O Džordžu Hocu smo već pisali prošle godine. Na internetu je poznat kao GeoHot, a najviše ljudi ga zna kao klinca koji je prvi otključao iPhone tako da radi za sve operatere, a nekoliko godina kasnije i Play Station 3.

Poznat po vrhunskoj veštini rešavanja teških tehnoloških problema, Hoc se nakon prakse u Google-u 2015. godine pridružuje Tesli, kako bi radio na razvoju tehnologije za samovozeća kola.

Kako kaže, nekoliko Maskovih odluka učinile su ga nezadovoljnim pa napušta Teslu i pokreće sopstveni startap pod nazivom comma.ai.

Prvi prototip svoje samovozeće tehnologije napravio je u svojoj garaži, a sada, malo više od godinu dana kasnije pušta proizvod u prodaju.

Ali, kako mu je njegov hakerski stil rešavanja problema pomogao u rešavanju jednog od najtežih problema moderne tehnologije?

Hakerski pristup — sve se može rešiti

Kada je napuštao Teslu i krenuo u sopstvenu avanturu sa samovozećom tehnologijom, Ilon Mask je rekao:

ilon-maskDžordž je sjajan lik, ali mislim da svojim hakerskim pristupom problemima ne može da pravi skalabilan komercijalni softver.

Hakovi puknu nakon nekog vremena, a za samovozeće automobile nam treba nešto mnogo pouzdanije od toga.

GeoHot, međutim potpuno drugačije govori o problemu koji se smatra za jedan od težih u današnjoj tehnologiji.

george_hotz_geohotVožnja automobila i nije toliko komplikovana. Kada vozimo, radimo dve stvari: gledamo šta se dešava oko nas i na osnovu toga upravljamo automobilom.

U matematici, to se jednostavno izražava f(x) = y. Naš zadatak je da provalimo šta je “f”, i za to koristimo mašinsko učenje.

Ne modelira realnost — uči iz nje

Džordž smatra da mnogi od nas zaboravljaju da to što mislimo da neka stvar radi na jedan način, ne mora da znači da je to zaista tako.

Često modeliramo ljudsko ponašanje, procese i sisteme na način na koji “bi trebalo da rade”, umesto da ih predstavimo na način na koji zaista rade.

george_hotz_geohotAko razmislite malo, vožnja automobila je jednostavan, intuitivan proces. Ipak, ako odete u DMV i uzmete knjigu sa saobraćajnim regulacijama, izgledaće jako komplikovano, sa svim tim pravilima o tačnoj distanci koju treba da držite kada vozite u koloni, i sličnim glupostima…

Ljudi u stvarnosti ne voze tako. Dok inženjeri u velikim kompanijama sede za stolom modelirajući vožnju prema onome “kako bi trebalo da se vozi”, naš algoritam jednostavno uči kako ljudi zaista voze i pokušava to da imitira.

Podatke prikupljaju od stvarnih vozača. Skinete njihovu aplikaciju, stavite telefon na držač dok vozite i on snima put. Aplikacija vam služi kao dash cam, ali dobijate i takozvane comma poene za slanje snimaka kompaniji.

Ljudi sa najviše comma poena imaće priliku da među prvima probaju comma one, i to besplatno. Ovaj crowdsourcing čini comma.ai drugačijim u odnosu na konkurente, koji se uglavnom oslanjaju na svoje resurse za dobijanje informacija o putevima.

Glavna prednost — isporučivost

GeoHot je imao priliku da govori na TechCrunch Disruptu u San Francisku ovog septembra.

Pored priče o svom proizvodu, deo je posvetio pregledu trenutnog stanja samovozeće tehnologije. Prozivajući, prilično osnovano, većinu konkurenata, zaključio je da Tesla ima trenutno najbolji proizvod na ovom tržištu — Tesla model S sa autopilot funkcijom.

Mana tog pristupa je što korisnik mora da kupi ceo automobil da bi dobio tu funkcionalnost, i zato comma one donosi autonomiju vozilima koja već imamo u garažma.

Hoc smatra da je prednost njegove kompanije u tome što će njihov proizvod uskoro moći da se kupi, ugradi u auto i vozi. To je ono što ga razlikuje od Google-a, za koji kaže da “verovatno ima kul tehnologiju ali je nikada neće isporučiti na tržište”.

Comma.ai ovde pokazuje “lean” pristup — planiraju krenu sa MVP-jem i grade proizvod dalje na toj osnovi.

“Self-driving kit” trebalo bi da se pojavi u prodaji krajem ove godine za cenu od 999 dolara i 24 dolara mesečne pretplate. Za početak, biće dostupan samo za okolinu San Franciska, i to za određene modele automobila marke Honda i Acura.

Ipak, nakon lansiranja, kvalitet i kvantitet podataka za algoritam mašinskog učenja trebalo bi da se značajno povećaju, pa se od tog trenutka može očekivati i brži razvoj proizvoda.

Celu prezentaciju koja pored predstavljanja comma one daje i dobar presek stanja samovozeće tehnologije, možete pogledati ispod.