埃隆一直在暗示关于现实世界的人工智能--这可能意味着什么

几年来，我有一个问题写下来，当我们采访 Elon 时我告诉自己（顺便说一句，你随时都可以？），我们应该问他。建造机器人的机器人在哪里？

首先，让我们从 Autopilot 开始。正如埃隆多次描述的那样，一个人只是放置在万向节（颈部）和车载计算机（大脑）上的两个摄像头（眼睛），我们能够以极少的事故驾驶车辆保险可以弥补差异，并使我们今天拥有的这个复杂的运输世界成为可能。特斯拉汽车的四面都有摄像头和多个其他传感器，理论上应该能够比万向节上的两个摄像头更好地完成同样的工作。然而，最大的问题是人工智能无法掌握对周围现实世界的理解。对于人工智能来说，这是目前最困难的问题之一，解决它的方法可以以更多方式彻底改变世界，而不仅仅是完全自动驾驶，而这正是埃隆最近暗示的。

特斯拉的方法是关键

与训练 AI 像人或司机一样思考的方式不同，Waymo 等竞争对手首先在道路上多次驾驶它来训练 AI，这是他们教汽车如何在这条路上行驶的过程。之后，它就可以自己完成了。它通常无法在未经训练的街道上工作，相比之下，它无法处理意外情况。在某些方面，特斯拉正在开发的用于训练人工智能的技术和独特的方法比什么都重要。大多数记者会被迫指出训练神经网络的数据量，但实际上，当你有和特斯拉一样多的车辆在路上行驶时，你不会保存所有的驾驶镜头 - 你只是可以'吨。

正如安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy) 在多次演示中指出的那样，Autopilot 团队会选择一个需要改进的区域，例如停车标志，然后他们要求所有车辆向他们发送他们认为可能是停车标志的剪辑。这些数据会被收集一段时间，经过训练，最后被删除。然后团队继续下一个任务。如果他们看到一些非常好的和罕见的极端情况，他们可能会保存那些，但这可能只是他们收到的一小部分。使用这种策略，他们一步一步地向 AI 教授新事物。有点像装配线，他们不断解决最薄弱的环节。

最重要的是减少训练车辆将遇到的这些特定方面和情况所需的时间。当 Dojo 最终上线时，这将再次提升一个档次，但如果没有自动改进过程，单独的超级计算机不会产生如此大的影响。

套用 Andrej Karpathy 和 Elon Musk 的话来说，他们正在尝试尽可能多地自动化流程，这正是核心 Autopilot 团队只有 10-20 人的原因。巧合的是，当 CleanTechnica 在弗里蒙特的特斯拉工厂参观时，在大约 10 米外，我们看到 Elon 与那支大约 15 人的团队会面。

自动化程度越高，学习时间越快，人工智能改进的速度也就越快。这个问题有两个重要的限制。这些是道路上可以收集数据的汽车数量，如果车队足够大，您就会遇到下一个问题，即处理能力。下面是 3 个例子，说明它的作用或可能看起来像什么。您是否收集了足够多的 STOP 标志镜头：

非道场：

计算机可以在合理的时间内处理素材，将可靠性提高几个百分点，使其不再是最薄弱的环节，然后继续下一个？

道场：

特斯拉正在开发一种名为 Dojo 的神经网络训练计算机来处理真正海量的视频数据。这是一头野兽！如果这听起来很有趣，请考虑加入我们的 AI 或计算机/芯片团队。

- 埃隆·马斯克 (@elonmusk) 2020 年 8 月 14 日

收集尽可能多的镜头，让您的整个车队在更长的时间内为您提供，并在合理的时间内使用 Dojo 超级计算机进行处理？

• 像现在一样收集尽可能多的数据，但处理它的速度比以前快得多，并更快地转移到下一个方面？
• 最后两者之间的中间地带。

Dojo 不是必需的，但会使自动驾驶变得更好。仅仅比人类驾驶员更安全是不够的，Autopilot 最终需要比人类驾驶员安全 10 倍以上。

- 埃隆·马斯克 (@elonmusk) 2021 年 1 月 1 日

这完全符合 Elon 所说的 Dojo 不是达到 4 级或 5 级自治的限制，但它可以加速这个过程。这个过程中最薄弱的环节实际上是需要做某事的人。但是，如果您只是继续扩大团队，那将是无止境的。自动化是获得足够快的改进速度以最终达到 4 级和 5 级自治所需的可靠性的唯一方法。

