Los robots del conocimiento no pueden descargarlo

Un robot puede entrenarse con millones de imágenes en las que se ve una mano sujetando una taza, pero eso aún no le enseña la cantidad exacta de fuerza necesaria para sostener un vaso frágil sin aplastarlo o dejar que se resbale.
Aquí es donde empieza la parte más difícil de la inteligencia encarnada. Hay conocimientos difíciles de escribir, subir o extraer de un conjunto de datos. Viven dentro de la interacción entre un cuerpo y el mundo físico.
→ El equilibrio es saber cómo desplazar el peso cuando cambia la superficie.
→ El agarre es percibir cuánta fuerza puede resistir un objeto.
→ El timing es saber cuándo moverse, cuándo detenerse o cuándo ajustar.
→ La adaptación es responder cuando la realidad se comporta de forma distinta al resultado esperado.
→ La intuición es la capacidad acumulada de tomar decisiones rápidas a partir de señales físicas sutiles que son difíciles de explicar con palabras.
Un video puede mostrar a una persona atrapando un objeto que cae. Un conjunto de datos puede registrar el movimiento. Pero la inteligencia más profunda reside en el bucle continuo entre acción, retroalimentación, corrección y consecuencia.
Este es el conocimiento que los robots no pueden simplemente descargar. @InvLambda está ayudando a crear la capa que falta mediante teleoperación con intervención humana. Los operadores humanos aportan destreza y criterio del mundo real a las interacciones físicas, generando los ricos datos multimodales necesarios para enseñar a los robots cómo se comporta realmente el mundo.
El objetivo no es simplemente hacer que los robots imiten los movimientos humanos. Es ayudarlos a aprender la inteligencia física que hay detrás de esos movimientos.
Porque el siguiente avance en robótica quizá no venga de darle a la IA más información sobre el mundo. Podría venir de darle más experiencia dentro de él.
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