Isang bagay na madalas na nalilimutan sa pag-unlad ng Physical AI ay kung saan talaga nagmumula ang data.
Maaaring maging mas kakahusayan ang mga modelo ng AI, ngunit ang pag-unawa sa pisikal na mundo ay nangangailangan ng higit pa kaysa sa digital na impormasyon. Kailangan nito ang mga obserbasyon sa totoong mundo, iba’t ibang kapaligiran, at mapagkakatiwalaang data na nagpapakita kung paano talaga gumagana ang mga bagay sa labas ng isang computer.
Dahil dito, nakikita ko ang interesante ng @vangrid_io.
Ang ideya ng pagpapalit ng pang-araw-araw na mga device bilang bahagi ng isang decentralized na network ng pagpapansin ay nagbubukas ng iba’t ibang paraan sa pagkuha ng totoong mundo data. Sa halip na mag-asa lamang sa ilang sentralisadong pinagmulan, maaaring tumulong ang isang distributed na network upang makakuha ng mas iba’t ibang impormasyon mula sa mga kapaligiran sa paligid natin.
Ang mahalaga dito ay hindi lamang ang pagkuha ng higit pang data, kundi ang paggawa ng data na kapaki-pakinabang, mapapatotohanan, at may halaga para sa mga sistema na nakasalalay dito.
Personal kong naniniwala na ito ay isang mahalagang bahagi ng kuwento ng Physical AI. Kailangan ng mga robot at autonomous na sistema ng mas mabuting pag-unawa sa totoong mundo bago sila makapag-operate nang maaasahan sa malaking iskala.
Ang pagbuo ng pundasyong ito ay nangangailangan ng higit pa kaysa sa makapangyarihang mga modelo. Kailangan din nito ng imprastruktura na nag-uugnay sa pagkuha ng data, pagpapatotohanan, mga tagapag-ambag, at mga aplikasyon sa totoong mundo.
Kung maaaring magkaisa ang decentralized na mga network sa pagpapahalaga sa paggawa ng kapaki-pakinabang na data, maaari silang maging mahalagang bahagi ng paraan kung paano unti-unting umuunlad ang Physical AI.
Ang totoong pagkakataon ay ang pagpapalit ng pang-araw-araw na obserbasyon bilang imprastruktura na tumutulong sa mga intelligent na sistema na mas maunawaan ang mundo.