gprisma Isang robot ay maaaring gawin lahat ng itinakda sa iyo at pa rin ay iwanan tayo ng isang mahalagang tanong tungkol sa ano ang mangyayari sunod. Ito ay dahil ang pisikal na trabaho ay may kinalaman. Tapos ng isang robot ang isang aksyon, sumusunod ang isa pang aksyon. Maaaring kailanganin ng isa pang robot ang parehong espasyo. Maaaring kailanganin ng isang tao na makarating sa lugar na iyon. Maaaring nakahintay na ang susunod na bagay. Kaya hindi lang responsable ang robot para matapos ang sarili nitong gawain. Ang paraan kung paano ito natatapos ay maaaring maapektuhan ang gawain na susunod sa iyo. Ito ang detalye na nakita kong interesante sa episyodo na ito (Episyodo #50981). Ang mga braso ay huling lumalayo sa lugar kung saan sila nagtrabaho, at ang simpleng pagtatapos na ito ay buksan ang isang mas malaking ideya kung paano natin dapat ihuhusga ang Pisikal na AI. [] Maaaring mag-iiwan pa rin ng problema ang isang natapos na gawain Isipin ang isang robot na isinilid ang isang sample nang tama sa tamang lugar, ngunit iniwan ang kanyang braso sa harap ng espasyo na kailangan gamitin sunod. Natapos ang unang gawain. Ngayon, may problema na ang ikalawang gawain. Ito ay isang mahalagang pagkakaiba sa pagitan ng mga robot na gumagawa sa pamamagitan ng mga hiwalay na demonstrasyon at mga robot na gumagawa nang tuloy-tuloy sa tunay na mga kapaligiran. Sa isang tunay na laboratorio, pabrika, ospital, o iba pang pinagsasamang espasyo, rare ang malinis na pag-reset pagkatapos ng bawat gawain. Natatapos ng robot ang isang bagay sa loob ng parehong kapaligiran kung saan kailangan mangyari ang iba pang bagay. Kaya hindi sapat ang tagumpay ay tungkol lamang sa huling posisyon ng bagay. Kailangan din nating pansinin ang kondisyon na iniwan ng robot. [] Ang huling galaw ay maaaring maapektuhan ang susunod na sampu Mas mahalaga pa ito kapag konektado ang mga gawain. Isang aksyon ay maaaring maghanda para sa isa pang aksyon. Maaaring kailanganin ng isang robot na tapusin ito bago makapasok nang ligtas ang isa pang robot sa parehong lugar. Maaaring kailanganin ng isang tao ang agad na akses pagkatapos matapos ng makina. Kung iniwan nang di-maayos ng unang robot ang espasyo, maaaring kailanganin ng susunod na hakbang na dagdag na galaw, dagdag na oras, o kahit human intervention. Maaaring paulit-ulit ang maliit na inefficiency na ito sa isang mahabang workflow. Ang ilang hindi kinakailangang segundo sa huli ng isang gawain ay maaaring hindi mahalaga nang isa lang. Sa mga daan-daang o libo-libong gawain, maaaring maging totoong problema sa operasyon. [] Ang pinagsasamang espasyo ay nagbabago sa ano ang mabuting pag-uugali Ito ay isa sa mga malaking pagkakaiba sa pagitan ng software at pisikal na AI. Maaaring matapos at mawala ang isang software process mula sa daan. Ang pisikal na robot ay nananatiling nagtataglay ng espasyo. May posisyon ang kanyang braso. May posisyon ang kanyang katawan. May posisyon din ang mga bagay palibot nito. Kaya kailangan matutunan ng pisikal na AI hindi lamang kung paano makarating sa layunin, kundi kung paano gumana palibot sa lahat ng iba pang nagbabahagi ng kapaligiran. Dahil dito, maaaring magdala ng magandang impormasyon ang huling posisyon ng robot. Ito ay nagpapakita kung naiintindihan ng robot na bahagi ito ng working environment ang kanyang sariling pagkakaroon. [] Ang susunod na gawain ay hindi dapat magkakaroon ng responsibilidad na maglinis sa nakaraan Mayroon pa ring isang praktikal na punto dito. Kung bawat bagong gawain ay nangangailangan ng isang tao o isa pang robot upang unahing ilipat ang nakaraang robot out of the way, kung gayon, bahagi lamang ng trabaho ay inilipat sa iba pang lugar. Maaari pa ring makakuha ng pase ang orihinal na robot para matapos ang kanyang utos. Ngunit mas maraming trabaho ang ginagawa ng mas malawak na sistema dahil sa paraan kung paano natapos ang gawain iyon. Para sa hinaharap na Pisikal na AI, mahalaga ang pagkakaiba na ito. Gusto naming mga robot na makakatulong sa isang tuloy-tuloy na workflow, hindi mga robot na natatapos sa hiwalay na aksyon habang iniwan nila ang iba upang gawing gamit muli ang kapaligiran. [] Dito nagmumula ang kahalagahan ng pagpapatibay din sa pagtatapos Ang pagpapatibay ay nagbibigay sa atin ng pagkakataon na tingnan nang higit pa sa obvious na tagumpay. Ang magagamit na ebidensya ay hindi lamang kung ba’t handa ng robot ang tamang bagay o nakarating sa tamang lugar. Kundi pati rin ano ang naganap palibot sa aksyon iyon at ano ang iniwan ng robot pagkatapos matapos ito. Naging mahalaga ang impormasyong ito kapag tinuturuan ang mga robot para sa mga kapaligiran kung saan konektado ang mga gawain, pinagsasamahan ang espasyo, at maaaring maapektuhan ng mga kamalian o di-maayos na posisyon ang mangyayari sunod. 👇👇