Bottleneck tiếp theo của AI có thể không phải là trí thông minh. Mà có thể là DỮ LIỆU KHÔNG GIAN. Một mô hình AI có thể hiểu văn bản, hình ảnh và mã, nhưng một robot phải hiểu môi trường vật lý xung quanh nó. Lối vào ở đâu? Cái gì đang cản đường? Điều gì đã thay đổi kể từ lần ghi nhận trước? Đó chính là vấn đề mà @vangrid_io đang giải quyết. Họ đang xây dựng một lớp nhận thức phi tập trung cho AI vật lý, sử dụng các thiết bị biên phân tán để thu thập dữ liệu thực tế từ thế giới thực. Điều khiến tôi thấy thú vị là ý tưởng biến các thiết bị hàng ngày thành một phần của mạng cảm biến lớn hơn nhiều. Tôi đang tìm hiểu sâu hơn về điều này thông qua @NucleusCodes và chiến dịch Vangrid của họ. Câu chuyện thực sự ở đây không chỉ là AI. Mà là việc trang bị cho AI đôi mắt tốt hơn để nhìn nhận thế giới vật lý.