知道如何游泳和真的置身于水中的区别

一个 #AI 系统可以消耗数百万个关于游泳的示例。它能学习技术，研究动作，理解物理原理，并精确描述游泳者应该做什么。
然后你把它放进水里，知识立刻与现实相遇。
▪︎ 水的阻力。
▪︎ 平衡的丧失。
▪︎ 每个动作的时机。
▪︎ 当身体没有完全按预期运动时需要进行调整。
仅靠信息本身很难捕捉这些细节，这也是机器人领域存在的同样差距。
互联网规模的数据集可以教会一个 AI 系统世界是什么样的，以及如何描述动作。它们无法完整教会机器人，当物体滑脱时是什么感觉，需要多大力量才能抓住易碎的东西，以及当现实世界不肯遵循预期剧本时如何适应。
物理智能是通过后果来培养的。
一个动作产生一个结果 → 结果带来反馈 → 系统调整并学习。
这正是远程操控变得如此重要的地方。通过 @InvLambda，人类操作者提供了 AI 系统无法轻易“直接下载”的物理体验。通过在模拟和真实世界环境中控制机器人，操作者生成宝贵的交互数据，捕捉动作、力量、时机、环境与结果之间的关系。
AI 接收到的不只是指令，它接收到的是经验。一本书可以解释如何游泳，但只有水才能教你游泳究竟需要什么——这就是“知识”和“现实”之间的鸿沟。
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