Встроенный ИИ не может учиться только по интернету; вот почему 👇

Интернет предоставил ИИ доступ к поразительному объёму информации; изображения, видео, текст, инструкции, техническая документация и т.д.
Но робот может потребить всё это и всё равно испытывать трудности даже с таким простым действием, как поднятие незнакомого предмета. Причина проста: знать о физическом мире — это не то же самое, что проживать его.
Видео может показать, как человек поднимает стакан, но оно не передаёт полностью то давление, которое нужно, чтобы его удержать, распределение веса, едва заметную корректировку, когда стакан начинает скользить, или силу, необходимую, чтобы поставить его обратно, не повредив. Такие решения принимаются через взаимодействие.
Физический интеллект формируется благодаря связи между действием и последствиями. Роботу нужно двигаться, наблюдать, что происходит, ощущать сопротивление, корректировать движение, ошибаться и учиться на результате. Интернет может показать роботу, как выглядит дверь, но реальное взаимодействие учит, как она ощущается, когда тяжёлая, сколько усилия требует ручка, и что делать, если петля тугая.
Это разрыв между визуальным знанием и встроенным интеллектом, и поэтому @InvLambda сосредоточен на создании инфраструктуры, которая связывает операторов-людей с физическими роботами через телоперацию. Действия человека дают недостающий слой опыта: движение, ловкость, пространственную оценку, управляющие входы и реакции на непредсказуемые физические условия.
Благодаря этим взаимодействиям система может собирать богатые мультимодальные данные, которые сами по себе не могут предоставить датасеты масштаба интернета.
Интернет даёт ИИ информацию о мире, но реальное взаимодействие даёт встроенному ИИ опыт внутри него, и именно этот опыт позволяет интеллекту выйти за пределы экрана и перейти в физический мир.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach