Mais dados nem sempre são melhores. Quando um sistema automatizado precisa tomar uma decisão rapidamente, você deseja que ele tenha o conjunto mais enxuto possível de dados relevantes necessários para fazer a escolha correta. Analisar mais coisas só o torna mais lento. Você pode ver isso em humanos. O campo da inteligência artificial está sempre copiando o dever de casa da evolução, e por boas razões. Por que jogar fora todos esses milhões de anos de resultados emergentes e tentar começar de novo do zero? Os humanos não têm realmente cinco sentidos (mais como cerca de 22), mas uma coisa que não vemos muito nesses sentidos é a sobreposição. Parece que o processo evolutivo atingiu a noção, repetidas vezes, de que é melhor ajustar seus globos oculares para o que você precisa ver, em vez de desenvolver dois ou três tipos diferentes de globos oculares para olhar para a mesma coisa. Claro, as abordagens multicanal não são impossíveis, e talvez um sistema somente lidar possa funcionar. Mas o problema de usar câmeras análogas à visão humana é que você pode usar tudo o que sabemos sobre a visão humana. E se você está usando isso para dirigir carros, então você tem o berço de cada coisa que sabemos ou podemos descobrir sobre como os humanos dirigem carros. Se você é algum tipo de engenheiro, isso é óbvio e, apesar do que Lexxie possa pensar, ou fingir pensar enquanto as câmeras estão rodando, Elon Musk é todo engenheiro, 100% engenheiro e muito pouco mais, e qualquer outro engenheiro pode perceber isso apenas pela forma como ele fala. O Lidar é bom para muitas coisas, provavelmente incluindo espaçonaves, mas quando você o coloca em um carro, é apenas uma admissão pública de que você não tem as habilidades, ou simplesmente não se preocupou, para desenvolver a capacidade de IA de apontar uma câmera para algo e realmente caracterizar o que você está olhando.