Szkolenie humanoidalnych robotów wyłącznie na podstawie teleoperacji nie będzie skalowalne, mówi CEO Rhoda AI @startupjag. W przeciwieństwie do samochodów autonomicznych - które zasadniczo mają cztery siłowniki (lewo, prawo, przyspieszenie i zwolnienie) i działają w jednym środowisku (droga) - humanoidalne roboty są zupełnie inne: "Masz do czynienia z pełną zręcznością ludzkiej ręki - 20 stopni swobody na rękę. Każdy obiekt jest inny. Każdy rodzaj zadania jest inny." Problem nie polega tylko na ilości danych - większym problemem jest różnorodność danych, i to dlatego wiele demonstracji humanoidalnych robotów będzie miało trudności z dostosowaniem się do rzeczywistego świata: "Jeśli wszystkie dane, które masz, to dane, które celowo zebrałeś, to niemal z definicji nie widziałeś przypadków skrajnych. Nie widziałeś wszystkich tych scenariuszy brzegowych, które powodują awarie." Jagdeep mówi, że teleoperacja jest przydatna do dostrajania zachowania robota, ale do wstępnego szkolenia jest całkowicie niewystarczająca.