走向機器人自主性的第一步是人類模仿

會繫鞋帶的孩子並不是從獨立推理開始。他們會觀看、複製動作，在某些嘗試中犯錯，調整手部，然後重複這個過程，直到這個動作變得足夠熟悉，能在沒有指導的情況下執行。機器人自主性也遵循類似的路徑。
機器人不可能只靠指令就被交付一個任務，並預期它能自行發展出物理判斷。在它能可靠地獨立行動之前，它需要複雜動作在真實物理世界中如何被執行的範例。這正是人類遙操作（teleoperation）變得有價值的地方。
操作員可以示範如何接近一個物體、調整抓握方式、對阻力做出反應、從錯誤中恢復，以及在條件改變的情況下完成任務。
這些動作帶來的並不只是成功的結果。它們會捕捉動作、時間、力量、回饋與修正之間的關聯。這正是具身多模態經驗所需的 AI。
@InvLambda 正在以這個「人類在迴路（human-in-the-loop）」層為核心建構系統，讓操作員能在模擬與實體環境中控制機器人。由此產生的遙操作資料能協助建立教學示範，而機器人系統正是從這些示範中學習，逐步形成日益複雜的行為模式。
人類操作員提供示範，而機器人則收集經驗。
#AI 系統接著就能從這些示範中學習，逐步把人類引導的行為轉化為能夠在更少直接介入下做出決策的政策。
模仿不是終點，它是橋樑：讓一台機器能從在物理世界中被引導前行，最終理解如何獨立地穿梭其間。
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