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Tesla est un monopole, nous ne le savons pas encore – La start-up – Moyenne

Tesla est un monopole, nous ne le savons pas encore - La start-up - Moyenne


TLa journée d’autonomie d’esla allait et venait, et les investisseurs et les critiques n’ont pas été impressionnés par cette présentation ambitieuse. Nous avons tous entendu cette histoire avant; les voitures autonomes sont à l’horizon depuis des années. Pour beaucoup, l'idée est pure fantaisie, une incompréhension de la difficulté de rechercher de grands ensembles de données et de concevoir des machines intelligentes et performantes. Conduire n’est pas chose aisée, et il faut parfois des années pour se familiariser par réflexe avec tous ses défis. Hydroplane, cônes de signalisation, animaux sauvages, rage au volant, ivrognes et piétons présentent tous des scénarios horribles pour les victimes et les conducteurs, entraînant plus d'un million de décès chaque année dans le monde.

Déjà en 2013, Elon Musk avait commencé à penser à l’ajout de la technologie mystique à la flotte de Tesla Motors. Il cite en particulier les systèmes de pilote automatique d'avion comme un bon exemple de ce qui est possible. L'utilisation aéronautique de la direction sans pilote existe depuis 1912, année où la société Sperry a créé des connexions hydrauliques avec des moniteurs d'altitude et des indicateurs de cap. Une innovation pratique pour les vols en plein air. Conduire, cependant, est quelque chose de tout à fait différent.

Pilote automatique ou autre, Elon a pour objectif, depuis plus de cinq ans, de faire de Tesla le véhicule le plus sûr qui soit. Il y avait même un début 2015 tweet intimider les voitures autonomes était une évidence, potentiellement interdisant les joies rebelles du dimanche matin. Ce type de langage peut naturellement énerver les gens. Des explications plausibles devraient accompagner les grandes revendications. Étant donné que le cours de l’action de Tesla n’a pas beaucoup changé depuis que ces mots ont été prononcés, les idées aux yeux écarquillés du PDG de Silicon Valley ne vendent pas les investisseurs.

Une partie de la confusion qui règne entre des commerçants inquiets et l’équipe technique de Tesla pourrait résider dans la rapidité avec laquelle les progrès se développent dans le domaine de l’apprentissage automatique. La vision artificielle est l'un des domaines de cette nouvelle science qui connaît des avancées décisives. Depuis les travaux de Hubel et Wiesel sur le cortex visuel du chat en 1959 au Neurocognitron de Fukushima en 1980, les universitaires tentent de reproduire les méthodes neurobiologiques de filtrage de la lumière du cerveau. Mais les obstacles qui empêchent une reconnaissance visuelle extrêmement précise ont toujours été la taille des données et l'efficacité de la recherche. Plus l'écart entre deux objets similaires est faible, plus le jeu de données requis pour établir ces distinctions est important; et plus les données sont volumineuses, plus l'efficacité de votre recherche doit être rapide pour que les requêtes soient raisonnables. le baleine blanche Depuis toujours, le meilleur des deux mondes: une reconnaissance incroyablement précise associée à des résultats ridiculement rapides.

Andrej Karpathy, ingénieur en chef de Tesla, était sur scène avec Musk lors de la Journée de l’autonomie et était chargé de résoudre le problème de la reconnaissance d’objets. Né en Slovaquie, élevé à Toronto et titulaire d'un doctorat de Stanford. diplômé, son comportement rapide a fait de lui un héros dans la communauté d'apprentissage automatique; artisanat Deepnet théories et optimisations de métal nu, tout en établissant la norme de référence en matière de reconnaissance d’image bien supérieure aux images apprises par la machine, surpassant de loin les capacités naturellement douées de toute personne. De plus, sa série de conférences à Stanford sur les techniques mentionnées a été une ressource inestimable pour les étudiants et les auto-apprenants, fournissant près de vingt heures d’instructions de classe mondiale sur les innovations qu’il a découvertes. Ce qui distingue le cours, c’est le niveau de détail, les défis, les solutions, des structures de données informatiques de base aux applications les plus abstraites. De bout en bout, ce matériel de formation a fait de Karpathy une légende parmi ses pairs, ce que la plupart des gens ne trouvent au bar de leur quartier que pour les mauvaises raisons.

Le parcours de Karpathy vers Tesla a sans doute commencé avec son travail à OpenAI, une organisation de recherche fondée par Elon avec Sam Altman. En juin 2017, il a rejoint l’équipe et a commencé à rééquiper de fond en comble le programme de conduite autonome de Tesla. Son travail des dernières années a été exposé à la réunion d’avril, illustrant les stratégies qui lui ont valu son statut sur le terrain. La prévision du trajet, la détection des objets et la précision de la longue queue ont inondé les diapositives, ce qui a assurément ému les yeux de nombreux observateurs. Parmi toutes ces informations, leur indice de confiance en la détection était critique: 99,9999…%, le nombre même atteint par les travaux antérieurs de Karpathy visant à améliorer la précision de la détection assistée par machine, ouverte au public, ouvrant la voie à l’avenir de Tesla.

Avant la fin de la présentation, Elon a révélé son plan le plus prospectif à ce jour, consistant à construire un réseau de voitures entièrement autonomes baptisées RoboTaxi. Le kilométrage indiqué correspond au tiers de la possession d’une voiture à essence et au dixième des options de covoiturage Uber et Lyft. Les enjeux sont désormais clairs. Grâce à la détection d’objets de vision par ordinateur de Karpathy, chaque véhicule Tesla sera désormais en mesure d’identifier des millions d’objets et de situations différentes et similaires. Courir des cerfs, des poubelles, des ouvriers constructeurs, des voitures se faufilant dans des ruelles et d’innombrables variations dans toutes leurs couleurs, formes, tailles et mouvements, que ce soit de jour ou de nuit, de grésil ou de neige, de pluie ou de brouillard. RoboTaxi est un réseau de voitures s'adaptant en permanence, réduisant leurs taux d'erreur de détection d'objet et de chemin d'accès dans toutes les conditions ci-dessus. Au fur et à mesure que la flotte s'agrandit, sa capacité d'apprentissage et donc son utilité, et par conséquent son taux d'accidents, approche de zéro. La conception de Tesla pour un monde dans lequel tous les kilomètres parcourus se produisent sur un réseau auto-apprenant de chariots entraînés par machine n’est pas une question de calcul d’assurance; là où Tesla se rend, l'assurance n'est plus nécessaire.

Tesla n’a jamais cherché à créer un symbole de statut de fantaisie pour ses clients fortunés, ni même des véhicules personnels offrant des expériences uniques. Tesla, depuis le début, a toujours eu pour objectif de créer un monopole des transports en utilisant les principes de Palo Alto. Peter Thiel, ami de Musk, partenaire financier et co-mafieux de Paypal, est celui qui comprend le mieux cette culture. En 2014, Thiel a publié un livre avec le co-auteur Blake Masters, intitulé Zero to One. Le livre était basé sur la classe CS183 de Thiel à Stanford quelques années auparavant. Les principes du message révèlent la mentalité d’Elon et de sa cohorte de la Silicon Valley, une sensibilité bien différente de celle d’ailleurs. Pour eux, les entreprises et les marchés ne se résument pas à des produits, à la reconnaissance, à l’obligation de donner ou au travail à la journée; fondamentalement, il s’agit d’échapper à la concurrence, c’est-à-dire de découvrir des monopoles.

Dans CS183, des notes de cours rédigées par Masters, puis enregistrées dans le livre, illustrent clairement cette philosophie par des extraits publiés en ligne. Plutôt que de vous laisser tenter par la concurrence parfaite et démoralisante, où des centaines de milliers de collègues de l’industrie se disputent les restes de machine, il est préférable de trouver le meilleur moyen de créer rapidement une dynamique monopolistique avant qui que ce soit. Parfois, le marché existe déjà, d'autres fois, il faut l'inventer, comme Tesla le fait maintenant avec Robotaxi. Ce qui est important, c’est que vous connaissiez votre phase finale, utilisant des ressources rares et évoluant jusqu’à ce que les effets de réseau deviennent dominants, ce qui empêche quasiment tout concurrent de se roder. Ces dynamiques sont désormais en jeu pour Tesla, toutes les conditions mises en place, les défis d'efficacité liés à la vision industrielle, à la mise à l'échelle des batteries et à la production automatisée. Avec la dernière pièce à définir.

La réponse des médias à la révélation révélatrice de Tesla sur l’autonomie a été faible. Nombre de ceux qui ne sont pas au courant de la stratégie du gagnant-tout ou des progrès techniques récemment découverts dans le domaine de la vision industrielle sont déçus par les deux années de défis et d'incidents qui ont affecté la société, et même Musk lui-même. La plupart des critiques sont justes mais reposent entièrement sur l'impatience. Mary Cummings, professeure de Duke, et Gary Marcus, de l’Université de New York, sont souvent cités à titre d’experts - mais leurs critiques portent presque toujours sur le problème de précision, mentionné plus haut, impliquant des données et une recherche efficace. Les autres critiques sont, bien sûr, mordues à la cheville par des commentateurs brûlés, des rivaux jaloux et une psychose narrative qui sévit dans notre monde régi par les médias sociaux - robots automatisés, morceaux d’attaque, clickbait, obscurcissant le cadre. Jusqu'à présent, Tesla a résisté à la tempête en annonçant fièrement aux investisseurs des améliorations de la production, une gamme de produits élargie et tous les autres éléments d'une expansion à intégration verticale dans tous les créneaux de l'écosystème des transports.

Au cours des dix-huit prochains mois, Tesla aura collecté des ordres de grandeur supplémentaires, avec une courbe croissante de précision de la détection d'objets, en construisant des millions de modèles prédictifs qui formeront leur théorie vérifiable autour de la conduite autonome en toute sécurité. Entre-temps, les opposants misent sur toutes sortes d'autres solutions possibles en utilisant des ensembles de données beaucoup plus petits, aucun avec les effets de réseau nécessaires pour atteindre la vitesse de sortie. Il faut imaginer le niveau d’examen politique et réglementaire que Tesla recevra de l’industrie automobile et des transports une fois qu’elle aura réalisé que son stock de capital est menacé, ou du moins exposé à une détérioration de sa part de marché. L'intensité de la destruction concurrentielle ne sera pas jolie. Les constructeurs automobiles, les concessionnaires, les financiers et les assureurs voient tous des revenus en train de s’évaporer, ce qui est le fardeau de Tesla absorbe leur clientèle. Et cela se produira rapidement, comme le montre souvent la dynamique du réseau. Une fois que la réaction aura eu lieu, Tesla aura atteint la vitesse nécessaire pour la transporter jusqu'à sa destination finale. convoquant pas un tour, mais un monopole.

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