maniobra, con un perro voy ha hacer todo lo posible porque tengo un corazon,pero no me voy a jugar mi vida propia y cuando es un niño no me va a importar jugarme mi propia integridad y la de los coches que me acompañan porque la supervivencia del peque es prioritaria.....salvo que yo mismo este llevando niños en el coche..........y con todo esto quiero decir que conducir es tan dificil como vivir, que necesita de un aprendizaje vital que incluya etica y moralidad, y una capacidad de observacion perfecta, si la camara en combinacion con la ia del coche decide que el capo de una furgoneta blanca volcada debe ser el cielo por lo tanto sigue pa lante que no hay problema ya tenemos el primer gran problema a resolver que tardara mucho tiempo, y luego todos los razonamientos eticos y morales necesarios que van a requerir una ia tan compleja como nosotros mismos.

Porque cuando yo vea un terrorista con un cuchillo matando gente por la calle voy a intentar reventarle las rodillas con el frontal de mi coche si tengo oportunidad, pero si la ia de mi coche solo es capaz de razonar al 25% de la capacidad humana me clavara los frenos antes de que consiga romperle las piernas al terrorista, y en resumen,porque no quiero aburriros mas, entre 50 y 100 años para que los administradores politicos de nuestras ciudades/paises se la jueguen autorizando el uso generalizado de la conduccion autonoma. Un abrazo a todos.

A ver, explico un poco todo lo de la inteligencia artificial (como ha pedido @keops ) y demás aplicado a lo de Tesla.

Tras ver el AI Day del año pasado, en el que el Head of AI salió durante más de una hora explicando todo el stack de Tesla, se llegan a las siguientes conclusiones:

¿Por qué Tesla Vision?

Tesla actualmente recela de los sistemas Lidar porque son fácilmente falseables. Estos sistemas son "ciegos", enviando una gran cantidad de señal que tiene que rebotar en los objetos y luego volver, creando un mapa bastante preciso en 3D. El problema de los Lidar es que, los de alta precisión, son extremadamente caros y grandes, y por ende, poco estéticos ni aerodinámicos.
Tesla, para solventar este problema, cree que los coches deberían de ser como los humanos, donde la principal entrada de datos sea la vista. Por ello, delega toda la fuerza de la IA en las 8 cámaras que monta el coche.

Vale, obtenemos los datos de la vista. ¿Y ahora qué?

Bueno, pues Tesla tiene que tratar las imágenes para hacer una recreación del entorno y con ello tomar decisiones.
Esto suena extremadamente sencillo, pero lleva un nivel de complejidad extremo. Tan extremo como que ninguna otra empresa ha conseguido llegar al nivel que Tesla tiene hoy en día.

Tesla actualmente basa toda su arquitectura en una sucesión de redes neuronales con diferentes propósitos. Primero hace unas rectificaciones de las imágenes de las diferentes cámaras, para que todas tengan la misma pinta. Y una vez hecho eso, utiliza la llamada HydraNet, que consiste en una estructura de red neuronal con diferentes salidas y muchas ventajas computacionales (aquí no soy experto, pero según he investigado es así).
Además, como comentaba anteriormente, Tesla suele estar a la última en temas de Inteligencia Artificial. Las redes neuronales que usan para empezar a inferenciar la información según la cogen de las cámaras son RegNets, una variación de ResNet (de un paper de 2012, algo antiguo). En cambio, las redes neuronales que están más cerca de la parte superior (los outputs) son en forma de Transformer, basado en Attention (para los muy interesados, el paper es Attention is all you Need). Estas redes neuronales apenas tienen 4 o 5 años, y son capaces de entender muchas más cosas que las anteriores; son capaces de hacer diferentes actuaciones con la misma red neuronal por detrás.
Además de todo esto, Tesla hace una reconstrucción 3D por detrás de todo el mundo que rodea al coche, y además estima las trayectorias de los peatones y los coches decenas de veces por segundo (4D), para la mejor toma de decisiones.

Todo esto se junta con una serie de colas. Estas colas son para que el sistema tenga memoria (porque, de por sí, analizando imagen a imagen, el sistema no tiene memoria de lo que ha pasado anteriormente). Por ello, Tesla tiene tres colas, siendo las más importantes la de señales (guardando los últimos 1.67 segundos) y la de carriles e intenciones (que solo se actualiza en caso de moverse). Esta última sirve para que el coche, aunque haya pasado mucho tiempo parado en un semáforo, todavía sepa la obligatoriedad del sentido en el carril en el que está, y hasta que no se ponga a circular no se sobreescribirá esta información.

