Terdapat masalah aneh yang muncul apabila anda mengumpulkan data latihan robot melalui sumber awam: data paling sukar anda mungkin sebaiknya tidak datang dari penyumbang biasa. @axisrobotics baru-baru ini memperkenalkan sesuatu yang dipanggil Program Challenger, dan saya rasa idea di sebaliknya lebih penting daripada namanya. Bayangkan dua tugas robot. Tugas A adalah mudah: mengambil objek dan meletakkannya ke dalam bekas. Tugas B melibatkan geometri yang rumit, toleransi ketat, beberapa langkah, dan pemulihan jika genggaman pertama gagal. Jika kedua-dua tugas dimasukkan ke dalam satu koleksi awam yang sama, anda memperlakukannya seolah-olah kedua-duanya memerlukan kemahiran operator yang sama. Tetapi sebenarnya tidak. Pemula akan menemui tugas sukar, kesukaran menghadapinya, menghasilkan cubaan yang kacau, dan mungkin mengalami pengalaman buruk. Sementara itu, penyumbang berpengalaman tidak secara khusus diarahkan kepada tugas-tugas di mana kemahiran mereka paling berharga. Axis mulai memisahkan dua dunia ini. Tugas-tugas mudah kekal dalam koleksi biasa. Tugas-tugas sukar dipindahkan ke zon Challenger khas untuk penyumbang yang sudah tahu cara menggunakan platform ini. Pada mulanya, ini kelihatan seperti pengemaskinian UX kecil. Saya rasa ia sebenarnya menunjuk kepada sesuatu yang lebih besar: data robot mempunyai masalah pencocokan kemahiran. Apabila rangkaian penyumbang menjadi cukup besar, soalannya bukan lagi hanya: “Siapa yang boleh menghasilkan data ini?” Tetapi: “Siapa yang sepatutnya menghasilkan data spesifik ini?” Tugas mudah boleh dioptimakan untuk skala. Tugas sukar boleh dioptimakan untuk kemahiran operator. Dan akhirnya, saya boleh membayangkan pencocokan menjadi jauh lebih terperinci: penyumbang ini hebat dalam genggaman tepat yang lain lebih baik dalam tugas jangka panjang yang lain luar biasa baik dalam pemulihan yang lain berprestasi baik dengan bentuk tertentu Kemudian, rangkaian itu mulai kelihatan kurang seperti satu keramaian… dan lebih seperti tenaga kerja teragih dengan kemahiran khusus. Itu adalah cara yang jauh lebih menarik untuk mengukur kecerdasan manusia bagi robot. https://t.co/4FLsS5npxd