Підмовчана ланка між «мозком» робота та його тілом

Робот може мати потужну #AI-модель, здатну інтерпретувати навколишнє середовище та вирішувати, що має статися далі. Його апаратне забезпечення також може бути здатним виконувати рухи.
Але між «я знаю, що робити» та тим, щоб успішно це зробити, лежить найскладніша частина.
Робот має перетворити сприйняття на рух, рух — у фізичний контакт, контакт — у зворотний зв’язок, а зворотний зв’язок — у корекцію.
Команда підняти склянку на рівні мови є простою. Фізичне виконання — ні. Робот має розуміти, куди рухатися, як швидко рухатися, яку силу застосувати, і як реагувати, якщо об’єкт зміщується або починає вислизати.
Це відсутня ланка між інтелектом і втіленням: безперервний зв’язок між наміром, дією, наслідком і адаптацією.
@InvLambda допомагає створювати цю ланку завдяки телоперації з участю людини в контурі. Людські оператори взаємодіють із робототехнічними системами та генерують багаті за поведінкою дані, які AI-моделі потребують, щоб розуміти, як рішення перетворюються на фізичні результати.
Оператор надає судження. Робот надає фізичне середовище. Телоперація фіксує взаємодію між ними.
Ця взаємодія породжує те, чого статичний набір даних не може повністю дати: запис того, що сталося, коли дія зіткнулася з реальністю, як оператор відповів, і як рух було скориговано.
Шлях до більш спроможних автономних роботів проходить через цей контур зворотного зв’язку.
Сприйняття → Дія → Наслідок → Корекція → Навчання.
Inverted Lambda працює над тим, щоб зафіксувати людський інтелект усередині цього контуру та перетворити його на навчальні сигнали, які можуть допомогти подолати розрив між «мозком» робота та його тілом.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach