AI dạng “thân thể” không thể chỉ học từ Internet; đây là lý do 👇

Internet đã mang đến cho AI quyền truy cập vào một lượng thông tin phi thường; hình ảnh, video, văn bản, hướng dẫn, tài liệu kỹ thuật, v.v.
Tuy nhiên, một robot có thể tiêu thụ tất cả những thứ đó và vẫn gặp khó khăn với những việc tưởng như đơn giản như nhặt một vật thể lạ. Lý do rất đơn giản: hiểu về thế giới vật lý khác với việc trải nghiệm nó.
Một video có thể cho thấy một người nhấc ly, nhưng nó không nắm bắt đầy đủ lực ép cần để cầm chắc, cách phân bổ trọng lượng, chỉnh nhẹ khi ly bắt đầu trượt, hoặc lực cần thiết để đặt xuống mà không gây hư hại. Những quyết định đó diễn ra thông qua tương tác.
Trí tuệ vật lý được xây dựng từ mối quan hệ giữa hành động và hệ quả. Robot cần phải di chuyển, quan sát điều gì xảy ra, cảm nhận lực cản, điều chỉnh chuyển động, mắc sai lầm và học từ kết quả. Internet có thể cho robot thấy một cánh cửa trông ra sao, nhưng tương tác ngoài đời thực sẽ dạy robot cảm giác khi cánh cửa nặng, tay nắm cần bao nhiêu lực, và phải làm gì khi bản lề cứng.
Đó là khoảng cách giữa tri thức dạng hình ảnh và trí tuệ “thân thể”, và vì vậy @InvLambda tập trung xây dựng hạ tầng kết nối người vận hành với robot vật lý thông qua điều khiển từ xa (teleoperation). Hành động của con người cung cấp lớp trải nghiệm còn thiếu: chuyển động, độ khéo léo, phán đoán không gian, các lệnh điều khiển, và phản hồi trước các điều kiện vật lý khó lường.
Thông qua các tương tác này, hệ thống có thể thu thập dữ liệu đa phương thức phong phú mà các bộ dữ liệu quy mô Internet không thể tự cung cấp.
Internet cung cấp cho AI thông tin về thế giới, nhưng tương tác ngoài đời thực lại mang đến cho AI dạng “thân thể” trải nghiệm trong chính thế giới đó, và chính trải nghiệm này cho phép trí tuệ vượt ra khỏi màn hình để bước vào thế giới vật lý.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach