Os Robots do Conhecimento Não Conseguem Descarregar

Um robô pode ser treinado em milhões de imagens que mostram uma mão a segurar uma chávena, e ainda assim isso não lhe ensina a quantidade exacta de força necessária para segurar um copo frágil sem o esmagar ou deixar que escorregue.
É aqui que começa a parte mais difícil da inteligência incorporada. Alguns conhecimentos são difíceis de escrever, carregar ou extrair de um conjunto de dados. Eles vivem na interacção entre um corpo e o mundo físico.
→ Equilíbrio é saber como deslocar o peso quando a superfície muda.
→ Preensão é sentir quanta força um objecto pode suportar.
→ Timing é saber quando é preciso mover, pausar ou ajustar.
→ Adaptação é responder quando a realidade se comporta de forma diferente do resultado esperado.
→ Intuição é a capacidade acumulada de tomar decisões rápidas a partir de sinais físicos subtis que são difíceis de explicar por palavras.
Um vídeo pode mostrar uma pessoa a apanhar um objecto que cai. Um conjunto de dados pode registar o movimento. Mas a inteligência mais profunda está no ciclo contínuo entre acção, feedback, correcção e consequência.
Este é o conhecimento que os robots não conseguem simplesmente descarregar. @InvLambda está a ajudar a criar a camada em falta através de teleoperação com humano-no-ciclo. Os operadores humanos trazem destreza e julgamento do mundo real para as interacções físicas, produzindo os ricos dados multimodais necessários para ensinar aos robots como o mundo se comporta, de facto.
O objectivo não é simplesmente fazer os robots imitarem movimentos humanos. É ajudá-los a aprender a inteligência física por trás desses movimentos.
Porque a próxima grande ruptura na robótica pode não vir de dar à IA mais informação sobre o mundo. Pode vir de lhe dar mais experiência dentro dele.
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