Há um problema estranho que surge quando você realiza o treinamento de robôs por meio de uma fonte coletiva: seus dados mais difíceis provavelmente não devem vir do contribuidor médio. @axisrobotics recentemente introduziu algo chamado de Programa Challenger, e acho que a ideia por trás dele é mais importante do que o nome. Imaginem duas tarefas de robô. A Tarefa A é simples: pegar um objeto e colocá-lo em um recipiente. A Tarefa B envolve geometria complicada, tolerâncias apertadas, múltiplos passos e uma recuperação caso o primeiro agarre falhe. Se ambas as tarefas forem lançadas no mesmo pool público, você as trata como se exigissem a mesma habilidade do operador. Elas não exigem. Iniciantes enfrentam a tarefa difícil, lutam com ela, geram tentativas confusas e provavelmente têm uma experiência ruim. Já os contribuidores experientes não são direcionados especificamente para as tarefas onde sua habilidade é mais valiosa. A Axis está começando a separar esses dois mundos. Tarefas simples permanecem no pool regular. As difíceis passam para uma zona dedicada de Challenger, destinada a contribuidores que já sabem como usar a plataforma. No início, isso parece apenas uma pequena atualização de UX. Acho que na verdade está apontando para algo maior: os dados de robô têm um problema de correspondência de habilidade. Assim que uma rede de contribuidores se torna grande o suficiente, a pergunta não é mais apenas: “Quem pode gerar esses dados?” Mas sim: “Quem deveria gerar esses dados específicos?” Tarefas fáceis podem otimizar para escala. Tarefas difíceis podem otimizar para a habilidade do operador. E eventualmente consigo imaginar que o emparelhamento se torne muito mais granular: este contribuidor é excelente em agarres de precisão; outro é melhor em tarefas de longo prazo; outro é incomumente bom em recuperação; outro desempenha bem com uma determinada embodiment. Então, a rede começa a parecer menos uma multidão... e mais como uma força de trabalho distribuída com habilidades especializadas. Essa é uma maneira muito mais interessante de escalar a inteligência humana para robôs. https://t.co/4FLsS5npxd