دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، حظيت الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال الروبوتات باهتمام واسع. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة ومن المتوقع أن يغير تمامًا طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية AI للروبوتات DePIN تواجه تحديات أكثر تعقيدًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، بالإضافة إلى استدامة النماذج الاقتصادية.
ستتناول هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية روبوتات DePIN، وتحليل الأسباب التي تجعل DePIN أكثر فائدة من الأساليب المركزية، واستشراف الاتجاهات المستقبلية لتطور تقنية روبوتات DePIN.
الاختناقات الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية
1. جمع البيانات ومعالجتها
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، يحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل المباشر مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء. حتى الآن، لم يتم تشكيل أساس لجمع البيانات على نطاق واسع في العالم، ويفتقر القطاع إلى توافق في الآراء حول كيفية جمع هذه البيانات. يتم تقسيم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى ثلاث فئات رئيسية:
بيانات التشغيل البشرية: جودة عالية，يمكنها التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة，但 التكلفة عالية，والجهد البدني كبير.
البيانات المركبة (البيانات المحاكية): مناسبة لتدريب الروبوتات على التنقل في التضاريس المعقدة، ولكن من الصعب محاكاة مشاهد المهام المتغيرة.
التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو في العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية المباشرة.
2. مستوى الاستقلالية
لتحقيق تطبيقات تجارية لتقنية الروبوتات، يجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99% أو أعلى. ومع ذلك، فإن صعوبة تحسين الدقة تزداد بشكل أسّي، حيث يتطلب تحسينها بنسبة 0.001% جهدًا ووقتًا كبيرين. إن تقدم تقنية الروبوتات ليس خطيًا، بل هو ذو طبيعة أسية، حيث تزداد الصعوبة بشكل كبير مع كل خطوة إلى الأمام.
3. قيود الأجهزة
حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:
حساسات اللمس غير كافية: لا تزال التقنية الأكثر تقدماً حالياً غير قادرة على الوصول إلى حساسية أطراف الأصابع البشرية.
مشكلة الحجب: من الصعب على الروبوتات التعرف على ومعالجة بعض الأجسام المحجوبة.
تصميم المشغلات: يؤدي تصميم المشغلات في معظم الروبوتات الشبيهة بالبشر إلى حركات متصلبة وغير مرنة.
4. صعوبة توسيع الأجهزة
تتطلب تنفيذ تكنولوجيا الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يسبب تحديات رأس مالية كبيرة. في الوقت الحالي، فقط الشركات الكبيرة ذات الموارد المالية القوية يمكنها تحمل تكاليف التجارب على نطاق واسع، مما يحد من انتشار التقنية والابتكار.
5. تقييم الفعالية
تتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على نطاق واسع وطويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتكلفتها مرتفعة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت، يتطلب تقييم أداء الذكاء الاصطناعي الروبوتي المزيد من الوقت ومزيد من سيناريوهات التطبيق الواقعي.
6. متطلبات الموارد البشرية
لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات يتطلب مشاركة كبيرة من البشر، بما في ذلك تقديم بيانات التدريب من قبل المشغلين، وفريق الصيانة للحفاظ على تشغيل الروبوتات، والباحثين الذين يقومون باستمرار بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي أيضًا تحدٍ رئيسي يجب أن تحله DePIN.
آفاق مستقبل تكنولوجيا روبوتات DePIN
على الرغم من التحديات العديدة، فإن تطوير تقنية روبوتات DePIN لا يزال مثيرًا للتوقعات. إن نطاق الشبكات اللامركزية وتنسيقها قادر على توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها. على سبيل المثال، في أحدث مسابقة بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات البشرية، أبدى الباحثون اهتمامًا كبيرًا بمجموعة بيانات فريدة تم جمعها من تفاعلات الروبوتات في العالم الحقيقي، مما يبرز الحاجة إلى الشبكات الفرعية التي تربط بين مكونات تقنية الروبوتات.
قد تؤدي تحسينات تصميم الأجهزة التي يقودها الذكاء الاصطناعي، مثل شرائح الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد، إلى تقليل الوقت اللازم لتطور التكنولوجيا بشكل كبير. من خلال بنية الحساب اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين في جميع أنحاء العالم تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال، مما يسرع من تقدم تقنية الروبوتات.
علاوة على ذلك، فإن ظهور نماذج ربحية جديدة، مثل الوكلاء الذكيين الذين يعملون بشكل مستقل، يُظهر كيف يمكن للروبوتات الذكية المدفوعة بـ DEPIN الحفاظ على وضعها المالي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز القائمة على الرموز. قد يشكل هذا النموذج دورة اقتصادية تفيد كل من تطوير الذكاء الاصطناعي و المشاركين في DePIN.
ختام
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على تقدم الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة الأفراد. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن جمع بيانات الروبوتات، وموارد الحساب، والاستثمار الرأسمالي بشكل متعاون على مستوى العالم. هذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يسمح لمزيد من الباحثين، ورجال الأعمال، والمستخدمين الأفراد بالمشاركة.
