Os robôs do conhecimento não conseguem baixar

Um robô pode ser treinado com milhões de imagens mostrando uma mão segurando uma xícara, o que ainda não ensina a quantidade exata de força necessária para segurar um copo frágil sem esmagá-lo ou deixá-lo escorregar.
É aqui que começa a parte mais difícil da inteligência incorporada. Alguns conhecimentos são difíceis de escrever, fazer upload ou extrair de um conjunto de dados. Eles vivem dentro da interação entre um corpo e o mundo físico.
→ Equilíbrio é saber como deslocar o peso quando a superfície muda.
→ Pegada é perceber quanta força um objeto consegue suportar.
→ Timing é saber quando mover, pausar ou ajustar.
→ Adaptação é responder quando a realidade se comporta de maneira diferente do resultado esperado.
→ Intuição é a capacidade acumulada de tomar decisões rápidas a partir de sinais físicos sutis que são difíceis de explicar em palavras.
Um vídeo pode mostrar uma pessoa pegando um objeto que está caindo. Um conjunto de dados pode registrar o movimento. Mas a inteligência mais profunda está no ciclo contínuo entre ação, feedback, correção e consequência.
Este é o conhecimento que os robôs não conseguem simplesmente baixar. @InvLambda está ajudando a criar a camada que falta por meio de teleoperação com humanos no loop. Operadores humanos trazem destreza e julgamento do mundo real para interações físicas, gerando os dados multimodais ricos necessários para ensinar robôs sobre como o mundo realmente se comporta.
O objetivo não é apenas fazer com que os robôs imitem movimentos humanos. É ajudá-los a aprender a inteligência física por trás desses movimentos.
Porque a próxima grande quebra em robótica talvez não venha de dar à IA mais informação sobre o mundo. Pode vir de dar a ela mais experiência dentro dele.
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