Слияние DePIN и эмерджентного интеллекта: вызовы и перспективы
На недавней дискуссии о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился вызовами и возможностями, с которыми сталкивается децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ работы ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, технологии DePIN-роботов сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье мы подробно рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы обсудим перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN-умных роботов
Данные вызов
Ин embodied AI необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура и консенсус по сбору данных. Сбор данных в основном делится на три категории:
Человеческие операции с данными: высокое качество, но высокая стоимость и высокая трудоемкость.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для определенных областей, но трудно охватить сложные и изменчивые задачи.
Видеообучение: имеет потенциал, но не хватает прямой физической обратной связи.
уровень автономии
Чтобы робототехника стала действительно практичной, коэффициент успеха должен приближаться к 99,99% или даже выше. Однако для повышения на 0,001% точности требуется экспоненциальное время и усилия. Прогресс в робототехнике имеет экспоненциальный характер, и достижение последних 1% точности может занять годы или даже десятилетия.
Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения настоящей автономности. Основные проблемы включают:
Чувствительность тактильных датчиков значительно ниже, чем у человека
Трудности в распознавании遮挡物体
Дизайн исполнительного механизма недостаточно биоморфен, что приводит к жестким и неуклюжим движениям.
Сложность аппаратного расширения
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов высока, и массовое распространение не является реальным.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочной развертки в реальном мире, что требует значительного времени и ресурсов. Единственный метод верификации — это наблюдение за его неудачами в ходе масштабного и длительного развертывания в реальном времени.
需求 на рабочую силу
Разработка ИИ для роботов по-прежнему требует значительного участия людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды обслуживания и исследователей/разработчиков, которые продолжают оптимизировать модели ИИ.
Будущее: момент прорыва в робототехнике
Несмотря на то, что массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, прогресс в технологии DePIN-роботов внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей способны распределить капитальные затраты и ускорить сбор и оценку данных.
Преимущества DePIN включают:
Параллельный сбор данных: децентрализованная сеть может собирать данные в большем масштабе.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с использованием ИИ: может значительно сократить сроки разработки.
Децентрализованные вычислительные ресурсы: позволяют исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Новый тип модели прибыли: например, ИИ-агенты поддерживают свою финансовую устойчивость через токенизированные стимулы.
Заключение
Развитие AI-роботов охватывает такие аспекты, как алгоритмы, оборудование, данные, финансирование и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN-роботов означает, что можно совместно собирать данные, распределять вычислительные ресурсы и инвестировать капитал на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает порог входа для разработки, позволяя большему числу участников присоединиться к этой области. В будущем ожидается, что робототехническая индустрия сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться за счет глобального сообщества, направляясь к по-настоящему открытому и устойчивому технологическому экосистеме.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Снова новая концепция Будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Ну и дела, снова сжигаем деньги.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MevShadowranger
· 07-30 03:22
Этот Бот просто играет для лохов, не так ли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
Ну этот ai Боты, не годится.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
честно говоря, депин боты — это просто еще одна ловушка для ликвидности, которая ждет своего часа... но этот аппаратный уровень альфа, однако
DePIN и интеграция с эмбедированным интеллектом: вызовы и возможности для Ботов AI
Слияние DePIN и эмерджентного интеллекта: вызовы и перспективы
На недавней дискуссии о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился вызовами и возможностями, с которыми сталкивается децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ работы ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, технологии DePIN-роботов сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье мы подробно рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы обсудим перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN-умных роботов
Данные вызов
Ин embodied AI необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура и консенсус по сбору данных. Сбор данных в основном делится на три категории:
уровень автономии
Чтобы робототехника стала действительно практичной, коэффициент успеха должен приближаться к 99,99% или даже выше. Однако для повышения на 0,001% точности требуется экспоненциальное время и усилия. Прогресс в робототехнике имеет экспоненциальный характер, и достижение последних 1% точности может занять годы или даже десятилетия.
Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения настоящей автономности. Основные проблемы включают:
Сложность аппаратного расширения
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов высока, и массовое распространение не является реальным.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочной развертки в реальном мире, что требует значительного времени и ресурсов. Единственный метод верификации — это наблюдение за его неудачами в ходе масштабного и длительного развертывания в реальном времени.
需求 на рабочую силу
Разработка ИИ для роботов по-прежнему требует значительного участия людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды обслуживания и исследователей/разработчиков, которые продолжают оптимизировать модели ИИ.
Будущее: момент прорыва в робототехнике
Несмотря на то, что массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, прогресс в технологии DePIN-роботов внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей способны распределить капитальные затраты и ускорить сбор и оценку данных.
Преимущества DePIN включают:
Заключение
Развитие AI-роботов охватывает такие аспекты, как алгоритмы, оборудование, данные, финансирование и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN-роботов означает, что можно совместно собирать данные, распределять вычислительные ресурсы и инвестировать капитал на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает порог входа для разработки, позволяя большему числу участников присоединиться к этой области. В будущем ожидается, что робототехническая индустрия сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться за счет глобального сообщества, направляясь к по-настоящему открытому и устойчивому технологическому экосистеме.