Voici pourquoi je pense : 𝗟𝗮 𝗱𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂𝘅 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗣𝗲𝘂𝘁 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝗿 𝗟𝗮 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗕𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲 𝗣𝗹𝘂𝘀 𝗥𝗮𝗽𝗶𝗱𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗤𝘂𝗲 𝗟𝗲𝘀 𝗘𝗻𝘁𝗿𝗲𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲𝘀 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘀𝗲́𝗲𝘀

Une entreprise de robotique peut construire un robot impressionnant, mais le problème le plus difficile consiste à lui offrir suffisamment d’expérience dans le monde réel pour qu’il devienne réellement capable.
L’intelligence physique se construit grâce aux interactions. Un robot a besoin d’être exposé à différents environnements, objets, mouvements, opérateurs, erreurs et situations inattendues. Rassembler cette expérience à grande échelle, c’est là que les approches centralisées commencent à se heurter à une limite sérieuse.
Une seule entreprise dispose d’un nombre fini d’ingénieurs, de robots, d’emplacements et d’heures dans une journée, mais un réseau décentralisé peut accroître le nombre de contributeurs qui travaillent sur la même couche d’intelligence, et c’est précisément l’opportunité que @InvLambda exploite.
Grâce à son réseau de téléopération, des personnes peuvent participer aux opérations des robots depuis différents endroits, en utilisant leurs propres compétences pour générer des données précieuses d’interaction dans le monde réel. Un opérateur contribue une session. Un réseau en croissance peut contribuer des milliers.
L’avantage ne tient pas seulement au plus grand nombre de participants. Il tient à la diversité de l’expérience.
Différents opérateurs abordent les tâches différemment. Ils prennent des décisions différentes, réagissent à des conditions différentes et développent des stratégies uniques pour naviguer dans des environnements physiques. Cette variété crée un ensemble de données plus large pour entraîner une IA incarnée que ce qu’une opération étroitement contrôlée, limitée à une seule organisation, pourrait facilement produire.
Le réseau crée aussi une boucle de retour plus efficace :
𝗢𝗽𝗲́𝗿𝗮𝘁𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗶𝗻𝘀 → 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 → 𝗗𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹𝗲𝘀 → 𝗘𝗻𝘁𝗿𝗮î𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗱’𝗨𝗡 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲̀𝗺𝗲 𝗱’𝗜𝗔 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝘀 𝗺𝗶𝗲𝘂𝘅 𝗣𝗼𝘂𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲̀𝗺𝗲𝘀
À mesure que davantage d’interactions issues du monde réel entrent dans le pipeline, la couche d’intelligence devient plus riche.
Ce modèle change aussi qui peut participer au développement de la robotique.
Vous n’avez pas nécessairement besoin de travailler au sein d’un laboratoire de robotique pour contribuer au développement de l’IA physique. Grâce à la téléopération, l’agilité humaine et la prise de décision peuvent devenir une partie de l’infrastructure utilisée pour entraîner la prochaine génération de machines intelligentes.
C’est la signification la plus profonde d’Inverted Lambda : l’équipe construit un monde où l’intelligence robotique n’est pas développée par un petit groupe travaillant en vase clos. Un réseau mondial d’opérateurs humains peut apporter les expériences dont les machines ont besoin pour apprendre, tandis que les données qui en résultent deviennent de plus en plus précieuses pour l’écosystème plus large de l’IA incarnée #AI.
Les entreprises centralisées continueront de construire le matériel, les modèles et les applications, mais des réseaux décentralisés peuvent aider à fournir quelque chose d’aussi important et c’est :
« 𝗟’𝗲́𝗰𝗵𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗱’𝗲𝘅𝗽𝗲́𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗶𝗻𝗲 𝗿𝗲́𝗾𝘂𝗶𝘀𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗳𝗮𝗶𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝘀 𝘃𝗿𝗮𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗱𝗮𝗻𝘀 𝗹𝗲 𝗺𝗼𝗻𝗱𝗲 𝗽𝗵𝘆𝘀𝗶𝗾𝘂𝗲. »
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