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अधिकांश भौतिक एआई टीमें जानती हैं कि उन्हें डेटा की आवश्यकता है। लेकिन कुछ ही लोग जानते हैं कि उन्हें डेटा का एक विशाल भंडार चाहिए। तैनात ह्यूमनॉइड, AV या वेयरहाउस रोबोट की क्षमताएं

रोबोट देख सकते हैं। इंटरनेट पर उपलब्ध व्यापक इमेज डेटासेट और एक दशक से विकसित परिष्कृत मॉडलों ने इसे संभव बनाया है। लेकिन किसी रोबोट से कहें कि वह वास्तव में आधे कुचले हुए को उठा ले।

एक रोबोट जो गलत बॉक्स उठाता है, किसी व्यक्ति के सामने रुक जाता है, या कोई नाजुक हिस्सा गिरा देता है, वह शायद ही कभी खराब कोड के कारण विफल होता है।

मानवाकार रोबोट प्रयोगशाला प्रदर्शनों से निकलकर वास्तविक गोदामों, रसोई घरों और कारखानों में अपनी जगह बना रहे हैं - लेकिन अधिकांश टीमें पाती हैं कि मुश्किल हिस्सा नहीं है।

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे महत्वपूर्ण विचारों में से एक बन रही है। केवल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या डिजिटल वर्कफ़्लो के साथ काम करने के बजाय, भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता