ヒューマノイドロボットは、10年前の自動運転車のように、手の届かないところにあるように感じます。しかし、実際には、比較モデルを使用して、それらが商業化からどれだけ離れているかを定量化できるかもしれません:ヒューマノイド制御の問題は、ロボタクシー制御よりもどれだけ複雑ですか?

ロボタクシーはまもなく商品化されようとしており、そこに到達したAIコンピューティングについては大まかに把握しています。ヒューマノイドとロボタクシーのソフトウェア運用の複雑さを予測することで、ヒューマノイドを商品化のしきい値を超えて押し上げるために、どれだけの追加機能、つまりパフォーマンスを調整した計算時間が必要かを大まかに推測できます。 オプティマスが一般化可能な方法で機能するためには、ハードウェア側での製造拡張の課題はさてまおき、テスラはロボタクシーに投げかけた20,000倍の効果的なAIコンピューティングパフォーマンスを必要とすると思います。 苦い教訓は非常に大きくて苦い薬です(反対側には驚くべき報酬があります)。