फिजिकल एआई के पास मॉडल्स की कमी नहीं है; इसके पास अनुभव की कमी है। इसीलिए @axisrobotics योग्य है कि इसकी ओर सिर्फ एक नज़र डाली जाए। समस्या रोबोट्स को "बुद्धिमान" बनाने के बारे में नहीं है। समस्या यह है कि रोबोट्स को वास्तविक दुनिया के पर्याप्त परिदृश्यों का सामना नहीं हुआ है, जिनसे वे सीख सकें। प्रयोगशालाएँ प्रचुर मात्रा में हैं, लेकिन वास्तविक रोबोटिक बाहें दुर्लभ हैं। यदि डेटा केवल प्रयोगशाला के वातावरण में ही सुधारा जाता है, तो फिजिकल एआई केवल कुछ चयनित संचालकों का उत्पाद ही बना रहेगा, एक व्यापक श्रमबल का नहीं। एक्सिस स्क्रिप्ट को पलट देता है। आपको एक रोबोट की आवश्यकता नहीं है, ताकि आप एक रोबोट को सिखा सकें। एक ब्राउज़र इंटरफ़ेस पर्याप्त है, जिससे ट्रैजेक्टरीज़ का निर्माण किया जा सके और सिग्नल्स को सीखने के चक्र में प्रवेश कराया जा सके। दिलचस्प बात संचालन स्वयं नहीं है; यह परिणाम में होती है: ट्रैजेक्टरी को फ़िल्टर किया जाता है, सत्यापित किया जाता है, और स्वीकृति प्रदान की जाती है, जिससे यह प्रशिक्षण के लिए सिग्नल में परिवर्तित हो जाती है। डेटा का निर्माण आसान है; लेकिन उस डेटा को सच्चे अनुभव में परिवर्तित करना ही सच्ची चुनौती है। वास्तविक चक्र केवल नारा "बनाएँ → सत्यापित करें → सीखें → सुधारें" नहीं है। वास्तविक चक्र में मनुष्य परिचित इंटरफ़ेस के माध्यम से क्रिया प्रारंभ करता है, मशीन हरकत को कैप्चर करती है, प्रणाली शोर को हटा देती है, मूल को ऑन-चेन पर पंजीकृत किया जाता है, नीति सीखना होता है, और मनुष्य पुनः प्रणाली में त्रुटियों को सुधारने के लिए लौटता है। उस अंतिम कड़ी के बिना, 3.7 मिलियन ट्रैजेक्टरीज़ का संग्रह केवल हरकतों का एक मजदूरखाना है। हालाँकि, उस कड़ी के साथ, प्रत्येक 40-सेकंड की दौड़ रोबोट की वास्तविक बुद्धिमत्ता में योगदान करती है। एक्सिस के लिए, प्रश्न अब यह नहीं है कि कितनी ट्रैजेक्टरीज़ पैदा की जा सकती हैं। प्रश्न है: कितने मार्ग सत्यापन से पार होते हैं, कितने सुधारों से वास्तविक विफलता-बिंदुओं को संबोधित किया जाता है,और कितना अनुभव सचमुच्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च्च് ।
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