機器人的第一位老師不是資料集，而是環境。

一台機器人可以用數百萬個範例進行訓練，卻仍可能遇到一個它從未見過的情境。
地面比預期更滑，物體略重，地板不平，抓取會失敗，動作在執行到一半時需要被修正；世界並不會按照完美腳本的順序運行。
這就是具身智能開始與傳統 #AI. A dataset can show a #robot 分道揚鑣的地方：它不只是看起來像什麼，或描述動作應該如何發生；而是真實環境帶來無法事先完全預期的變數。機器人必須對實際發生的情況做出反應。
這也是為什麼真實世界的 𝗧𝗲𝗹𝗲𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 如此珍貴。人類操作員能夠在不確定性中導航，並適應那些從未被明確寫入程式的條件。他們的行動讓機器人面對「動作與後果之間的關係」：當抓取太弱、軌跡略微錯誤，或意外障礙物改變任務時，會發生什麼事。
@InvLambda 正在圍繞這一層人類介入的流程打造系統，使用遠端操作（teleoperation）在模擬與實體環境中創造更豐富的互動資料。人類操作員提供自適應的智能；機器人的環境提供後果；而產生的資料則成為開發更強大具身 AI 的基礎。
機器人無法只透過研究過去發生了什麼來學習物理智能；它必須親身接觸世界、對其作出回應，並從接下來發生的事中學習。
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