ℂ𝕒𝕟 𝕣𝕠𝕓𝕠𝕥𝕢𝕜 𝕡𝕣𝕠𝕓𝕣𝕚𝕔𝕒𝕥𝕚 𝔹𝕖𝕔𝕠𝕞𝕖 𝕟𝕒 𝕠𝕡𝕖𝕟𝕟𝕠𝕞𝕦 𝕄𝕖𝕣𝕖𝕠𝕞 𝕝𝕦𝕓 𝕄𝕖𝕣𝕖𝕠𝕞 𝕡𝕖𝕟𝕘𝕝𝕚𝕓𝕒𝕔𝕜𝕦?

Хмарні обчислення змінили спосіб, у який світ отримує доступ до обчислювальної потужності. Вам більше не потрібно володіти величезним дата-центром, щоб запускати потужні застосунки. Інфраструктуру можна розподілити мережею, отримувати до неї віддалений доступ і зробити доступною для людей і бізнесів, які ніколи не могли б дозволити собі побудувати її самостійно.
Робототехніка, можливо, наближається до подібного переходу, але питання вже не лише: Хто володіє роботом? Також: Хто може отримати до нього доступ, керувати ним, надавати йому дані та допомагати покращувати інтелект, який ним керує?
Саме тут ідея відкритої робототехнічної мережі стає цікавою.
Робот, що сидить у лабораторії, має обмежений доступ до світу. Його можливості обмежуються кількістю завдань, які він може виконувати, середовищами, які він може випробувати, і людьми, доступними для керування ним. З’єднана мережа змінює це.
Через ТЕЛЕОПЕРАЦІЮ люди можуть взаємодіяти з фізичними роботами віддалено й вносити людські дії, потрібні для створення високоякісних тренувальних даних. Спритність оператора, судження, просторове усвідомлення та реакція на непередбачувані ситуації стають цінними входами для втіленого ШІ.
Це напряму пов’язано з проблемою @InvLambda, яку вирішує. Роботам потрібно більше, ніж візуальні дані, щоб стати спроможними у фізичному світі; їм потрібно розуміти, як люди маніпулюють об’єктами, як вони реагують на силу, як вони коригують рухи, & як розв’язують задачі, коли умови змінюються, & цю інформацію складно синтетично виробити, її треба прожити.
Децентралізована модель телоперації Inverted Lambda створює шлях для того, щоб цей досвід надходив із ширшої мережі операторів-людей. За наявності правильної інфраструктури людині не потрібно працювати всередині робототехнічної компанії, щоб сприяти розвитку фізичного ШІ. Вона може долучитися до операційного рівня.
Саме тут стає значущою 𝗧𝗲𝗹𝗲𝗼𝗽-𝘁𝗼-𝗘𝗮𝗿𝗻 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹.
Спритність людини стає продуктивним ресурсом. Оператори надають взаємодії з реальним світом, тоді як ці взаємодії генерують мультимодальні дані, які можуть допомогти тренувати більш спроможні роботизовані системи.
Процес можна розглядати як:
Оператор-людина → Телоперація → Фізична взаємодія → Мультимодальні дані → Тренування втіленого ШІ
Чим різноманітнішою стає мережа, тим різноманітнішими можуть стати дані.
Різні оператори приносять різні стратегії. Різні середовища створюють різні виклики. Тактильний зворотний зв’язок додає інформацію про силу та контакт. Реальні апаратні засоби додають непередбачуваність, яку симуляції часто не можуть відтворити.
Ось чому кампанія Inverted Lambda під назвою Second Contact є важливою для ширшої ідеї. Вона наближає телоперацію до реального фізичного обладнання, вводить більш занурене керування через такі інструменти, як Meta Quest 3 & джойстики, & створює шлях для операторів-людей напряму долучатися до конвеєра даних, що живить втілений інтелект.
Велика ідея захоплює:
Робототехніка може розвинути інфраструктурний рівень, подібний до хмарних обчислень & людям може не потрібно буде володіти машинами; вони можуть отримувати до них доступ через мережу.
Оператори можуть надавати навички звідусіль, роботи можуть генерувати корисні дані через розподілені взаємодії, а #AI-системи можуть вчитися із зростаючого пулу людського досвіду. Хмарні обчислення зробили обчислювальну потужність доступнішою, перетворивши інфраструктуру на послугу.
Відкрита робототехнічна мережа могла б зробити фізичний інтелект більш доступним, поєднавши людей, роботів, дані та AI-системи в спільну операційну екосистему.
Inverted Lambda працює на одному з найважливіших рівнів цієї екосистеми: зв’язку «людина-робот».
Це тому, що перш ніж роботи зможуть незалежно працювати у масштабі, хтось має дати їм достатньо реального досвіду, щоб вони навчилися тому, що саме потребує їхня незалежність.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach