A Diferença Entre Saber Nadar e Estar Realmente na Água

Um sistema de #AI pode consumir milhões de exemplos sobre natação. Pode aprender as técnicas, estudar os movimentos, compreender a física e descrever exatamente o que um nadador deve fazer.
Depois, você coloca-o na água e, de repente, o conhecimento encontra a realidade.
▪︎ A resistência da água.
▪︎ A perda de equilíbrio.
▪︎ O timing de cada movimento.
▪︎ A necessidade de ajustar quando o corpo não se move exatamente como era esperado.
Estes detalhes são difíceis de captar apenas através de informação, e é exatamente esse o mesmo intervalo que existe em robótica.
Conjuntos de dados à escala da Internet podem ensinar a um sistema de IA como é o mundo e como as ações são descritas. Não podem, no entanto, ensinar totalmente a um robô o que se sente quando um objeto escorrega, quanta força é necessária para agarrar algo frágil, ou como se adaptar quando o mundo real recusa seguir o guião esperado.
A inteligência física desenvolve-se através de consequências.
Uma ação produz um resultado → O resultado cria feedback → O sistema ajusta-se e aprende.
É aqui que a teleoperação se torna tão importante. Através de @InvLambda, os operadores humanos fornecem a experiência física que os sistemas de IA não conseguem simplesmente descarregar. Ao controlar robôs através de ambientes simulados e do mundo real, os operadores geram dados de interação valiosos que capturam a relação entre movimento, força, timing, ambiente e resultado.
A IA recebe mais do que uma instrução: recebe experiência. Um livro pode explicar como nadar, mas só a água pode ensinar-te o que a natação exige realmente; é esse o intervalo entre Conhecimento e Realidade.
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