A IA corporificada não consegue aprender apenas com a internet; veja o porquê 👇

A internet deu à IA acesso a uma quantidade extraordinária de informações; imagens, vídeos, texto, instruções, documentação técnica, etc.
Ainda assim, um robô pode consumir tudo isso e ainda ter dificuldades com algo tão simples quanto pegar um objeto desconhecido. O motivo é simples: conhecer o mundo físico é diferente de vivenciá-lo.
Um vídeo pode mostrar uma pessoa levantando um copo, mas não captura totalmente a pressão necessária para segurá-lo, a distribuição de peso, o pequeno ajuste feito quando o copo começa a escorregar ou a força necessária para colocá-lo no lugar sem causar danos. Essas decisões acontecem por meio da interação.
A inteligência física é construída pela relação entre ação e consequência. Um robô precisa se mover, observar o que acontece, sentir a resistência, ajustar seus movimentos, cometer erros e aprender com o resultado. A internet pode mostrar a um robô como uma porta parece, mas a interação no mundo real ensina como a porta “se sente” quando está pesada, quanta força a maçaneta exige e o que fazer quando a dobradiça está rígida.
Esse é o espaço entre o conhecimento visual e a inteligência corporificada — e é por isso que @InvLambda está focada em construir a infraestrutura que conecta operadores humanos a robôs físicos por meio de teleoperação. As ações humanas fornecem a camada de experiência que falta: movimento, destreza, julgamento espacial, entradas de controle e respostas a condições físicas imprevisíveis.
Por meio dessas interações, o sistema pode coletar dados multimodais ricos que conjuntos de dados em escala de internet não conseguem fornecer sozinhos.
A internet fornece à IA informações sobre o mundo, mas a interação no mundo real dá à IA corporificada uma experiência dentro dele — e é essa experiência que permite que a inteligência avance além da tela e chegue ao mundo físico.
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