AIの次なるボトルネックは、知性ではないかもしれない。 それは「空間データ」かもしれない。 AIモデルはテキスト、画像、コードを理解できるが、ロボットは周囲の物理的環境を理解しなければならない。 入口はどこか？ 道を塞いでいるのは何か？ 前回のキャプチャ以降、何が変わったのか？ これが@vangrid_ioが取り組んでいる課題だ。 同社は、分散型エッジデバイスを用いて現実世界のグランドトゥルースを収集し、物理的AIのための分散型パーセプションレイヤーを構築中だ。 私が興味を持つのは、日常のデバイスをより大きなセンサーネットワークの一部に変えるという発想だ。 私は@NucleusCodesとそのVangridキャンペーンを通じて、このテーマをさらに深く探っている。 ここでの真の物語は、単なるAIではない。 それは、AIに物理世界に対するより良い目を与えることだ。