ChatGPTは学習において大きな利点を持っています。オンラインには、学習に利用できる膨大な情報がすでに存在しています。 コーヒーの作り方を尋ねれば、数百万ものページ、レシピ、会話から情報を引き出せます。しかし、ロボットにはそのような利点はありません。 ロボットの前にコーヒーの作り方の手順を示しても、その言葉だけでは、カップが手にどう感じられるか、どのくらいの圧力を加えるべきか、カップが動いたときにどう調整すべきかを教えることはできません。 こうした知識は、物理的な相互作用から得られます。しかし、人間とロボットが日常的な物理的タスクを実行する膨大な事例が詰まったインターネットのようなものはありません。このギャップこそが、 @InvLambdaが解決しようとしている重要な課題です。 Axisは、ロボットが実際に学習できる物理的行動データの収集インフラを構築しています。