A camada ausente entre o “cérebro” de um robô e o corpo dele

Um robô pode ter um poderoso modelo de #IA capaz de interpretar o ambiente e decidir o que deve acontecer em seguida. O hardware dele também pode ser capaz de executar movimentos.
Mas entre “eu sei o que fazer” e realmente conseguir fazer isso, está a parte mais difícil.
O robô precisa traduzir percepção em movimento, movimento em contato físico, contato em feedback e feedback em correção.
Um comando para pegar um copo é simples no nível da linguagem. A execução física não é. O robô precisa entender para onde se mover, com que rapidez se mover, quanta força aplicar e como responder se o objeto se deslocar ou começar a escorregar.
Esta é a camada ausente entre inteligência e corporificação: a conexão contínua entre intenção, ação, consequência e adaptação.
@InvLambda está ajudando a construir essa camada por meio de teleoperação com humanos no circuito. Operadores humanos interagem com sistemas robóticos e geram os dados comportamentais ricos de que os modelos de IA precisam para entender como as decisões se traduzem em resultados físicos.
O operador fornece o julgamento. O robô fornece o ambiente físico. A teleoperação registra a interação entre eles.
Essa interação produz algo que um conjunto de dados estático não consegue fornecer por completo: um registro do que aconteceu quando uma ação encontrou a realidade, como o operador respondeu e como o movimento foi corrigido.
O caminho rumo a robôs autônomos mais capazes passa por esse ciclo de feedback.
Percepção → Ação → Consequência → Correção → Aprendizado.
Inverted Lambda está trabalhando para capturar a inteligência humana dentro desse ciclo e transformá-la nos sinais de treinamento que podem ajudar a preencher a lacuna entre o “cérebro” de um robô e o corpo dele.
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