دمج DePIN مع الذكاء الجسدي: التحديات والآفاق

مؤخراً، أثار بودكاست حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" نقاشًا واسعًا في الصناعة. ناقش الخبراء التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانيات هائلة، ومن المتوقع أن يُحدث تغييرًا جذريًا في كيفية عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشاكل أكثر تعقيدًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، وحدود الأجهزة، واختناقات التقييم، بالإضافة إلى استدامة النماذج الاقتصادية.

ستتناول هذه المقالة التحديات الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحليل التحديات الرئيسية لتوسيع الروبوتات اللامركزية، واستكشاف مزايا DePIN مقارنة بالطرق المركزية. أخيرًا، سنستشرف اتجاهات تطوير تقنية الروبوتات DePIN في المستقبل.

عنق الزجاجة لروبوتات DePIN الذكية

1. تحدي البيانات

تحتاج الذكاء الاصطناعي المتمثل (embodied AI) إلى التفاعل مع العالم الحقيقي من أجل تطوير الذكاء، لكن في الوقت الحالي تفتقر إلى قاعدة بيانات كبيرة لجمع البيانات. يمكن تقسيم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتمثل إلى ثلاث فئات:

• بيانات العمليات البشرية: جودة عالية، ولكن التكلفة مرتفعة، وشدة العمل كبيرة.
• البيانات التركيبية (البيانات المحاكية): مناسبة لمجالات معينة، ولكن من الصعب تغطية المهام المعقدة والمتغيرة.
• التعلم عبر الفيديو: له إمكانيات، لكنه يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية المباشرة.

2. مستوى الاستقلالية

تحقيق مستوى عالٍ من الاستقلالية هو تحدٍ كبير. كل زيادة بنسبة 0.001% في الدقة تتطلب وقتًا وجهدًا على نطاق أسي. تقدم تكنولوجيا الروبوتات له طبيعة أسية، وقد يستغرق تحقيق نسبة الدقة الأخيرة البالغة 1% سنوات أو حتى عقود.

3. قيود الأجهزة

الروبوتات الحالية ليست جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:

• نقص مستشعرات اللمس عالية الدقة
• يصعب التعرف على العوائق
• تصميم المشغلات ليس بيولوجيًا كفاية، مما يؤدي إلى حركات متصلبة

4. صعوبة توسيع الأجهزة

تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يخلق تحديات كبيرة من حيث رأس المال. تكاليفها الباهظة تحد من التجارب واسعة النطاق وانتشارها.

5. تقييم الفعالية

تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا وتكون معقدة. يتطلب تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد وصل حقًا إلى مستوى الأداء المتوقع اختبارات حية واسعة النطاق وطويلة الأمد.

6. الموارد البشرية

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يزال يتطلب استثمارات ضخمة من القوى العاملة، بما في ذلك المشغلين وفرق الصيانة والباحثين. وهذا يتناقض بشكل حاد مع نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في السحابة.

آفاق المستقبل: اللحظات التحولية في تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا، فإن التقدم في تكنولوجيا الروبوتات DePIN يعد مشجعًا. إن الحجم والتنسيق للشبكات اللامركزية قادران على تخفيف العبء الرأسمالي، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.

تشمل مزايا DePIN:

1. تسريع جمع البيانات وتقييمها
2. تعزيز تحسين تصميم الأجهزة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
3. تقديم نماذج ربحية جديدة

على سبيل المثال، عرضت بعض المشاريع نماذج ربح مبتكرة لشبكة تقنية الروبوتات اللامركزية، من خلال التشغيل الذاتي والحوافز الرمزية للحفاظ على الاستدامة المالية. تُظهر هذه النموذج كيف يمكن للروبوتات الذكية المدفوعة بتقنية DePIN أن تحافظ على تطورها الذاتي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز الرمزية.

ملخص

تتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات خوارزميات وأجهزة وبيانات ورأس المال وغيرها من الجوانب. إن إنشاء شبكة الروبوتات DePIN يعني أنه يمكن جمع البيانات وتبادل موارد الحوسبة واستثمار رأس المال بشكل تعاوني على مستوى العالم. هذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يسمح لمزيد من المشاركين بالانضمام.

في المستقبل، من المتوقع أن يتخلص قطاع الروبوتات من اعتماده على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، ويتجه بدلاً من ذلك نحو دفع جماعي من المجتمع العالمي، مما يمهد الطريق لنظام بيئي تكنولوجي أكثر انفتاحًا واستدامة. على الرغم من استمرار التحديات، فإن DePIN يفتح إمكانيات جديدة لتطوير تكنولوجيا الروبوتات.