Elon 对现实世界 AI 的暗示

现在我们进入真正令人兴奋的部分。埃隆最近发布了一些推文，暗示了我长期以来一直想知道的事情，这让我们回到了制造机器人的机器人问题上。以下是推文：

FSD beta build V8.1 通常可以在没有干预的情况下驱使我四处走动。下一个版本是除此之外的一大步变化。特斯拉正在解决现实世界人工智能的主要部分。这并不广为人知。

- 埃隆·马斯克（@elonmusk），2021 年 3 月 3 日

我们正在将所有 NN 升级为环绕视频，在焦点区域使用子网（相对于所有未裁剪像素的同等计算）和许多其他事情，因此需要更多时间来编写和验证软件。也许下周有事。

这正在演变成解决物理世界人工智能的很大一部分。

- 埃隆马斯克 (@elonmusk) 2021 年 2 月 24 日

潜在的

- 埃隆·马斯克 (@elonmusk) 2021 年 2 月 24 日

似乎有可能

- 埃隆马斯克 (@elonmusk) 2021 年 2 月 24 日

现实世界的人工智能，物理世界的人工智能。 Elon 的意思是我们从物体识别到理解周围世界的步骤。理想情况下，我们希望在仓库、工厂和许多其他地方放置更多机器人。这些例子是一个与汽车行驶的街道截然不同的现实世界。假设家里的机器人女仆/管家或厨房的机器人厨师也是如此。这些都是现实世界的 AI 问题，如果您想超越基本功能，团队需要在实现基本功能的每一步都掌握 AI，那么自动化 AI 的学习过程是唯一现实的解决方案。在几乎所有这些应用程序中，收集大量数据都极其困难，因为没有数百万人像特斯拉的 Autopilot 那样自愿照看人工智能。

如果有人可以用机器人厨师手臂原型和厨房填满一个空仓库，并让他们夜以继日地自动学习，不断改进并在几年内获得可销售的产品，那么投资者会向他们投入大量资金，以至于开发人员都会淹死在里面。需要的人工输入越少，它的可扩展性就越大。

是的，一旦我们解决了错误，我们将打开 Dojo 作为 Web 服务进行培训

- 埃隆·马斯克 (@elonmusk) 2020 年 9 月 20 日

特斯拉为 FSD 学习和开发的一切有朝一日都可以用来训练各种现实世界的人工智能。这很有趣，因为有些人已经有点怀疑 FSD 是否会奏效，以及特斯拉 FSD Robotaxi 的未来是否已经包含在当前的股票估值中。然而，如果我告诉你特斯拉可能是解决现实世界人工智能问题的关键呢？如果特斯拉继续实现这一过程的自动化，那么现实世界的人工智能市场可能不得不为重大颠覆做好准备。至于上面的推文，就看你怎么解读了。如果我们的理论是正确的，那么特斯拉可以提供的可能不仅仅是原始处理能力。在某些方面，这将像谷歌云的 AutoML（自动机器学习）一样工作，但它不是一个小的机器学习操作，它有利于从一堆图像中学习有用的东西，而是一个训练 AI 的工具包现实世界中的操作，无论是厨房还是仓库交付系统。

不是机器人，是人工智能

我们现在已经看到了波士顿动力公司的步行机器人能够做的惊人的事情，无论是四腿还是两条腿。事实上，SpaceX 最近使用了一个来检查 Starship SN10 坠机现场。那里的进步是波士顿动力公司设法解决了像动物一样行走的问题，保持平衡，不摔倒，最近，能够了解他们可以走路的地方以及如何克服障碍。

