Ось чому я так думаю: 𝗗𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗖𝗮𝗻 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗧𝗵𝗮𝗻 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀

Компанія з робототехніки може створити вражаючого робота, але складніша проблема — дати цьому роботу достатньо досвіду в реальному світі, щоб він справді став здатним.
Фізичний інтелект формується через взаємодію. Роботу потрібна експозиція до різних середовищ, об’єктів, переміщень, операторів, помилок і непередбачуваних ситуацій. Збір цього досвіду в масштабі — це те, де централізовані підходи починають стикатися зі значним обмеженням.
Одна компанія має обмежену кількість інженерів, роботів, локацій і годин на день, але децентралізована мережа може збільшити число учасників, які працюють над тим самим рівнем інтелекту, і саме цю можливість @InvLambda використовує.
Через свою телоуправлінську мережу люди можуть брати участь в операціях роботів з різних локацій, використовуючи власні навички, щоб генерувати цінні дані взаємодії в реальному світі. Один оператор робить сесію. Розширювана мережа може робити тисячі.
Перевага полягає не просто в більшій кількості учасників. Це різноманітність досвіду.
Різні оператори підходять до задач по-різному. Вони приймають різні рішення, реагують на різні умови та розробляють унікальні стратегії для навігації у фізичних середовищах. Це різноманіття створює ширший набір даних для тренування втіленого AI, ніж тісно контрольована операція, яку легко міг би виробити один-єдиний організаційний контур.
Мережа також створює більш ефективний цикл зворотного зв’язку:
𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 → 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗱𝗮𝘁𝗮 → 𝗔𝗜 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 → 𝗕𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
Коли в конвеєр надходить більше взаємодій у реальному світі, рівень інтелекту стає багатшим.
Ця модель також змінює те, хто може брати участь у розробці робототехніки.
Вам необов’язково працювати всередині лабораторії робототехніки, щоб робити внесок у розвиток фізичного AI. Завдяки телоуправлінню людська спритність і прийняття рішень можуть стати частиною інфраструктури, яка використовується для тренування наступного покоління розумних машин.
Це глибше значення Inverted Lambda; команда будує світ, у якому робототехнічний інтелект не розробляється невеликою групою, що працює в ізоляції. Глобальна мережа операторів-людей може внести той досвід, який потрібен машинам, щоб вчитися, тоді як отримані дані стають дедалі ціннішими для ширшої екосистеми втіленого #AI.
Централізовані компанії й надалі створюватимуть апаратне забезпечення, моделі та застосунки, але децентралізовані мережі можуть допомогти постачати щось так само важливе, і це —
"𝚃𝚑𝚎 𝚜𝚌𝚊𝚕𝚎 𝚘𝚏 𝚑𝚞𝚖𝚊𝚗 𝚎𝚡𝚙𝚎𝚛𝚒𝚎𝚗𝚌𝚎 𝚛𝚎𝚚𝚞𝚒𝚛𝚎𝚍 𝚝𝚘 𝚖𝚊𝚔𝚎 𝚛𝚘𝚋𝚘𝚝𝚜 𝚝𝚛𝚞𝚕𝚢 𝚒𝚗𝚝𝚎𝚕𝚕𝚒𝚐𝚎𝚗𝚝 𝚒𝚗 𝚝𝚑𝚎 𝚙𝚑𝚢𝚜𝚒𝚌𝚊𝚕 𝚠𝚘𝚛𝚕𝚍."
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach