Злиття DePIN та тілесного інтелекту: виклики та перспективи
У нещодавній дискусії на тему "Будування децентралізованого фізичного штучного інтелекту" співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився викликами та можливостями, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний і може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, технології DePIN роботів стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, проблеми оцінки та сталості економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія роботів DePIN, основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.
Основні обмеження DePIN-інтелектуальних роботів
Виклик даних
Інтегрований ІІ потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури та консенсусу щодо збору даних. Збір даних в основному ділиться на три категорії:
Людська обробка даних: висока якість, але висока вартість, велика трудомісткість.
Синтетичні дані (моделювальні дані): підходять для певних галузей, але важко охопити складні та мінливі завдання.
Відео навчання: має потенціал, але не вистачає прямого фізичного зворотного зв'язку.
рівень автономії
Щоб технології робототехніки стали справді практичними, їхній відсоток успіху повинен наближатися до 99,99% або навіть вище. Проте, для підвищення точності на 0,001% потрібно витратити експоненційну кількість часу та зусиль. Прогрес у технології робототехніки має експоненційну природу, і останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
обмеження апаратного забезпечення
Сучасне апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:
Чутливість тактильного датчика значно нижча, ніж у людини
Важко розпізнати об'єкти, які перекриваються
Дизайн виконавчого механізму недостатньо біоморфний, що призводить до жорстких і нееластичних рухів.
Складність розширення апаратного забезпечення
Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі вартість гуманоїдних роботів є надто високою, їх масове поширення є нереалістичним.
оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалої реалізації в реальному світі, що потребує значних часових і ресурсних витрат. Єдиний метод верифікації - це спостереження за його невдачами через великомасштабне, тривале впровадження в реальному часі.
Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує великої кількості людської участі, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди технічного обслуговування та дослідників/розробників, які постійно оптимізують моделі AI.
Перспективи майбутнього: момент прориву в робототехніці
Хоча масове впровадження загального робототехнічного штучного інтелекту все ще далеке, прогрес у технології DePIN-роботів вселяє надію. Масштаб та координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати та прискорити збір та оцінку даних.
Переваги DePIN включають:
Паралельний збір даних: децентралізовані мережі можуть збирати дані в більших масштабах.
Поліпшення дизайну апаратного забезпечення з використанням AI: може значно скоротити терміни розробки.
Децентралізовані обчислювальні ресурси: дозволяють дослідникам з усього світу навчати та оцінювати моделі без обмежень капіталу.
Нові моделі прибутку: такі як AI-агенти, які підтримують своє фінансування за рахунок токенів.
Висновок
Розвиток роботизованого ШІ охоплює багато аспектів, таких як алгоритми, апаратне забезпечення, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів означає можливість глобальної координації збору даних, розподілу обчислювальних ресурсів та інвестицій капіталу. Це не лише прискорює навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для входу в цю галузь, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до неї. У майбутньому очікується, що роботизована індустрія зможе позбутися залежності від кількох технологічних гігантів і буде спільно просуватися глобальною спільнотою, наближаючись до справжньої відкритої та стійкої технологічної екосистеми.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Ще одна нова концепція обману для дурнів
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Добре, знову витрачають гроші.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevShadowranger
· 07-30 03:22
Цей бот - це чистий обман для дурнів, правда?
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
Такий ai Боти не підходить.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
не буду приховувати, депінг боти — це просто ще один резервуар ліквідності, який чекає, щоб статися... але той апаратний l1 альфа, проте
DePIN та інтеграція з тілесним інтелектом: виклики та можливості роботів AI
Злиття DePIN та тілесного інтелекту: виклики та перспективи
У нещодавній дискусії на тему "Будування децентралізованого фізичного штучного інтелекту" співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився викликами та можливостями, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний і може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, технології DePIN роботів стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, проблеми оцінки та сталості економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія роботів DePIN, основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.
Основні обмеження DePIN-інтелектуальних роботів
Виклик даних
Інтегрований ІІ потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури та консенсусу щодо збору даних. Збір даних в основному ділиться на три категорії:
рівень автономії
Щоб технології робототехніки стали справді практичними, їхній відсоток успіху повинен наближатися до 99,99% або навіть вище. Проте, для підвищення точності на 0,001% потрібно витратити експоненційну кількість часу та зусиль. Прогрес у технології робототехніки має експоненційну природу, і останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
обмеження апаратного забезпечення
Сучасне апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:
Складність розширення апаратного забезпечення
Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі вартість гуманоїдних роботів є надто високою, їх масове поширення є нереалістичним.
оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалої реалізації в реальному світі, що потребує значних часових і ресурсних витрат. Єдиний метод верифікації - це спостереження за його невдачами через великомасштабне, тривале впровадження в реальному часі.
Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує великої кількості людської участі, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди технічного обслуговування та дослідників/розробників, які постійно оптимізують моделі AI.
Перспективи майбутнього: момент прориву в робототехніці
Хоча масове впровадження загального робототехнічного штучного інтелекту все ще далеке, прогрес у технології DePIN-роботів вселяє надію. Масштаб та координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати та прискорити збір та оцінку даних.
Переваги DePIN включають:
Висновок
Розвиток роботизованого ШІ охоплює багато аспектів, таких як алгоритми, апаратне забезпечення, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів означає можливість глобальної координації збору даних, розподілу обчислювальних ресурсів та інвестицій капіталу. Це не лише прискорює навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для входу в цю галузь, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до неї. У майбутньому очікується, що роботизована індустрія зможе позбутися залежності від кількох технологічних гігантів і буде спільно просуватися глобальною спільнотою, наближаючись до справжньої відкритої та стійкої технологічної екосистеми.