La couche manquante entre le cerveau d’un robot et son corps

Un robot peut disposer d’un puissant modèle #IA capable d’interpréter son environnement et de décider de ce qui doit se passer ensuite. Son matériel peut aussi être capable d’exécuter des mouvements.
Mais entre « je sais quoi faire » et le fait de le réussir, se trouve la partie la plus difficile.
Le robot doit traduire la perception en mouvement, le mouvement en contact physique, le contact en retour d’information, et le retour d’information en correction.
Une commande pour ramasser un verre est simple au niveau du langage. L’exécution physique ne l’est pas. Le robot doit comprendre où se déplacer, à quelle vitesse, quelle force appliquer, et comment réagir si l’objet se déplace ou commence à glisser.
C’est la couche manquante entre l’intelligence et l’incarnation : la connexion continue entre intention, action, conséquence et adaptation.
@InvLambda contribue à construire cette couche grâce à la téléopération avec boucle humaine (human-in-the-loop). Les opérateurs humains interagissent avec les systèmes robotiques et génèrent les données comportementales riches dont les modèles d’IA ont besoin pour comprendre comment les décisions se traduisent par des résultats physiques.
L’opérateur fournit le jugement. Le robot fournit l’environnement physique. La téléopération capte l’interaction entre les deux.
Cette interaction produit quelque chose qu’un jeu de données statique ne peut pas fournir pleinement : un enregistrement de ce qui s’est passé lorsque une action a rencontré la réalité, de la façon dont l’opérateur a réagi, et de la manière dont le mouvement a été corrigé.
Le chemin vers des robots autonomes plus capables passe par cette boucle de rétroaction.
Perception → Action → Conséquence → Correction → Apprentissage.
Inverted Lambda travaille à capter l’intelligence humaine à l’intérieur de cette boucle et à la transformer en signaux d’entraînement qui peuvent aider à combler l’écart entre le cerveau d’un robot et son corps.
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