Het trainen van humanoïde robots alleen op teleoperatie zal niet opschalen, zegt Rhoda AI CEO @startupjag. In tegenstelling tot zelfrijdende auto's - die in wezen vier actuatoren hebben (links, rechts, versnellen en afremmen) en in een enkele omgeving opereren (de weg) - zijn humanoïde robots compleet anders: "Je hebt te maken met de volledige behendigheid van een menselijke hand - 20 vrijheidsgraden per hand. Elk object is anders. Elk type taak is anders." Het probleem is niet alleen de hoeveelheid data - het grotere probleem is de diversiteit in de data, en dat is waarom veel demonstraties van humanoïde robots moeite zullen hebben om zich aan te passen aan de echte wereld: "Als alle data die je hebt data is die je opzettelijk hebt verzameld, dan heb je bijna per definitie de randgevallen niet gezien. Je hebt al die randscenario's niet gezien die tot falen leiden." Jagdeep zegt dat teleoperatie nuttig is voor het verfijnen van het gedrag van robots, maar voor voortraining is het volledig inadequaat.