身体性AIはインターネットだけから学べない；その理由は？ 👇

インターネットはAIに、画像、動画、テキスト、指示、技術ドキュメントなど、驚くほど大量の情報へのアクセスを与えてきました。
それでもロボットは、そのすべてを消化しても、見慣れない物体を拾うといった単純なことすら難しくなることがあります。理由は単純で、「物理の世界について知る」ことと「それを体験する」ことは別だからです。
動画では人がコップを持ち上げる様子は見せられますが、掴むのに必要な圧力、重さの分布、コップが滑り始めたときに行う微調整、ダメージを与えずに置くために必要な力といったものは、完全には捉えられません。そうした判断は、相互作用を通じて行われます。
身体性のある知能は、「行動」と「結果」の関係によって構築されます。ロボットは動き、何が起きるかを観察し、抵抗を感じ、動きを調整し、失敗し、その結果から学ぶ必要があります。インターネットはロボットにドアがどのように見えるかを教えられますが、実世界での相互作用は、そのドアが重いときの感触、ハンドルにどれほどの力が必要か、ヒンジが固いときにどうすればよいかを教えます。
これが「視覚的知識」と「身体性のある知能」のギャップであり、そのため @InvLambda は、テレオペレーションによって人間のオペレーターと物理ロボットをつなぐインフラストラクチャを構築することに注力しています。人間の行動が、欠けている経験の層を提供します。すなわち、移動、器用さ、空間判断、制御入力、予測できない物理状況への応答です。
これらの相互作用を通じて、システムは、インターネット規模のデータセット単体では提供できない、豊かなマルチモーダルデータを収集できます。
インターネットはAIに世界に関する情報を与えますが、実世界での相互作用は身体性AIに、その中での経験を与えます。そしてその経験こそが、知能を画面の外から物理世界へと進ませるのです。
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