gm fam Ang susunod na tunay na limitasyon para sa AI ay maaaring hindi ang mas matalinong mga modelo. Maaaring ito ay ang pagkuha ng mga modelo sa mga pisikal na datos na kailangan nila. Nakakapag-iba nang malaki ang mga wika ngunit nananatiling nakakapagod ang mga robot sa kakaibang heometriya ng totoong mundo—sidewalks, hagdan, makitid na koridor, pinto ng gusali, mga bagay na nagbabago block by block. Nakakatulong ang mga litrato sa internet at mga sim, ngunit hindi ito nakakapalit ng mga bago at direktang pagkuha mula sa mga lugar kung saan gagana ang mga robot. Ito ang nagpabilis sa akin na tumingin sa @vangrid_io. Ang ideya ay gamitin ang karaniwang smartphone bilang isang distributed sensing network na makakakuha ng spatial data ayon sa pangangailangan. Sa halip na mag-asa lamang sa mga espesyalisadong mapping fleet, maaaring i-route ng network ang mga tao sa partikular na lokasyon at i-anchored ang pinagmulan ng kanilang nakuha sa blockchain. May ilang bagay na nagiging interesante sa akin sa pagkakasulat na ito: Ang pagkuha gamit ang phone ay maaaring makarating sa mas maraming lugar kaysa sa mga fixed fleet lamang. Ang mga onchain attestations ay nagbibigay ng paraan upang i-check kung saan galing ang data pagkatapos. Ang demand-driven collection ay nagfokus sa mga lugar na tinatawag ng robotics teams kaysa sa pagdudump ng karagdagang generic na mapa. Hindi lang mas maraming data ang maglulutas nito, natural. Ang accuracy, privacy, quality control, at kung talagang lalabas ang mga developer upang gamitin ang layer ang magdedesisyon kung ito ay magiging kapaki-pakinabang na infrastructure o isa pang dataset lamang. Ang physical AI ay nangangailangan ng higit pa kaysa sa mas mabuting hardware—nangangailangan ito ng isang tiwalaang tulay sa pagitan ng digital na modelo at ang totoong kapaligiran kung saan sila magmamaneho. Papansin ko kung paano ni @vangrid_io isasalin ang ideya ng smartphone network sa isang bagay na maaasahan ng robotics teams.