في المستقبل، من المتوقع أن يتحرر قطاع الروبوتات من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، ويتجه نحو دفعة مشتركة من قبل المجتمع العالمي، نحو تكنولوجيا بيئية مفتوحة ومستدامة حقًا. على الرغم من أن الاعتماد الواسع على الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال يحتاج إلى وقت، إلا أن تقدم تقنية DePIN للروبوتات قد أضفى بلا شك حيوية جديدة وأملًا على هذا المجال.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التكامل بين DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية والآفاق المستقبلية لروبوتات الذكاء الاصطناعي
دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، حظيت الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال الروبوتات باهتمام واسع. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة ومن المتوقع أن يغير تمامًا طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية AI للروبوتات DePIN تواجه تحديات أكثر تعقيدًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، بالإضافة إلى استدامة النماذج الاقتصادية.
ستتناول هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية روبوتات DePIN، وتحليل الأسباب التي تجعل DePIN أكثر فائدة من الأساليب المركزية، واستشراف الاتجاهات المستقبلية لتطور تقنية روبوتات DePIN.
الاختناقات الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية
1. جمع البيانات ومعالجتها
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، يحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل المباشر مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء. حتى الآن، لم يتم تشكيل أساس لجمع البيانات على نطاق واسع في العالم، ويفتقر القطاع إلى توافق في الآراء حول كيفية جمع هذه البيانات. يتم تقسيم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى ثلاث فئات رئيسية:
2. مستوى الاستقلالية
لتحقيق تطبيقات تجارية لتقنية الروبوتات، يجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99% أو أعلى. ومع ذلك، فإن صعوبة تحسين الدقة تزداد بشكل أسّي، حيث يتطلب تحسينها بنسبة 0.001% جهدًا ووقتًا كبيرين. إن تقدم تقنية الروبوتات ليس خطيًا، بل هو ذو طبيعة أسية، حيث تزداد الصعوبة بشكل كبير مع كل خطوة إلى الأمام.
3. قيود الأجهزة
حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:
4. صعوبة توسيع الأجهزة
تتطلب تنفيذ تكنولوجيا الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يسبب تحديات رأس مالية كبيرة. في الوقت الحالي، فقط الشركات الكبيرة ذات الموارد المالية القوية يمكنها تحمل تكاليف التجارب على نطاق واسع، مما يحد من انتشار التقنية والابتكار.
5. تقييم الفعالية
تتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على نطاق واسع وطويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتكلفتها مرتفعة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت، يتطلب تقييم أداء الذكاء الاصطناعي الروبوتي المزيد من الوقت ومزيد من سيناريوهات التطبيق الواقعي.
6. متطلبات الموارد البشرية
لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات يتطلب مشاركة كبيرة من البشر، بما في ذلك تقديم بيانات التدريب من قبل المشغلين، وفريق الصيانة للحفاظ على تشغيل الروبوتات، والباحثين الذين يقومون باستمرار بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي أيضًا تحدٍ رئيسي يجب أن تحله DePIN.
آفاق مستقبل تكنولوجيا روبوتات DePIN
على الرغم من التحديات العديدة، فإن تطوير تقنية روبوتات DePIN لا يزال مثيرًا للتوقعات. إن نطاق الشبكات اللامركزية وتنسيقها قادر على توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها. على سبيل المثال، في أحدث مسابقة بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات البشرية، أبدى الباحثون اهتمامًا كبيرًا بمجموعة بيانات فريدة تم جمعها من تفاعلات الروبوتات في العالم الحقيقي، مما يبرز الحاجة إلى الشبكات الفرعية التي تربط بين مكونات تقنية الروبوتات.
قد تؤدي تحسينات تصميم الأجهزة التي يقودها الذكاء الاصطناعي، مثل شرائح الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد، إلى تقليل الوقت اللازم لتطور التكنولوجيا بشكل كبير. من خلال بنية الحساب اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين في جميع أنحاء العالم تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال، مما يسرع من تقدم تقنية الروبوتات.
علاوة على ذلك، فإن ظهور نماذج ربحية جديدة، مثل الوكلاء الذكيين الذين يعملون بشكل مستقل، يُظهر كيف يمكن للروبوتات الذكية المدفوعة بـ DEPIN الحفاظ على وضعها المالي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز القائمة على الرموز. قد يشكل هذا النموذج دورة اقتصادية تفيد كل من تطوير الذكاء الاصطناعي و المشاركين في DePIN.
ختام
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على تقدم الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة الأفراد. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن جمع بيانات الروبوتات، وموارد الحساب، والاستثمار الرأسمالي بشكل متعاون على مستوى العالم. هذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يسمح لمزيد من الباحثين، ورجال الأعمال، والمستخدمين الأفراد بالمشاركة.
في المستقبل، من المتوقع أن يتحرر قطاع الروبوتات من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، ويتجه نحو دفعة مشتركة من قبل المجتمع العالمي، نحو تكنولوجيا بيئية مفتوحة ومستدامة حقًا. على الرغم من أن الاعتماد الواسع على الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال يحتاج إلى وقت، إلا أن تقدم تقنية DePIN للروبوتات قد أضفى بلا شك حيوية جديدة وأملًا على هذا المجال.