gm, семья Следующим настоящим ограничением для ИИ может стать не более умные модели, а получение этими моделями физических данных, которые им действительно нужны. Языковые модели проделали огромный путь, но роботы всё ещё испытывают трудности с непредсказуемой геометрией реального мира — тротуарами, лестницами, узкими коридорами, входами в здания — всем тем, что меняется от квартала к кварталу. Фотографии из интернета и симуляции помогают, но не могут полностью заменить свежие данные, собранные непосредственно в местах, где роботы будут реально работать. Вот что привлекло меня к @vangrid_io. Идея заключается в том, чтобы превратить обычные смартфоны в распределённую сенсорную сеть, способную собирать пространственные данные по запросу. Вместо того чтобы полагаться исключительно на специализированные картографические команды, сеть может направлять людей в конкретные локации и фиксировать происхождение собранных данных в блокчейне. Несколько аспектов делают этот подход для меня особенно интересным: Сбор данных с помощью смартфонов может охватить гораздо больше мест, чем одни только стационарные флоты. Аттестации в блокчейне позволяют проверить происхождение данных после их сбора. Сбор по запросу сосредотачивает усилия на тех местах, которые реально требуют команды робототехники, а не просто наливают больше универсальных карт. Больше данных само по себе этого не решит — точность, конфиденциальность, контроль качества и то, действительно ли разработчики придут использовать этот слой, решат, станет ли это полезной инфраструктурой или просто ещё одним набором данных. Физическому ИИ нужно больше, чем лучшее оборудование — ему нужна надёжная связь между цифровыми моделями и реальными средами, в которых они будут перемещаться. Я буду следить за тем, как @vangrid_io превратит идею сети смартфонов в надёжную основу для команд робототехники.