Como os dará la intuición, este stack es MUY PESADO computacionalmente, y Tesla ha hecho un trabajo ABSOLUTAMENTE EXCEPCIONAL para poderlo correr en coches, con grandes dosis de optimización.

Aquí me he saltado algunos pasos importantes y abstractos (como la vectorización del espacio en 4D, una fumada mental, o el uso de la telemetría del coche como input, las oclusiones parciales y cómo las solventa...) que podéis consultar en el vídeo el AI Day.

¿Cómo entrena Tesla las redes neuronales?

Atendiendo al comentario de @Francisco35 , está claro que hay situaciones limítrofes y absolutamente infrecuentes que apenas se dan y las redes neuronales apenas pueden ver. Y lo que no vean estas redes, no pueden aprenderlo (como si fueran niños pequeños). Tesla, a partir de las grabaciones que enviamos opcionalmente con el coche, ha montado un simulador fotorrealista de más de 3.200 km de carreteras donde los coches circulan tal y como circulan en la vida real, y el autopilot campa a sus anchas. De recorrer millones de kilómetros en estas simulaciones, el autopilot consigue ver numerosas casuísticas. Por ejemplo, en la 10.69 se han mejorado los giros a la izquierda. Estoy seguro de que Tesla ha estado incidiendo en que el autopilot hiciera miles o millones de giros a la izquierda, monitorizando cómo mueve el volante y los pedales, hasta que ha entendido la red neuronal como se hacen correctamente los giros a la izquierda.

De esta manera, si Tesla quiere probar cómo funciona el autopilot en caso de una caja caída, o de una viga, solo tiene que correrlo en la simulación, y si no le gusta lo que ve, enseñarle durante miles de ocasiones como evitar el choque o la mejor forma de tratarlo.

¿Y la ética?

Aquí está el campo que queda por desarrollar. Hoy en día es un vacío legal bastante grande el tema de qué debería de hacer el coche (matar a los del interior o la abuelita).
Ahora mismo los reguladores no saben si es problema del coche, del conductor, de la marca, de los desarrolladores... no se tiene precedente y no se ha establecido una ley. Por lo tanto, es uno de los campos que más quedan por desarrollar.

¿Y cuál es tu opinión, Parzival?

Bueno, mi opinión es que el HW actual de Tesla no será suficiente para el FSD.
Al igual que las redes neuronales están mejorando exponencialmente año tras año, esto muchas veces es debido a un aumento del peso de dicha red neuronal y, por lo tanto, se necesita mayor capacidad de computación.
Muchos problemas actualmente se resuelven con millones o billones de neuronas artificiales debido a su complejidad, y esto conlleva muchísimo cómputo.

Creo que Tesla actualmente ha conseguido un nivel de optimización del FSD para el HW actual bastante interesante. Creo que incluso mejorará ahora que tienen Dojo (el nuevo supercomputador) y pueden correr más simulaciones y entrenar de una manera mucho más completa.
Pero al igual, pienso que para conseguir el FSD de nivel 5 se necesitarán ordenadores mucho más potentes que los actuales en los coches, al menos una generación por delante, para correr stacks de redes neuronales ultra complejas (con arquitecturas que incluso estén por desarrollar) en tiempo real y con un framerate alto.

Ahora, con esto estoy tirando una moneda al aire, porque el equipo de IA de Tesla es el más avanzado del mundo (junto con el de Google, Facebook, el de AndrewNG y alguno más). Si consiguen sacarse algo de la manga, o incluso hacer un paper ellos mismos con unas nuevas redes que se inventen, podremos hablar de avances mucho más profundos en el medio espacio de tiempo.


En resumen: Me he dejado muchas cosas en este resumen, que podéis ver en el video de AI Day de 2021, pero creo que he resumido las cosas más importantes sobre cómo Tesla actualmente trabaja con la IA.
Mi predicción es que dentro de 1 o 2 años, Tesla sacará un nuevo hardware más potente con sus coches que pueda soportar redes más complejas y pesadas con el mismo framerate. Y con ese hardware, estaremos en FSD 4 o 5 en, quizás, 4-5 años si tenemos suerte, 10 si no tenemos suerte.
Respecto al tema de la ética, es un campo todavía sin regular y, por lo tanto, no puedo opinar de ello porque no lo saben ni los reguladores actualmente y cada uno tiene una opinión.

