Tesla FSD 14 nærmer seg menneskelig kjøring

Hovedpunkter:

  • Tesla har lansert FSD versjon 14 med en ny KI-modell trent på omfattende videodata.
  • Systemet viser evne til å ta intuitive beslutninger, som å krysse heltrukne linjer for å unngå hindringer.
  • Dette vekker diskusjon om hvorvidt bilen kan bestå en "kjøringens Turingtest".
  • Eksperimenter har vist at Tesla i FSD-modus kan gjennomføre førerprøver med varierende suksess.
  • Utviklingen understreker den transformative kraften i data og avansert KI innen autonom kjøring.

Tesla har nylig lansert versjon 14 av sin Full Self-Driving (FSD) programvare, som markerer et betydelig skritt mot mer menneskelignende kjøring. Denne oppdateringen introduserer en ny kunstig intelligens-modell trent på enorme mengder videodata samlet inn fra millioner av kjøretøy. Resultatet er et system som kan ta intuitive beslutninger, som for eksempel å krysse heltrukne linjer for å unngå hindringer, på en måte som ligner erfarne sjåførers atferd.

Dette har ført til diskusjoner om hvorvidt Tesla med FSD 14 har bestått en form for Turingtest innen kjøring. Alan Turings opprinnelige test gikk ut på å vurdere om en maskin kunne etterligne menneskelig atferd så godt at en observatør ikke kunne skille den fra et menneske. I denne sammenhengen spør man seg om andre trafikanter og passasjerer kan skille mellom en bil styrt av en person og en bil styrt av Teslas FSD 14.

I et eksperiment utført av Columbus Underground ble en Tesla i FSD-modus satt til å gjennomføre en førerprøve i Ohio. Selv om bilen ikke besto testen, viste den evne til å utføre mange av oppgavene på en måte som ligner menneskelige sjåfører. Dette understreker både fremskrittene og utfordringene knyttet til autonom kjøring.

Elon Musk har tidligere uttalt at kommende oppdateringer av FSD vil gi en følelse av at bilen er "nærmest bevisst". Dette antyder at Tesla fortsetter å forbedre systemets evne til å håndtere komplekse trafikksituasjoner på en mer menneskelig måte.

Utviklingen av FSD 14 illustrerer den transformative kraften i data og avansert kunstig intelligens innen autonom kjøring. Ved å gå fra regelbaserte systemer til læringsbaserte modeller, åpnes det for mer fleksible og intuitive løsninger som kan tilpasses et bredt spekter av kjøresituasjoner.

Det er viktig å merke seg at full selvkjøring på dette nivået foreløpig ikke er tillatt på norske veier. Likevel gir disse fremskrittene et innblikk i en fremtid der selvkjørende biler kan bli en integrert del av trafikkbildet.