Các robot tri thức không thể tải xuống

Một robot có thể được huấn luyện trên hàng triệu hình ảnh cho thấy một bàn tay cầm cốc, điều đó vẫn không dạy nó đúng lượng lực cần thiết để giữ một ly thủy tinh mong manh mà không làm nó vỡ hoặc để nó trượt ra.
Đây là nơi phần khó nhất của trí tuệ gắn thân thể bắt đầu. Một số kiến thức rất khó viết ra, tải lên hoặc trích xuất từ một tập dữ liệu. Nó tồn tại bên trong tương tác giữa cơ thể và thế giới vật lý.
→ Cân bằng là biết cách dồn lực cơ thể khi bề mặt thay đổi.
→ Cầm nắm là cảm nhận một vật chịu được bao nhiêu lực.
→ Thời điểm là biết lúc nào cần di chuyển, dừng lại hoặc điều chỉnh.
→ Thích nghi là phản hồi khi thực tế vận hành khác với kết quả dự kiến.
→ Trực giác là năng lực tích lũy để đưa ra các quyết định nhanh từ những tín hiệu vật lý tinh tế mà khó diễn giải bằng lời.
Một video có thể cho thấy một người bắt một vật rơi. Một tập dữ liệu có thể ghi lại chuyển động. Nhưng trí tuệ sâu hơn nằm ở vòng lặp liên tục giữa hành động, phản hồi, hiệu chỉnh và hệ quả.
Đó là phần kiến thức mà robot không thể đơn giản tải xuống. @InvLambda đang giúp tạo lớp còn thiếu thông qua điều khiển từ xa có người tham gia. Người vận hành mang lại sự khéo léo và phán đoán trong thế giới thực cho các tương tác vật lý, tạo ra dữ liệu đa phương thức phong phú cần thiết để dạy robot cách thế giới thực sự vận hành.
Mục tiêu không chỉ là khiến robot bắt chước các chuyển động của con người. Mục tiêu là giúp chúng học được trí tuệ thể chất nằm sau những chuyển động đó.
Vì bước đột phá tiếp theo trong lĩnh vực robot có thể không đến từ việc cung cấp cho AI thêm thông tin về thế giới. Nó có thể đến từ việc cung cấp cho AI nhiều trải nghiệm hơn ngay bên trong thế giới đó.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach