Melatih robot humanoid pada teleoperasi saja tidak akan berskala, kata CEO Rhoda AI @startupjag. Tidak seperti mobil self-driving - yang pada dasarnya memiliki empat aktuator (kiri, kanan, mempercepat, dan memperlambat) dan beroperasi di satu lingkungan (jalan) - robot humanoid benar-benar berbeda: "Anda berurusan dengan ketangkasan penuh tangan manusia - 20 derajat kebebasan per tangan. Setiap objek berbeda. Setiap jenis tugas berbeda." Masalahnya bukan hanya kuantitas data - masalah yang lebih besar adalah keragaman dalam data, dan itulah mengapa banyak demo robot humanoid akan berjuang untuk beradaptasi dengan dunia nyata: "Jika semua data yang Anda miliki adalah data yang sengaja Anda kumpulkan, maka Anda hampir secara definisi belum melihat kasus sudut. Anda belum melihat semua skenario tepi yang menyebabkan kegagalan." Jagdeep mengatakan teleoperasi berguna untuk menyempurnakan perilaku robot, tetapi untuk prapelatihan, itu sama sekali tidak memadai.