[討論] 為何機器人AI不透過強化式學習訓練？

剛剛看了YouTube 介紹特斯拉Optimus的影片 裡面提到特斯拉裡面有50位人員 專門用VR裝置去操控Optimus 去執行某修動作 例如分類物品 然後就可以透過這些動作訓練模型 但是跟特斯拉成千上萬個車子數據比起來 這只能算是小巫見大巫 那我就好奇 為什麼機器人不透過強化式學習的方式去訓練 如同訓練AI玩遊戲一樣 可以給個很明確的計分方式 然後讓AI自己去玩遊戲 只要規則夠明確 AI自己就可以訓練練到很強 同樣道理 我讓一顆球放在一個發射平台 會自動彈出 然後球上有晶片 只要機器人可以在越短的時間去把球撿回來 他就可以得到高分 如此一來他就可以去學習如何快速辨識球的位置 如何規劃路線 如何最佳應用他的身體 然後快速把球撿起來 放回發射平台 這樣作法的好處是可以做出成千上萬台機器人 讓他們自己去訓練 一年365天24小不停歇 這樣就能產生大量數據 快速精進機器人AI模型 同樣的模式還可以特用的很多事情上 所以為何現在的機器人公司不這樣做 要用真的人去訓練搜集數據呢？ 還是其實有在做了？ ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.192.92.120 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1729094085.A.D1F.html