Eis porque é que eu penso: 𝗗𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗖𝗮𝗻 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗧𝗵𝗮𝗻 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀

Uma empresa de robótica pode construir um robô impressionante, mas o problema mais difícil é dar a esse robô experiência suficiente no mundo real para se tornar verdadeiramente capaz.
A inteligência física é formada através da interação. Um robô precisa de ser exposto a ambientes, objetos, movimentos, operadores, erros e situações inesperadas diferentes. Recolher essa experiência à escala é onde as abordagens centralizadas começam a enfrentar uma limitação séria.
Uma única empresa tem um número finito de engenheiros, robôs, localizações e horas por dia, mas uma rede descentralizada pode expandir o número de contribuidores a trabalhar na mesma camada de inteligência — e é exatamente a oportunidade @InvLambda que está a aproveitar.
Através da sua rede de teleoperação, as pessoas podem participar nas operações do robô a partir de diferentes locais, usando as suas próprias competências para gerar dados valiosos de interação no mundo real. Um operador contribui com uma sessão. Uma rede em crescimento pode contribuir com milhares.
A vantagem não é apenas ter mais participantes. É a diversidade de experiências.
Operadores diferentes abordam as tarefas de formas diferentes. Tomam decisões diferentes, reagem a condições diferentes e desenvolvem estratégias únicas para navegar em ambientes físicos. Essa variedade cria um conjunto de dados mais amplo para treinar a IA incorporada do que uma operação rigidamente controlada limitada a uma única organização poderia facilmente produzir.
A rede também cria um ciclo de feedback mais eficiente:
𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰̧𝗮̃𝗼 → 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗶𝘀 → 𝗧𝗿𝗲𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗱𝗲 𝗔𝗜 → 𝗦𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗺𝗲𝗹𝗵𝗼𝗿𝗲𝘀
À medida que mais interações do mundo real entram no pipeline, a camada de inteligência torna-se mais rica.
Este modelo também muda quem pode participar no desenvolvimento de robótica.
Não é necessariamente preciso trabalhar dentro de um laboratório de robótica para contribuir para o desenvolvimento de IA física. Através da teleoperação, a destreza humana e a tomada de decisão podem tornar-se parte da infraestrutura usada para treinar a próxima geração de máquinas inteligentes.
Esse é o significado mais profundo de Inverted Lambda; a equipa está a construir em direção a um mundo em que a inteligência robótica não é desenvolvida por um pequeno grupo a operar em isolamento. Uma rede global de operadores humanos pode contribuir com as experiências de que as máquinas precisam para aprender, enquanto os dados resultantes se tornam cada vez mais valiosos para o ecossistema mais amplo de #AI incorporada.
As empresas centralizadas continuarão a construir o hardware, os modelos e as aplicações, mas as redes Dcentralized podem ajudar a fornecer algo tão importante quanto isso e é
"𝚃𝚑𝚎 𝚜𝚌𝚊𝚕𝚎 𝚘𝚏 𝚑𝚞𝚖𝚊𝚗 𝚎𝚡𝚙𝚎𝚛𝚒𝚎𝚗𝚌𝚎 𝚛𝚎𝚚𝚞𝚒𝚛𝚎𝚍 𝚝𝚘 𝚖𝚊𝚔𝚎 𝚛𝚘𝚋𝚘𝚝𝚜 𝚝𝚛𝚞𝚕𝚢 𝚒𝚗𝚝𝚎𝚕𝚕𝚒𝚐𝚎𝚗𝚝 𝚒𝚗 𝚝𝚑𝚎 𝚙𝚑𝚢𝚜𝚒𝚌𝚊𝚕 𝚠𝚘𝚛𝚕𝚍."
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