Почему Tesla никогда* не сделает настоящий полноценный надежный реальный автопилот

Традиционные методы обработки изображений и видео, включая уже раритетные капсульные сети и модные видео‑трансформеры (их ждет та же участь), достигли своего потолка и для решения не самых сложных задач требуют огромных ресурсов. А есть задачи посложнее.

Не самая сложная задача – это Content ID YouTube, на разработку которой компания потратила минимум $100 млн и 10 лет. Задачу, которую должна решать система: сравнивать видео с видео и ловить пиратский контент автоматически.

Content ID – реально сложная, и по-своему выдающаяся система, про которую до сих пор известно довольно мало. Но даже она, при всех затратах и при всех усилиях лучших инженерных умов, остановилась примерно на половине пути. Хотя казалось бы: нужно всего-то сравнивать все видео с друг с другом.

Что уж говорить про системы так называемого автопилота, которые тоже работают с видео – но в гораздо более сложной и разнообразной среде. Несмотря на все громкие обещания Илона Маска уважаемого, воз и ныне там.

Разберем на примерах YouTube и Tesla, почему все компании, пытающиеся работать с видео и с компьютерным зрением, шагают по бесконечному тупику, и как наши методы TAPe нашей пока что малоизвестной научно-исследовательской лаборатории щелчком пальца (за которым стоят годы RnD) решают задачи бессильных в данном случае мегакорпораций.

Распознать знание