إليك سبب اعتقادي: يمكن للشبكات اللامركزية أن تُنجز الروبوتات بسرعة أكبر من الشركات اللامركزية التقليدية

يمكن لشركة روبوتات أن تبني روبوتًا مذهلًا، لكن المشكلة الأصعب هي تزويد ذلك الروبوت بقدر كافٍ من الخبرة الواقعية لكي يصبح قادرًا فعليًا وبشكل حقيقي.
يتكوّن الذكاء الجسدي من خلال التفاعل. يحتاج الروبوت إلى التعرض لبيئات وأجسام وحركات ومشغّلين وأخطاء وحالات غير متوقعة مختلفة. ويُعدّ جمع هذه الخبرة على نطاق واسع حيث تبدأ المقاربات المركزية في مواجهة قيدٍ جاد.
تمتلك شركة واحدة عددًا محدودًا من المهندسين والروبوتات والمواقع والساعات في اليوم، لكن يمكن للشبكة اللامركزية توسيع عدد المساهمين العاملين على طبقة الذكاء نفسها، وهذه هي الفرصة الدقيقة التي @InvLambda تستغلها.
عبر شبكة التحكم عن بُعد، يمكن للناس المشاركة في تشغيل الروبوتات من مواقع مختلفة، باستخدام مهاراتهم الخاصة لإنتاج بيانات تفاعل واقعية قيّمة. يقدّم مشغّل واحد جلسة. ويمكن لشبكة متنامية أن تُسهم بآلاف.
الميزة ليست مجرد عدد أكبر من المشاركين. بل هي تنوع الخبرة.
يتعامل مشغّلون مختلفون مع المهام بطرق مختلفة. يتخذون قرارات مختلفة، ويستجيبون لظروف مختلفة، ويطوّرون استراتيجيات فريدة للتنقل داخل البيئات المادية. يخلق هذا التنوع مجموعة بيانات أوسع لتدريب الذكاء الاصطناعي الجسدي أكثر مما يمكن أن ينتجه تشغيل محكوم بإحكام ومحصور على منظمة واحدة بسهولة.
تُنشئ الشبكة أيضًا حلقة تغذية راجعة أكثر كفاءة:
𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 → 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗱𝗮𝘁𝗮 → 𝗔𝗜 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 → 𝗕𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
مع دخول المزيد من التفاعلات الواقعية إلى خط الإنتاج، تصبح طبقة الذكاء أغنى.
يغيّر هذا النموذج أيضًا من يمكنه المشاركة في تطوير الروبوتات.
لا تحتاج بالضرورة إلى العمل داخل مختبر روبوتات للمساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي الجسدي. فمن خلال التحكم عن بُعد، يمكن أن تصبح مهارة الإنسان في المناورة واتخاذ القرار جزءًا من البنية التحتية المستخدمة لتدريب الجيل التالي من الآلات الذكية.
تلك هي الدلالة الأعمق لـ Inverted Lambda؛ يطوّر الفريق عالمًا لا يُصنع فيه الذكاء الروبوتي بواسطة مجموعة صغيرة تعمل بمعزل. يمكن لشبكة عالمية من مشغّلي البشر أن تُسهم بالخبرات التي تحتاجها الآلات للتعلم، بينما تصبح البيانات الناتجة أكثر فأكثر قيمةً لمنظومة #AI الجسدية الأوسع.
ستواصل الشركات المركزية بناء العتاد والنماذج والتطبيقات، لكن يمكن للشبكات اللامركزية أن تساعد في توفير شيءٍ مهم بنفس القدر وذاك هو
"المقياس من خبرة الإنسان المطلوبة لصنع الروبوتات يتضاعف بسرعة في العالم المادي."
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach