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媒体滚动|特斯拉马斯克访谈实录：SpaceX载人飞船上天前我曾跪地祈祷(17)


最终呈现的结果仍然是软件 ， 但更多是通过神经网络来实现的 ， 基于启发式算法少了 。 这是一个很大的改进 。
58、Lex Fridman：所以你想要一直增加神经网络 。
马斯克：但这甚至不是所有的神经网络 ， 就像一个改变游戏规则的人 ， 但是必须利用大量 C、C++ 组成一个神经网络 。
神经网络通过少量的数据来识别：这是一条车道线；这是一个可行驶空间；这是一辆车；这是一辆自行车或其他的障碍物 。 神经网络必须向 C、C++ 代码输出正确的向量 。
对于我们已经完成的 ， 我觉得我们做得很好 ， 使它的增长速度达到了局部的最大值 ， 这是了不起的事情 。 另一方面 ， 我们对神经网络的训练也进行了很大的调整 ， 需对原始图像进行训练 ， 得到最终的图像信息 。
59、Lex Fridman：所以这是一种降低复杂性的方法 ， 降低了整个过程的复杂度 。
马斯克：是的 ， 所以代码数量也会有所减少 。
60、Lex Fridman：这很迷人 。 所以 ， 特斯拉目前正在通过所有传感器的加入来降低难度 。
马斯克：主要依托于摄像头 。
61、Lex Fridman：和人类一样 ， 但我们也通过耳朵听声音 。
马斯克：是的 ， 实际上我们还要将声音融入其中 ， 需要听救护车的警报声或者消防车的声音 ， 再或者有人对你大喊大叫 ， 所以也需要一些音频 。
老实说 ， 提出这些想法非常容易 ， 但实施起来非常困难 。 就像提出去月球是最简单的一部分 ， 而到达月球是最难的部分 。
整个过程中在软件和硬件层面都存在很多核心的工程问题 ， 需要对很多代码进行调整 ， 减少延迟 ， 如果我们不这样做 ， 系统就不会工作 。
而这就是工程师们主要的工作内容 ， 他们就像你认识的那些无名英雄 ， 他们对项目的成功至关重要 。
62、Lex Fridman：对于我来说 ， 外面在发生什么事情 ， 安德烈在做什么事情 ， 这都让我超级令人兴奋 。 软件的基础架构等一切都在用数据引擎进行 ， 整个过程像一个艺术品 。
马斯克：它的规模之大难以令人相信 。 我们编写了这些所有的用于培训和标签的定制软件 ， 并且进行标定 ， 标定是必不可少的 ， 因为 ， 当你处理像环绕视频的时候很难 ， 从头开始标记环绕视频是非常困难的 。
一个人需要花费很长时间比如几个小时来标记一个视频剪辑 ， 或者做一个标定 ， 而软件只需要对视频剪辑应用进行大量的计算 ， 进行预先分配和猜测环绕视频中发生的所有事情 。
63、Lex Fridman：还有就是需要纠正它们 。
马斯克：是的 ， 然后人类所要做的就是调整 ， 比如调整不正确的地方 。 这就像把生产力提升了 100 倍或更多 。

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