Почему робот может видеть стакан, но всё равно не знать, как его держать

Робот может посмотреть на стакан и мгновенно определить его. Он может распознать форму, оценить положение, классифицировать материал и вычислить расстояние между своей рукой и объектом, но всё это не говорит роботу точно, как его держать.
Сколько силы достаточно? Что будет, если стакан мокрый? Как должен измениться хват, если стакан пустой по сравнению с полным? Что если предмет начнёт скользить на середине движения?
Именно здесь становится ясно различие между тем, чтобы видеть объект, и тем, чтобы понимать, как взаимодействовать с ним.
Зрение даёт описание, но физический интеллект определяет ответ. Чтобы успешно поднять простой стакан, роботу нужно скоординировать силу хвата, движение, тайминг, баланс и тактильную обратную связь. Ему нужно обнаружить, когда его первоначальное действие даёт неверный результат, и скорректировать это до того, как стакан упадёт.
Эти поведенческие навыки трудно выучить только по изображениям и тексту. Они возникают в процессе взаимодействия с физическим миром.
Вот почему 𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗧𝗲𝗹𝗲𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 так важно для развития embodied AI. Человеческий оператор уже обладает физической интуицией, необходимой, чтобы обращаться с объектами в непредсказуемых условиях. Через инфраструктуру @InvLambda 𝗧𝗲𝗹𝗲𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 действия человека могут стать ценными обучающими данными, которые фиксируют, как движение приводит к физическим последствиям.
Оператор знает, как адаптироваться. Робот записывает взаимодействие. Затем системы ИИ могут учиться на этих демонстрациях и постепенно разрабатывать политики, способные справляться с похожими ситуациями при меньшем количестве подсказок от человека.
Камера может сказать роботу: «Это стакан», но опыт учит его: «Вот как его держать».
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach