A Camada em Falta entre o Cérebro de um Robô e o Seu Corpo

Um robô pode ter um poderoso modelo de #AI capaz de interpretar o que o rodeia e decidir o que deve acontecer a seguir. O seu hardware também pode ser capaz de executar movimentos.
Mas entre “eu sei o que fazer” e conseguir fazê-lo de forma bem-sucedida, está a parte mais difícil.
O robô tem de traduzir a perceção em movimento, o movimento em contacto físico, o contacto em feedback e o feedback em correção.
Um comando para pegar num copo é simples ao nível da linguagem. A execução física não é. O robô tem de compreender para onde deve mover-se, com que rapidez deve mover-se, quanta força deve aplicar e como responder se o objeto se deslocar ou começar a escorregar.
Esta é a camada em falta entre a inteligência e a materialização: a ligação contínua entre intenção, ação, consequência e adaptação.
@InvLambda está a ajudar a construir esta camada através de teleoperação com intervenção humana no ciclo de decisão. Os operadores humanos interagem com sistemas robóticos e geram os ricos dados comportamentais de que os modelos de IA precisam para compreender como as decisões se traduzem em resultados físicos.
O operador fornece o juízo. O robô fornece o ambiente físico. A teleoperação capta a interação entre ambos.
Essa interação produz algo que um conjunto de dados estático não consegue fornecer plenamente: um registo do que aconteceu quando uma ação encontrou a realidade, como o operador respondeu e como o movimento foi corrigido.
O caminho para robôs autónomos mais capazes passa por este ciclo de feedback.
Perceção → Ação → Consequência → Correção → Aprendizagem.
A Inverted Lambda está a trabalhar para captar a inteligência humana dentro desse ciclo e transformá-la nos sinais de treino que podem ajudar a colmatar a distância entre o cérebro de um robô e o seu corpo.
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