Có một vấn đề kỳ lạ xuất hiện khi bạn sử dụng crowdsourcing để đào tạo robot: dữ liệu khó nhất của bạn có lẽ không nên đến từ những người đóng góp trung bình. @axisrobotics gần đây đã giới thiệu một thứ gọi là Chương trình Thách thức, và tôi nghĩ ý tưởng đằng sau nó quan trọng hơn cả cái tên của nó. Hãy tưởng tượng hai nhiệm vụ robot. Nhiệm vụ A đơn giản: nhặt một vật thể và đặt nó vào thùng. Nhiệm vụ B liên quan đến hình học phức tạp, dung sai chặt chẽ, nhiều bước và khả năng phục hồi nếu lần nắm đầu tiên thất bại. Nếu cả hai nhiệm vụ này được ném vào cùng một hồ sơ công khai, bạn đang xử lý chúng như thể chúng yêu cầu cùng một mức kỹ năng của người vận hành. Chúng không như vậy. Người mới bắt đầu tiếp cận nhiệm vụ khó, gặp khó khăn, tạo ra những nỗ lực lộn xộn và có thể có trải nghiệm không tốt. Trong khi đó, những người đóng góp có kinh nghiệm lại không được định hướng đặc biệt đến những nhiệm vụ nơi kỹ năng của họ có giá trị nhất. Axis đang bắt đầu tách biệt hai thế giới này. Các nhiệm vụ đơn giản vẫn giữ trong hồ sơ thông thường. Các nhiệm vụ khó chuyển sang khu vực Thách thức riêng dành cho những người đóng góp đã biết cách sử dụng nền tảng. Ban đầu, điều này nghe như một bản cập nhật UX nhỏ. Tôi nghĩ nó thực sự đang chỉ ra một điều lớn hơn: dữ liệu robot có vấn đề về khớp nối kỹ năng. Một khi mạng lưới người đóng góp đủ lớn, câu hỏi không còn chỉ là: “Ai có thể tạo ra dữ liệu này?” Mà là: “Ai nên tạo ra dữ liệu cụ thể này?” Các nhiệm vụ dễ có thể tối ưu hóa quy mô. Các nhiệm vụ khó có thể tối ưu hóa kỹ năng của người vận hành. Và cuối cùng, tôi có thể hình dung việc khớp nối này trở nên chi tiết hơn nhiều: người đóng góp này rất giỏi trong việc nắm chính xác người khác lại giỏi hơn trong các nhiệm vụ dài hạn người khác lại đặc biệt xuất sắc trong việc phục hồi người khác lại hoạt động tốt với một kiểu thể hiện cụ thể Khi đó, mạng lưới sẽ trông ít giống một đám đông hơn… và nhiều hơn như một lực lượng lao động phân tán với các kỹ năng chuyên biệt. Đó là cách mở rộng trí tuệ con người cho robot thú vị hơn nhiều. https://t.co/4FLsS5npxd