物理AIの開発において、データが実際にどこから来ているかという点は、しばしば見落とされがちです。 AIモデルはより能力を高めることができますが、物理世界を理解するにはデジタル情報だけでは不十分です。現実の観測、多様な環境、そしてコンピュータ外で物事が実際にどのように機能しているかを反映する信頼できるデータが必要です。 そのため、@vangrid_io に興味を持っています。 日常的なデバイスを分散型知覚ネットワークの一部に変えるというアイデアは、現実世界のデータ収集における異なるアプローチを可能にします。少数の中央集権的ソースに完全に依存するのではなく、分散型ネットワークにより、私たちの周囲の環境からより多様な情報を収集できるようになります。 ここで重要なのは、単に更多のデータを収集することではなく、そのデータを信頼でき、検証可能で、それを必要とするシステムにとって価値あるものにすることです。 個人的には、これが物理AIの物語において重要な要素だと考えています。ロボットや自律システムが大規模に信頼性を持って動作するためには、現実世界をより深く理解する必要があります。 その基盤を構築するには、強力なモデルだけでなく、データ収集、検証、貢献者、そして現実世界のアプリケーションを結びつけるインフラも必要です。 分散型ネットワークが有用なデータの生成に向けたインセンティブを調整できれば、物理AIの長期的な発展において重要な役割を果たす可能性があります。 真の機会は、日常的な観察を、知的システムが世界をよりよく理解するのを助けるインフラに変えることです。