★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Moravec's Paradox

Moravec's Paradox

Konsep Filosofi

Hard things are easy, easy things are hard — still true, still shaping robotics.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

Moravec observed (1988) that abstract reasoning — evolution's newest trick — is computationally easy, while perception and dexterity — refined over hundreds of millions of years — are brutally hard. Fifty years of AI confirm it: models pass bar exams before robots reliably fold laundry. It explains why the robotics entries on this site trail the language ones, and why world models and fleet-scale robot data are the current bets to close the gap.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Related · 2 Moravec's Paradox

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Sumber

Moravec, Mind Children (1988) ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.