Синтетика против реальных данных. Почему Tesla и NVIDIA выбирают разные пути для обучения ИИ-систем?

Беспилотные автомобили и гуманоидные роботы - примеры применения искусственного интеллекта в ближайшем будущем.
Для безопасной и эффективной работы ИИ-систем необходимо понимание окружающего мира.
NVIDIA анонсировала платформу Cosmos для ускорения разработки физических ИИ-систем на выставке Consumer Electronics Show.
Cosmos генерирует синтетические данные, близкие к реальному миру, для обучения роботов, автомобилей с автопилотом и других физических ИИ-алгоритмов.
Синтетические данные лишены хаотичной непредсказуемости и сложности реального мира, что важно для создания безопасных ИИ-систем.
Реальные данные имеют преимущество в аутентичности и учете хаотичного поведения людей.
Регулирование может потребовать обучения на реальных данных или в некоторых юрисдикциях по соображениям безопасности.
Гибридный подход, сочетающий синтетические и реальные данные, вероятно, будет наиболее успешным для обучения следующего поколения ИИ-автомобилей и роботов.