دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات والآفاق

في مناقشة حديثة حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي"، شارك مايكل تشو، المؤسس المشارك لمختبر FrodoBot، التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن له إمكانات هائلة قد تغير بشكل جذري طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشكلات أكثر تعقيدًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التقليدي، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، واستدامة نماذج الأعمال.

ستتناول هذه المقالة بالتفصيل القضايا الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، والعوائق الرئيسية لتوسيع الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. وأخيرًا، سنناقش آفاق التطور المستقبلي لتقنية الروبوتات DePIN.

العقبات الرئيسية في روبوتات DePIN الذكية

تحدي البيانات

تتطلب الذكاء الاصطناعي المتجسد التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، ولكن هناك نقص حالي في البنية التحتية الكبيرة و توافق جمع البيانات. يمكن تقسيم جمع البيانات إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. بيانات العمليات البشرية: جودة عالية ولكن بتكلفة عالية وشدة عمل كبيرة.
2. البيانات المركبة (البيانات المحاكية): مناسبة لمجالات معينة، ولكن من الصعب تغطية المهام المعقدة والمتغيرة.
3. التعلم عبر الفيديو: لديه إمكانيات ولكنه يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية المباشرة.

مستوى الاستقلالية

يجب أن تكون تقنية الروبوتات عملية حقًا، ويجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، يتطلب تحسين دقة بنسبة 0.001% استثمارًا هائلًا من الوقت والجهد. إن تقدم تقنية الروبوتات له طبيعة أسية، وقد يستغرق تحقيق آخر 1% من الدقة سنوات أو حتى عقود.

قيود الأجهزة

لا تزال أجهزة الروبوت الحالية غير جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• حساسية مستشعر اللمس أقل بكثير من البشر
• صعوبة التعرف على حجب الأجسام
• تصميم المشغل غير بيولوجي بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى حركات متصلبة وغير مرنة

صعوبة توسيع الأجهزة

تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة فعلية في العالم الحقيقي، مما يسبب تحديات كبيرة في رأس المال. حاليًا، فإن تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر مرتفعة للغاية، مما يجعل الانتشار على نطاق واسع غير واقعي.

تقييم الفعالية

تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، مما يتطلب الكثير من الوقت والموارد. الطريقة الوحيدة للتحقق هي من خلال مراقبة حالات الفشل من خلال نشرات حية على نطاق واسع ولفترة طويلة.

طلب القوى العاملة

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يزال يحتاج إلى الكثير من القوى العاملة، بما في ذلك مشغلي البيانات لتوفير البيانات التدريبية، وفرق الصيانة، والباحثين/المطورين لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

آفاق المستقبل: لحظة突破 تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الاعتماد الواسع للذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيد المنال، فإن تقدم تقنية الروبوتات المستندة إلى DePIN يبعث على الأمل. يمكن أن تساعد规模 وتنسيق الشبكات اللامركزية في تخفيف العبء المالي وتسريع جمع البيانات وتقييمها.

تشمل مزايا DePIN:

1. جمع البيانات المتوازية: يمكن للشبكات اللامركزية جمع البيانات على نطاق أوسع.
2. تحسين تصميم الأجهزة المدفوع بالذكاء الاصطناعي: قد يقلل بشكل كبير من مدة تطوير الجدول الزمني.
3. موارد الحوسبة اللامركزية: تمكين الباحثين العالميين من تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.
4. نماذج ربحية جديدة: مثل وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على وضعه المالي من خلال تحفيز الرموز.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات يشمل عدة جوانب مثل الخوارزميات، والأجهزة، والبيانات، والتمويل، والقوى البشرية. إنشاء شبكة الروبوتات DePIN يعني أنه يمكن جمع البيانات وتوزيع موارد الحوسبة واستثمار رأس المال بالتعاون على مستوى عالمي. هذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عوائق التطوير، مما يتيح لمزيد من المشاركين الانضمام إلى هذا المجال. في المستقبل، من المتوقع أن يتحرر قطاع الروبوتات من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، ويتجه بدلاً من ذلك نحو دفع مشترك من قبل المجتمع العالمي نحو نظام بيئي تكنولوجي مفتوح ومستدام حقًا.