Tesla Neden Gerçek ve Tam Güvenilir Bir Otopilot Asla Yapamayacak

Makale, kapsül ağları ve video transformatörleri de dahil olmak üzere geleneksel görüntü ve video işleme yöntemlerinin bir darboğaza ulaştığını ve basit görevler için bile muazzam kaynaklar gerektirdiğini savunuyor. Örnek olarak YouTube'un Content ID'sini veriyor: 10 yıllık geliştirme ve 100 milyon dolara rağmen hala kısa klipleri verimli bir şekilde işleyemiyor. Tesla'nın Tam Otonom Sürüş (FSD) sistemi, vaatlere rağmen SAE Seviye 2'de kaldığı, sürekli insan gözetimi gerektirdiği ve kazalardan sonra soruşturmalarla karşı karşıya kaldığı için eleştiriliyor. Yazar, modern yapay zekanın temelde sınırlı olduğunu, çünkü gerçek anlayıştan ziyade büyük veri kümelerinden elde edilen istatistiksel korelasyonlara dayandığını ve bu durumun nadir senaryolarda başarısızlıklara yol açtığını iddia ediyor. Makale, geometriyi ve anlambilimi kodlayan yapılandırılmış T-bitleriyle sahneleri temsil eden ve minimum kaynakla tanımayı sağlayan Aktif Algı Teorisi'ni (TAPe) tanıtıyor. Content ID için TAPe videoyu her biri 48 bayt ile tanımlanan sahnelere böler; bu sayede herhangi bir boyuttaki arşivlerde GPU'suz tek bir sunucu kullanılarak anında eşleştirme yapılabilir. Yazar, otopilot için bilgisayarlı görmenin tek başına yetersiz olduğunu, ancak TAPe'nin görme kısmını tamamen çözdüğünü belirtiyor.