Berikut alasanku: 𝗗𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗕𝗶𝘀𝗮 𝗠𝗲𝗺𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗽𝗮𝘁 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗗𝗮𝗿𝗶 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀

Sebuah perusahaan robotika bisa membangun robot yang mengesankan, tetapi masalah yang lebih sulit adalah memberi robot itu pengalaman dunia nyata yang cukup agar benar-benar mampu.
Kecerdasan fisik terbentuk lewat interaksi. Robot perlu paparan ke beragam lingkungan, objek, pergerakan, operator, kesalahan, dan situasi tak terduga. Mengumpulkan pengalaman itu dalam skala di sinilah pendekatan tersentral mulai menghadapi keterbatasan serius.
Satu perusahaan memiliki jumlah insinyur, robot, lokasi, dan jam kerja yang terbatas dalam sehari, tetapi jaringan yang terdesentralisasi dapat memperluas jumlah kontributor yang bekerja menuju lapisan kecerdasan yang sama, dan tepat itulah peluang yang dimanfaatkan oleh @InvLambda.
Melalui jaringan teleoperasinya, orang-orang bisa berpartisipasi dalam operasi robot dari berbagai lokasi, menggunakan keahlian mereka sendiri untuk menghasilkan data interaksi dunia nyata yang bernilai. Satu operator menyumbang satu sesi. Jaringan yang terus bertumbuh bisa menyumbang ribuan.
Keunggulannya bukan sekadar lebih banyak peserta. Melainkan keragaman pengalaman.
Operator yang berbeda mendekati tugas dengan cara yang berbeda. Mereka membuat keputusan yang berbeda, bereaksi terhadap kondisi yang berbeda, dan mengembangkan strategi unik untuk menavigasi lingkungan fisik. Keragaman itu menciptakan kumpulan data yang lebih luas untuk melatih AI yang berwujud dibandingkan operasi yang sangat dikendalikan dan terbatas pada satu organisasi yang mungkin saja tidak bisa dengan mudah menghasilkan hal serupa.
Jaringan ini juga menciptakan loop umpan balik yang lebih efisien:
𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 → 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 → 𝗔𝗜 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 → 𝗕𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
Semakin banyak interaksi dunia nyata masuk ke pipeline, lapisan kecerdasan menjadi semakin kaya.
Model ini juga mengubah siapa yang bisa berpartisipasi dalam pengembangan robotika.
Anda tidak harus bekerja di dalam laboratorium robotika untuk ikut berkontribusi pada pengembangan AI fisik. Melalui teleoperasi, ketangkasan manusia dan pengambilan keputusan dapat menjadi bagian dari infrastruktur yang digunakan untuk melatih generasi berikutnya mesin-mesin cerdas.
Itulah makna yang lebih dalam dari Inverted Lambda; tim sedang membangun menuju dunia di mana kecerdasan robot tidak dikembangkan oleh sekelompok kecil yang bekerja dalam isolasi. Jaringan global operator manusia dapat menyumbang pengalaman yang dibutuhkan mesin untuk belajar, sementara data yang dihasilkan menjadi semakin bernilai bagi ekosistem embodied #AI yang lebih luas.
Perusahaan tersentral akan terus membangun perangkat keras, model, dan aplikasi, tetapi jaringan yang terdesentralisasi dapat membantu menyediakan sesuatu yang sama pentingnya, yaitu
"𝚃𝚑𝚎 𝚜𝚌𝚊𝚕𝚎 𝚘𝚏 𝚑𝚞𝚖𝚊𝚗 𝚎𝚡𝚙𝚎𝚛𝚒𝚎𝚗𝚌𝚎 𝚛𝚎𝚚𝚞𝚒𝚛𝚎𝚍 𝚝𝚘 𝚖𝚊𝚔𝚎 𝚛𝚘𝚋𝚘𝚝𝚜 𝚝𝚛𝚞𝚕𝚢 𝚒𝚗𝚝𝚎𝚕𝚕𝚒𝚐𝚎𝚗𝚝 𝚒𝚗 𝚝𝚑𝚎 𝚙𝚑𝚢𝚜𝚒𝚌𝚊𝚕 𝚠𝚘𝚛𝚕𝚍."
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach