机器人大脑与身体之间缺失的一层

一台机器人可以拥有强大的 #AI 模型，能够解读其周围环境并决定接下来应该发生什么。它的硬件也可以具备执行动作的能力。
但在“我知道该做什么”和成功实际做出来之间，最难的部分就在其中。
机器人必须把感知转化为动作，把动作转化为物理接触，把接触转化为反馈，把反馈转化为修正。
在语言层面，“拿起一个玻璃杯”的指令很简单。物理执行却不简单。机器人必须理解要移动到哪里、要多快移动、要施加多少力，以及当物体发生偏移或开始滑落时如何应对。
这就是智能与具身之间缺失的一层：意图、行动、后果与适应之间的持续连接。
@InvLambda 正在通过人类参与的远程操控（human-in-the-loop teleoperation）帮助构建这一层。人类操作员与机器人系统交互，并生成 AI 模型所需的丰富行为数据，以理解决策如何转化为物理结果。
操作员提供判断。机器人提供物理环境。远程操控捕捉它们之间的交互。
这种交互会产出静态数据集无法充分提供的东西：当行动遇到现实时发生了什么、操作员如何回应，以及动作如何被纠正的记录。
通往更有能力的自主机器人的道路，取决于这条反馈回路。
感知 → 行动 → 后果 → 修正 → 学习。
Inverted Lambda 正在努力捕捉这条回路中蕴含的人类智能，并将其转化为训练信号，从而帮助弥合机器人大脑与身体之间的差距。
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