Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ cảm nhận: Thách thức và triển vọng
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", đồng sáng lập viên của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách mà robot AI hoạt động trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang phải đối mặt, những rào cản chính để mở rộng robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính của robot thông minh DePIN
thách thức dữ liệu
AI cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn và sự đồng thuận trong việc thu thập dữ liệu. Việc thu thập dữ liệu chủ yếu được chia thành ba loại:
Dữ liệu do con người thao tác: chất lượng cao nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): thích hợp cho các lĩnh vực cụ thể, nhưng khó có thể bao quát các nhiệm vụ phức tạp và đa dạng.
Học tập qua video: có tiềm năng nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.
mức độ tự chủ
Công nghệ robot muốn thực sự hữu ích, tỷ lệ thành công cần gần 99.99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng thêm 0.001% độ chính xác đều cần một lượng thời gian và công sức gấp bội. Sự tiến bộ của công nghệ robot mang tính chất bậc thang, 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất hàng năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.
giới hạn phần cứng
Hiện tại, phần cứng robot vẫn chưa sẵn sàng để đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Độ nhạy của cảm biến xúc giác thấp hơn nhiều so với con người
Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
Thiết kế bộ điều khiển không đủ sinh học, dẫn đến hành động cứng nhắc và không linh hoạt
độ khó mở rộng phần cứng
Công nghệ robot thông minh cần được triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot hình người rất cao, việc phổ cập quy mô lớn là không thực tế.
Đánh giá hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, điều này đòi hỏi rất nhiều thời gian và tài nguyên. Phương pháp xác minh duy nhất là quan sát các trường hợp thất bại của nó thông qua triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nhu cầu nhân lực
Phát triển AI robot vẫn cần sự tham gia của một lực lượng lao động lớn, bao gồm các nhà điều hành cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì và các nhà nghiên cứu/nhà phát triển liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá trong công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng AI robot tổng hợp trên quy mô lớn vẫn còn xa vời, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Thu thập dữ liệu song song: Mạng phi tập trung có thể thu thập dữ liệu quy mô lớn hơn.
Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI: có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
Tài nguyên tính toán phi tập trung: Cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế về vốn.
Mô hình lợi nhuận mới: như đại lý AI duy trì tài chính của mình thông qua việc khuyến khích bằng mã thông báo.
Kết luận
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, phần cứng, dữ liệu, vốn và nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể hợp tác trên toàn cầu trong việc thu thập dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn. Điều này không chỉ thúc đẩy nhanh quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, giúp nhiều người tham gia hơn có thể gia nhập lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, mà thay vào đó được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Lại là một khái niệm mới được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Ôi trời, lại tiêu tiền nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MevShadowranger
· 07-30 03:22
Con robot này chắc chỉ là để chơi đùa với mọi người thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
Chỉ cái ai Bots này thôi, không được.
Xem bản gốcTrả lời0
FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
ngl depin bots chỉ là một cái hố thanh khoản khác đang chờ xảy ra... nhưng phần cứng l1 alpha đó thì hay.
DePIN và sự kết hợp với trí tuệ thân thể: Thách thức và cơ hội của AI robot
Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ cảm nhận: Thách thức và triển vọng
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", đồng sáng lập viên của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách mà robot AI hoạt động trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang phải đối mặt, những rào cản chính để mở rộng robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính của robot thông minh DePIN
thách thức dữ liệu
AI cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn và sự đồng thuận trong việc thu thập dữ liệu. Việc thu thập dữ liệu chủ yếu được chia thành ba loại:
mức độ tự chủ
Công nghệ robot muốn thực sự hữu ích, tỷ lệ thành công cần gần 99.99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng thêm 0.001% độ chính xác đều cần một lượng thời gian và công sức gấp bội. Sự tiến bộ của công nghệ robot mang tính chất bậc thang, 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất hàng năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.
giới hạn phần cứng
Hiện tại, phần cứng robot vẫn chưa sẵn sàng để đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
độ khó mở rộng phần cứng
Công nghệ robot thông minh cần được triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot hình người rất cao, việc phổ cập quy mô lớn là không thực tế.
Đánh giá hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, điều này đòi hỏi rất nhiều thời gian và tài nguyên. Phương pháp xác minh duy nhất là quan sát các trường hợp thất bại của nó thông qua triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nhu cầu nhân lực
Phát triển AI robot vẫn cần sự tham gia của một lực lượng lao động lớn, bao gồm các nhà điều hành cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì và các nhà nghiên cứu/nhà phát triển liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá trong công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng AI robot tổng hợp trên quy mô lớn vẫn còn xa vời, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Kết luận
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, phần cứng, dữ liệu, vốn và nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể hợp tác trên toàn cầu trong việc thu thập dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn. Điều này không chỉ thúc đẩy nhanh quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, giúp nhiều người tham gia hơn có thể gia nhập lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, mà thay vào đó được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.