A partir de ahora, resuelvo dudas!

coche..........y con todo esto quiero decir que conducir es tan dificil como vivir, que necesita de un aprendizaje vital que incluya etica y moralidad, y una capacidad de observacion perfecta, si la camara en combinacion con la ia del coche decide que el capo de una furgoneta blanca volcada debe ser el cielo por lo tanto sigue pa lante que no hay problema ya tenemos el primer gran problema a resolver que tardara mucho tiempo, y luego todos los

Este tema ya lo sacó el MIT hace unos años y es una cuestión complicada. De hecho hay una especie de encuesta online donde te pone en diferentes situaciones y tienes que decidir por el coche: viejecito, embarazada, carrito de bebé, homeless, muchos viejecitos, gente de otras razas... y siempre tienes que optar entre darte tú la ostia, o llevarte a algunos por delante (unos u otros, a elegir). Incluso también te saca ejemplos de lo que llevas en el coche (niños, bebés, pareja) o escenarios de otro tipo (borracho cruzándose fuera del paso de cebra,  te has saltado una señal, vas con exceso de velocidad, etc).
Es tremendamente complejo porque entran muchos temas morales y es algo que la industria tendrá que regular en algún momento u optar por "salvar al conductor que es quien me paga".

Bueno, mi opinión es que el HW actual de Tesla no será suficiente para el FSD.

Estoy contigo. Van a necesitar procesadores específicos para este tipo de tareas de inferencia tipo TPU o similar. Y ahí todavía hay muchísmo que hacer. El HW actual tiene ya unos años y de generación en generación la subida de rendimiento es exponencial. Ya no se trata de cómputo "a lo bruto", si no de cómputo especializado en inferencia. Y las GPUs dejadas de lado pq es matar moscas a cañonazos.
Por poner un ejemplo, la primera generación de TPUs de Google es del año 2016... y van ya por la cuarta y una quinta a la vuelta de la esquina. ¡¡¡ en 6 años !!!!

Cita de: JParzival en 24 de Agosto de 2022, 05:36:21 pm

Bueno, mi opinión es que el HW actual de Tesla no será suficiente para el FSD.

Estoy contigo. Van a necesitar procesadores específicos para este tipo de tareas de inferencia tipo TPU o similar. Y ahí todavía hay muchísmo que hacer. El HW actual tiene ya unos años y de generación en generación la subida de rendimiento es exponencial. Ya no se trata de cómputo "a lo bruto", si no de cómputo especializado en inferencia. Y las GPUs dejadas de lado pq es matar moscas a cañonazos.
Por poner un ejemplo, la primera generación de TPUs de Google es del año 2016... y van ya por la cuarta y una quinta a la vuelta de la esquina. ¡¡¡ en 6 años !!!!

E insisto. Le falta redundancia en el hardware.

Cita de: inigoml en 24 de Agosto de 2022, 09:25:28 pm

Cita de: JParzival en 24 de Agosto de 2022, 05:36:21 pm

Bueno, mi opinión es que el HW actual de Tesla no será suficiente para el FSD.

Estoy contigo. Van a necesitar procesadores específicos para este tipo de tareas de inferencia tipo TPU o similar. Y ahí todavía hay muchísmo que hacer. El HW actual tiene ya unos años y de generación en generación la subida de rendimiento es exponencial. Ya no se trata de cómputo "a lo bruto", si no de cómputo especializado en inferencia. Y las GPUs dejadas de lado pq es matar moscas a cañonazos.
Por poner un ejemplo, la primera generación de TPUs de Google es del año 2016... y van ya por la cuarta y una quinta a la vuelta de la esquina. ¡¡¡ en 6 años !!!!

E insisto. Le falta redundancia en el hardware.

Sin ninguna duda falta redundancia como en los aviones, pero creo que es algo un poco más secundario en un coche donde no te chocas contra halcones a 850 km/h.
Pero si, un sistema autónomo nivel 5 tendrá que llevar redundancia

E insisto. Le falta redundancia en el hardware.

Sinceramente, peanuts. Meter un par de ordenadores de a bordo para ejecutar en paralelo, con lo que van a cobrar por el FSD, no les va a suponer demasiado problema. Digamos que es algo que pueden hacer más adelante cuando quieran. Detectar una cámara fallando es muy sencillo y lo deshabilitas, por lo que donde requieres redundancia es en la parte de inferencia. Y viendo los costes de las TPUs de Google, duplicarlos no va a ser mayor problema.
La parte problemática es llegar a un nivel de entrenamiento de los modelos para logar un f1 score elevado (o lo que es lo mismo, precisión alta y recall igualmente alto) que es donde está lo complicado. El hardware potente irá asociado al número de modelos a procesar en paralelo y no creo que vaya a ser demasiado caro. Redundarlo no deberá ser problema. Además imagino que adicionalmente a la parte puramente de redes neuronales, hay que completarlo con heurística a saco... la verdad es que es un trabajo impresionante.