Появляется странная проблема, когда обучение роботов происходит через краудсорсинг: ваши самые сложные данные, скорее всего, не должны поступать от обычных участников. @axisrobotics недавно представила программу под названием Challenger Program, и, по моему мнению, идея за ней важнее самого названия. Представьте две задачи для робота. Задача A проста: поднять объект и поместить его в контейнер. Задача B включает неудобную геометрию, жесткие допуски, несколько этапов и восстановление, если первое захватывание не удалось. Если обе задачи бросить в один общий пул, вы будете считать, что они требуют одинакового уровня навыков оператора. Но это не так. Новички сталкиваются со сложной задачей, испытывают трудности, создают неаккуратные попытки и, скорее всего, получают негативный опыт. Опытные участники, в свою очередь, не направляются специально на те задачи, где их навыки наиболее ценны. Axis начинает разделять эти два мира. Простые задачи остаются в обычном пуле. Сложные задачи перемещаются в отдельную зону Challenger для участников, которые уже знают, как пользоваться платформой. На первый взгляд это кажется небольшим обновлением пользовательского интерфейса. Я считаю, что на самом деле это указывает на что-то более значительное: у данных для роботов есть проблема соответствия навыкам. Как только сеть участников становится достаточно большой, вопрос перестаёт быть просто: «Кто может сгенерировать эти данные?» Он становится таким: «Кто должен генерировать именно эти данные?» Простые задачи можно оптимизировать под масштаб. Сложные задачи — под навыки оператора. В конечном итоге я могу представить, что соответствие станет гораздо более детализированным: этот участник отлично справляется с точным захватом, другой лучше справляется с долгосрочными задачами, третий необычайно хорош в восстановлении, четвёртый хорошо справляется с конкретной реализацией. Тогда сеть начнёт выглядеть меньше как толпа… и больше как распределённая рабочая сила со специализированными навыками. Это гораздо более интересный способ масштабирования человеческого интеллекта для роботов. https://t.co/4FLsS5npxd