Estou observando um mini paradoxo de Moravec dentro da robótica: a ginástica que é difícil para os humanos é muito mais fácil para os robôs do que tarefas "pouco sexy" como cozinhar, limpar e montar. Isso leva a uma dissonância cognitiva para pessoas de fora do campo, "então, os robôs podem fazer parkour e breakdance, mas por que eles não podem cuidar do meu cachorro?" Acredite em mim, meus pais me perguntaram sobre isso mais do que você pensa ... O "paradoxo do robô Moravec" também cria a ilusão de que os recursos físicos de IA são muito mais avançados do que realmente são. Não estou destacando o Unitree, pois ele se aplica amplamente a todas as demos acrobáticas recentes da indústria. Aqui está um teste simples: se você montar uma parede na frente do robô que vira de lado, ele vai bater nela com força total e fazer um espetáculo. Porque é apenas sobreajustar aquele único movimento de referência, sem qualquer consciência do ambiente. Eis por que o paradoxo existe: é muito mais fácil treinar um "ginasta cego" do que um robô que vê e manipula. O primeiro pode ser resolvido inteiramente em simulação e transferido para o mundo real, enquanto o último exige renderização extremamente realista, física de contato e dinâmica de objetos do mundo real confusa - nenhum dos quais pode ser bem simulado. Imagine que você pode treinar LLMs não da Internet, mas de um jogo de console de texto puramente feito à mão. Os roboticistas tiveram sorte. Acontece que vivemos em um mundo onde os motores de física acelerada são tão bons que podemos nos safar com acrobacias impressionantes usando literalmente zero dados reais. Mas ainda não descobrimos o mesmo código de trapaça para destreza geral. Até lá, ainda seremos questionados por nossos pais confusos.