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钛媒体APP|马斯克：特斯拉在中国要做的是原创设计和工程开发，而不仅仅是照搬美国( 二 )


我们目前非常专注于应对L5自动驾驶的细节 ， 我们非常相信这是可以做到的 ， 我们可以利用特斯拉现在的硬件 ， 我们只需要改进软件 ， 我们可以实现L5级别自动驾驶 。
Q：您觉得人工智能和机器人技术的三大支柱：感知、认知和行为 ， 目前在各自领域的进展如何？
我不确定人工智能技术是否可以这样分类 ， 如果我们用这个分类标准的话 ， 在感知层面以识别物体为例 ， 目前技术实现了巨大进展 。 事实上可以这样说 ， 在专业图像识别领域 ， 人工智能几乎比任何人类都做得好 ， 甚至比专家做得好 。 问题实质在于需要多强的计算力、多少实践来训练计算机 ， 还有图像训练系统效率如何等 ，
我们如何看待人工智能算法的发展呢？我不确定这是不是最好的理解方式 。 神经网络主要是从现实中获取大量信息 ， 很多来自无光源方面并创建矢量空间 ， 本质上是将大量光子压缩为矢量空间 。 人类是否能够进入大脑中的矢量空间呢？我们通常以类比的方式将此视为理所当然 ， 我认为你可以进入大脑的矢量空间 ， 理解大脑如何处理所有外部信息 。 事实上 ， 它在做的是基于尽可能少的信息 ， 获取并过滤大量信息 ， 只保留相关部分 。 人们如何在大脑中创建一个矢量空间呢？它的信息仅占原始数据很小的一部分 ， 却可以根据这个矢量空间的表达做决策 ， 这就类似一个大规模压缩和解压缩的过程 ， 有点像物理学 。 因为物理学公式本质是对现实的压缩算法 ， 这就是物理学的作用 。
简而言之 ， 我们人类就是物理学作用的证据 ， 如果对宇宙做一个真正物理学意义上的模拟 ， 大量的计算如果有充足时间 ， 最终产生绝知 ， 人类将是最佳证明 。 如果你相信物理学和宇宙演化史 ， 很长一段时间会出现氢元素 ， 出现氦与锂元素 ， 其中一些重元素学去表达 。
我们人类本质上是氢元素进化而来 ， 如果将氢元素放一段时间它就会慢慢变成我们 ， 我觉得大家可能不太赞成这一点 ， 所以有人会问我我们知觉作用从哪里来 ， 整个宇宙是特殊的绝知或者是是否存在特殊性 ， 又或者氢元素转变人类过程中何时产生知觉 。
说到图像识别或者声音识别 ， 任何信号对于任何给定的字节流 ， 人工智能系统是否能够准确识别呢？认知 ， 这可能是人工智能最薄弱的领域 。 人工智能是不是能理解概念？是不是能够有效的推理？是不是能够进行创造？现在有很多非常先进的、有创意的 AI ， 但是没有办法很好地控制他们创造活动 ， 会觉得好像做得不太好 。 不过未来它会表现得好一点 ， 我们可以把它想象成游戏 ， 在任何有着明确规则的游戏当中 ， AI 会比人好很多 。 只要有明确的游戏规则 ， 在任何游戏当中 ， 人工智能肯定都会玩得比人类要好 。
Q：Autopilot自动辅助和驾驶在哪方面推动了AI算法和芯片的发展？它又如何改变了我们对AI技术的理解？
在为自动驾驶开发人工智能芯片时 ， 我们发现市场上没有成本合理 ， 而且低功耗的系统 。 如果我们使用传统TPU、CPU或者其他相似的产品 ， 将耗费数百瓦的功率 ， 后备箱会被计算机GPU巨大的冷却系统占据 ， 如此以来 ， 最终导致成本高昂、体积大、能耗高 。
要知道 ， 能耗对于电动汽车的里程非常重要 ， 为此我们开发了特斯拉的专用人工智能芯片 ， 该芯片搭载双系统完全自动驾驶电脑 ， 该芯片具有8位元和加速器 ， 主要用于点积计算 。 人工智能包含很多点积运算 。 事实上 ， 几个月前我们才启动芯片第二套系统 ， 所以我认为 ， 充分利用特斯拉完全自动驾驶系统 ， 可能还需要至少一年的时间 。
我们还开发了特斯拉 Dojo 训练系统 ， 旨在能够快速处理大量视频数据 ， 以改善对人工智能系统的训练 。 Dojo 训练系统就像一个 FP16 训练系统 ， 主要受芯片的发热量和通讯速率的限制 ， 所以我们也正在开发新的总线和散热冷却系统 ， 用于开发高效的计算机 ， 从而能更有效处理视频数据 。


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