然而，当谈到真正了解他们周围的环境并与他们互动时，他们并不那么聪明，并且迫切需要培训。他们也可能缺乏所需的板载处理能力，但主要是人工智能是问题所在，因为没有人工智能真正解决了现实世界的人工智能问题，这本质上是一个学习问题。在机器人的情况下解决这个问题可以使令人难以置信的新事物成为可能。



特斯拉弗里蒙特工厂的车身修理厂。图片来源：Chanan Bos |清洁技术

建造机器人的机器人

特斯拉多年来一直致力于制造机器的机器，它本质上是一个高度自动化的工厂，但如果我们达到一个机器人可以制造另一个机器人的地步，那么指数增长就成为可能。不幸的是，以这种方式直接进行机器人乘法还有很长的路要走。然而，如果一组机器人可以被编程为在月球或小行星上用当地原材料建造一个工厂，而地球所需的投入最少，一个可以建造更多机器人的工厂，突然间大规模的 Kardashev 1* 规模的项目成为可能。在某些方面，它就像冯诺依曼探测器*，但现在以工人机器人的形式出现，能够将太阳系的原材料变成我们需要的任何东西。

*卡尔达舍夫等级衡量一个文明的先进程度，目前我们是 0 型，而 1 型在技术上能够使用和储存其星球上的所有可用能量。

*冯诺依曼探测器--一种自我复制航天器的想法，它在到达一个新的太阳系时使用当地的原材料进行复制，并将复制品发送到附近的恒星来做同样的事情。通过传统的慢速太空旅行，探测器可以在短短 50 万年内完全探索我们的星系。当应用于建筑时，自我复制甚至定期复制可以实现指数增长和令人难以置信的大型项目。

多年来，我一直在想，为什么埃隆没有像波士顿动力公司这样专注于制造机器人的机器人问题的公司。不过，再一次，假设他正在为此努力，他可能已经预见到更大的问题，这不是硬件，而是为其提供动力的人工智能，在这种情况下，他找到了最有利可图和最现实的方法来资助方法的开发需要破解现实世界的人工智能。不过，当他在 2012/2013 年决定追求 Autopilot 时，我真的想知道其中有多少实际上是计划的一部分。

现实世界的人工智能如何融入埃隆的宏伟计划

不需要，但由于光速延迟在火星上非常有用

- 埃隆·马斯克 (@elonmusk) 2020 年 2 月 2 日

埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的野心，正如他现在已经说过的那样，是保持意识的存在。这可以分解为 3 个不同的子目标和实现目标所需的各种技术。最简单的定义是使用 SpaceX 的可快速重复使用的火箭在火星上建立文明，从而使生命多行星。二是保护地球和地球上的人类。这将在特斯拉的帮助下完成，这将有助于将世界转变为可再生能源，并确保这个世界仍然适合居住。然后最后一个与人工智能接管有关。

OpenAI 最初是为了防止 AI 熄灭意识。然而，他们自己可能已经成为他们应该拯救我们的恶棍，而不是我们需要的救世主，这有很多讽刺意味。埃隆一直在说什么？命运喜欢讽刺？大约在同一时间成立的硬币的另一面是，Elon 创立了 Neuralink，这样我们就可以在无法击败 AI 的情况下加入它，至少让意识与 AI 思想保持相关性。

The Boring Company 和 Starlink 都可以归功于帮助特斯拉和 SpaceX 实现各自的目标。 Starlink 提供资金，The Boring Company 帮助避免地球上的交通，并可能为我们在火星的地下生活提供场所，因为所有的辐射都会使表面变得危险。

尽管如此，如果我们能够解决现实世界的人工智能问题，那么我们就可以让机器人做很多肮脏的工作。在没有它们的情况下在火星上居住需要更长的时间。再一次，机器人和现实世界的人工智能可以加速进步。