Вот почему я так считаю: децентрализованные сети могут ускорить роботов с автономным управлением быстрее, чем централизованные компании

Робототехническая компания может построить впечатляющего робота, но сложнее всего — дать ему достаточно опыта в реальном мире, чтобы он стал по-настоящему способным.
Физический интеллект формируется во взаимодействии. Роботу нужно знакомство с разными средами, объектами, движениями, операторами, ошибками и неожиданными ситуациями. Сбор такого опыта в масштабе — именно та область, где централизованные подходы начинают упираться в серьёзное ограничение.
У одной компании конечное число инженеров, роботов, локаций и часов в сутках, но децентрализованная сеть может расширить число участников, работающих над одним и тем же слоем интеллекта, и именно этой возможностью @InvLambda пользуется.
Благодаря телоперации люди могут участвовать в работе роботов из разных мест, используя собственные навыки для генерации ценных данных о реальных взаимодействиях. Один оператор даёт сессию. Растущая сеть может дать тысячи.
Преимущество — не просто больше участников. Это разнообразие опыта.
Разные операторы по-разному подходят к задачам. Они принимают разные решения, реагируют на разные условия и вырабатывают уникальные стратегии навигации в физической среде. Это разнообразие создаёт более широкий набор данных для обучения воплощённого AI, чем может легко произвести жёстко контролируемая операция, ограниченная одной организацией.
Сеть также создаёт более эффективный цикл обратной связи:
операторы-человеки → взаимодействие роботов → мульти-модальные данные → обучение AI → более совершенные робототехнические системы
По мере того как всё больше взаимодействий из реального мира попадает в конвейер, слой интеллекта становится богаче.
Эта модель также меняет то, кто может участвовать в разработке робототехники.
Вам не обязательно работать внутри лаборатории робототехники, чтобы вносить вклад в развитие физического AI. Посредством телоперации человеческая ловкость и принятие решений могут стать частью инфраструктуры, используемой для обучения следующего поколения интеллектуальных машин.
В этом и заключается более глубокий смысл Inverted Lambda; команда движется к миру, где робототехнический интеллект не разрабатывается небольшой группой, действующей в изоляции. Глобальная сеть операторов-людей может дать опыт, который машинам нужен, чтобы учиться, а получающиеся данные становятся всё более ценными для более широкого воплощённого экосистемы #AI.
Централизованные компании продолжат создавать аппаратное обеспечение, модели и приложения, но децентрализованные сети могут помочь поставить кое-что столь же важное — и это
«𝚂𝚌𝚊𝚕𝚎 𝚘𝚏 𝚑𝚞𝚖𝚊𝚗 𝚎𝚡𝚙𝚎𝚛𝚒𝚎𝚗𝚌𝚎 𝚛𝚎𝚚𝚞𝚒𝚛𝚎𝚍 𝚝𝚘 𝚖𝚊𝚔𝚎 𝚛𝚘𝚋𝚘𝚝𝚜 𝚝𝚛𝚞𝚕𝚢 𝚒𝚗𝚝𝚎𝚕𝚕𝚒𝚐𝚎𝚗𝚝 𝚒𝚗 𝚝𝚑𝚎 𝚙𝚑𝚢𝚜𝚒𝚌𝚊𝚕 𝚠𝚘𝚛𝚕𝚍.»
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach