Đây là lý do tôi nghĩ: 𝗗𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗖𝗮𝗻 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗧𝗵𝗮𝗻 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀

Một công ty robotics có thể chế tạo một robot ấn tượng, nhưng bài toán khó hơn là cung cấp cho robot đủ kinh nghiệm trong thế giới thực để trở nên thực sự năng lực.
Trí tuệ vật lý được hình thành thông qua tương tác. Một robot cần được tiếp xúc với nhiều môi trường khác nhau, các vật thể, chuyển động, người vận hành, sai lầm và các tình huống bất ngờ. Việc thu thập kinh nghiệm ở quy mô lớn là nơi các cách tiếp cận tập trung bắt đầu vấp phải một giới hạn nghiêm trọng.
Một công ty đơn lẻ có số lượng kỹ sư, robot, địa điểm và số giờ hữu hạn trong một ngày, nhưng một mạng phi tập trung có thể mở rộng số lượng người đóng góp đang hướng tới cùng một lớp trí tuệ và đây chính là cơ hội mà @InvLambda đang tận dụng.
Thông qua mạng lưới điều khiển từ xa, mọi người có thể tham gia vận hành robot từ nhiều địa điểm khác nhau, dùng kỹ năng của riêng mình để tạo ra dữ liệu tương tác có giá trị trong thế giới thực. Một người vận hành đóng góp một phiên. Một mạng lưới đang phát triển có thể đóng góp hàng nghìn.
Lợi thế không chỉ đơn giản là nhiều người tham gia hơn. Đó là sự đa dạng về kinh nghiệm.
Những người vận hành khác nhau tiếp cận nhiệm vụ theo những cách khác nhau. Họ đưa ra các quyết định khác nhau, phản ứng với các điều kiện khác nhau và phát triển các chiến lược riêng để điều hướng môi trường vật lý. Sự đa dạng này tạo ra một bộ dữ liệu huấn luyện cho AI gắn với thân xác rộng hơn so với một hoạt động được kiểm soát chặt chẽ và giới hạn trong một tổ chức duy nhất mà có thể dễ dàng tạo ra.
Mạng lưới cũng tạo ra một vòng phản hồi hiệu quả hơn:
𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 → 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 → 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗱𝗮𝘁𝗮 → 𝗔𝗜 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 → 𝗕𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
Khi nhiều tương tác trong thế giới thực hơn đi vào đường ống, lớp trí tuệ sẽ trở nên phong phú hơn.
Mô hình này cũng thay đổi ai có thể tham gia vào việc phát triển robotics.
Bạn không nhất thiết phải làm việc bên trong một phòng thí nghiệm robotics để đóng góp cho sự phát triển của AI vật lý. Thông qua điều khiển từ xa, sự khéo léo của con người và khả năng ra quyết định có thể trở thành một phần của hạ tầng được dùng để huấn luyện thế hệ máy móc thông minh tiếp theo.
Đó là ý nghĩa sâu hơn của Inverted Lambda; đội ngũ đang hướng tới một thế giới nơi trí tuệ robot không được phát triển bởi một nhóm nhỏ hoạt động trong sự cô lập. Một mạng lưới toàn cầu của những người vận hành con người có thể đóng góp các kinh nghiệm mà máy móc cần để học, trong khi dữ liệu tạo ra ngày càng có giá trị hơn đối với hệ sinh thái #AI gắn với thân xác rộng lớn hơn.
Các công ty tập trung sẽ tiếp tục xây dựng phần cứng, mô hình và ứng dụng, nhưng các mạng phi tập trung có thể giúp cung cấp thứ gì đó quan trọng tương đương và đó là
"𝚃𝚑𝚎 𝚜𝚌𝚊𝚕𝚎 𝚘𝚏 𝚑𝚞𝚖𝚊𝚗 𝚎𝚡𝚙𝚎𝚛𝚒𝚎𝚗𝚌𝚎 𝚛𝚎𝚚𝚞𝚒𝚛𝚎𝚍 𝚝𝚘 𝚖𝚊𝚔𝚎 𝚛𝚘𝚋𝚘𝚝𝚜 𝚝𝚛𝚞𝚕𝚢 𝚒𝚗𝚝𝚎𝚕𝚕𝚒𝚐𝚎𝚗𝚝 𝚒𝚗 𝚝𝚑𝚎 𝚙𝚑𝚢𝚜𝚒𝚌𝚊𝚕 𝚠𝚘𝚛𝚕𝚍."
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach