La diferencia entre saber nadar y estar realmente en el agua

Un sistema de #IA puede consumir millones de ejemplos sobre natación. Puede aprender las técnicas, estudiar los movimientos, entender la física y describir exactamente lo que se supone que debe hacer un nadador.
Luego lo colocas en el agua y, de repente, el conocimiento se encuentra con la realidad.
▪︎ La resistencia del agua.
▪︎ La pérdida del equilibrio.
▪︎ El momento de cada movimiento.
▪︎ La necesidad de ajustarse cuando el cuerpo no se mueve exactamente como se esperaba.
Estos detalles son difíciles de captar solo a través de la información; ese es el mismo vacío que existe en la robótica.
Los conjuntos de datos a escala de Internet pueden enseñarle a un sistema de IA cómo se ve el mundo y cómo se describen las acciones. No pueden enseñar por completo a un robot lo que se siente cuando un objeto se resbala, cuánta fuerza se requiere para agarrar algo frágil, o cómo adaptarse cuando el mundo real se niega a seguir el guion esperado.
La inteligencia física se desarrolla a través de las consecuencias.
Una acción produce un resultado → El resultado crea retroalimentación → El sistema se ajusta y aprende.
Aquí es donde la teleoperación se vuelve tan importante. A través de @InvLambda, los operadores humanos proporcionan la experiencia física que los sistemas de IA no pueden simplemente descargar. Al controlar robots mediante entornos simulados y del mundo real, los operadores generan valiosos datos de interacción que capturan la relación entre el movimiento, la fuerza, el timing, el entorno y el resultado.
La IA recibe más que una instrucción: recibe experiencia. Un libro puede explicar cómo nadar, pero solo el agua puede enseñarte lo que la natación realmente exige; esa es la brecha entre el Conocimiento y la Realidad.
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