Cele mai multe conversații despre robotică se concentrează pe înlocuire. Mașinile îndeplinesc o sarcină, oamenii se retrag, productivitatea crește.
Dar schimbarea mai profundă ar putea avea loc undeva mai liniștit.
Pentru cea mai mare parte a istoriei moderne, expertiza se răspândește încet. Un tehnician, electrician sau operator învață prin practică pe parcursul anilor de muncă. Abilitățile sunt câștigate pas cu pas, iar organizațiile se extind prin formarea mai multor oameni.
Acest ritm are o anumită stabilitate.
Sistemele robotice ar putea schimba acest ritm. Când un robot învață o sarcină, cunoștințele nu rămân în interiorul unei mașini. Uneori, acestea pot fi stocate, testate și partajate între multe mașini construite pe aceeași fundație tehnică.
Dacă acest model continuă, expertiza începe să se miște diferit.
În loc să trăiască în principal în oameni, unele cunoștințe devin software portabil. O sarcină testată într-o facilitate ar putea apărea în zeci de facilități după o actualizare verificată. Oferta de capacitate crește nu prin formarea mai multor lucrători, ci prin distribuirea abilității în sine.
Aceasta ridică o problemă de coordonare liniștită.
Sarcinile fizice continuă să aibă consecințe reale. Mașinile care repară echipamente sau inspectează infrastructura trebuie să urmeze proceduri fiabile. Cineva trebuie să verifice acele proceduri și să decidă unde au voie să funcționeze.
Aici devine interesant Fabric Protocol.
Fabric pare să se concentreze pe stratul de sub automatizare. Explorează cum abilitățile robotice pot fi partajate, verificate și guvernate într-o rețea. În acel model, oamenii rămân centrali - proiectând sarcini, verificând cazuri de margine și stabilind limite.
Mașinile execută pașii repetabili. Oamenii ghidează structura din jurul lor.
Schimbarea poate să nu pară dramatică la început. Dar dacă abilitățile mașinilor încep să călătorească pe scară largă, sistemele de coordonare din spatele lor ar putea modela liniștit viitorul muncii uman-mașină. @Fabric Foundation $ROBO #ROBO