دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل
تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) تحديات وفرص كبيرة في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة قد تغير بشكل جذري من طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN مشاكل أكثر تعقيدًا، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود على الأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.
ستتناول هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحليل أسباب تفوق DePIN على الطرق المركزية، وتطلعات مستقبل تطوير تقنية الروبوتات DePIN.
العقبات الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية
1. جمع البيانات
تحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، ولكن في الوقت الحالي، تفتقر البنية التحتية على نطاق واسع لجمع هذا النوع من البيانات. وتنقسم جمع البيانات بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:
بيانات العمليات البشرية: جودة عالية ولكن تكلفة عالية، شدة العمل كبيرة
البيانات التركيبية (البيانات المحاكية): مناسبة لمجالات معينة، ولكن من الصعب محاكاة المهام التي تتضمن تغييرات معقدة.
التعلم عبر الفيديو: لديه إمكانيات لكنه يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية الحقيقية
2. مستوى الاستقلالية
لتحقيق تطبيقات تجارية، يجب أن تصل نسبة نجاح الروبوتات إلى ما يقرب من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن صعوبة زيادة الدقة تنمو بشكل أسي، وقد يستغرق突破 النسبة الأخيرة 1% سنوات أو حتى عقود.
3. قيود الأجهزة
لا تزال الأجهزة الروبوتية الحالية غير جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية:
نقص في أجهزة استشعار اللمس عالية الدقة
صعوبة التعرف على حجب الأشياء
تصميم المشغل غير بيولوجي بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى حركات جامدة
4. صعوبة توسيع الأجهزة
تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، تصل تكلفة الروبوتات البشرية الفعالة إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع النطاق.
5. تقييم الفعالية
تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، مما يمثل تباينًا حادًا مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنيات الذكاء الاصطناعي للروبوتات هي من خلال مراقبة أدائها في التطبيقات العملية.
6. الموارد البشرية
تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يزال بحاجة إلى دعم كبير من القوى العاملة، بما في ذلك مشغلي البيانات لتوفير بيانات التدريب، وفرق الصيانة لضمان التشغيل، وكذلك الباحثين لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.
آفاق المستقبل:突破 تقنيات الروبوتات
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن التطبيق على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يبعث الأمل. يمكن أن تعمل شبكة لامركزية على توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.
بعض التطورات الإيجابية تشمل:
تجمع المؤسسات البحثية مجموعات بيانات فريدة من خلال تفاعل الروبوتات في العالم الحقيقي
تحسين تصميم الأجهزة المدفوع بواسطة الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين الرقائق وهندسة المواد
البنية التحتية للحوسبة اللامركزية تتيح للباحثين العالميين الوصول إلى موارد الحوسبة عالية الأداء
ظهور نماذج ربحية جديدة، مثل الجمع بين وكيل الذكاء الاصطناعي والحوافز الرمزية
الخاتمة
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يتضمن أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة القوى العاملة. إنشاء شبكة روبوتات DePIN يعني أنه يمكن التعاون على مستوى عالمي لجمع البيانات، وتوزيع موارد الحوسبة، واستثمار رأس المال، مما سيسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، ويقلل من عتبة التطوير.
في المستقبل، من المتوقع أن يتمكن قطاع الروبوتات من التخلص من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، والانتقال نحو دفع جماعي من قبل المجتمع العالمي، نحو تطوير نظام بيئي تكنولوجي أكثر انفتاحًا واستدامة. لن تسرع هذه التحولات الابتكار فحسب، بل قد تؤدي أيضًا إلى تطبيقات تكنولوجية للروبوتات أكثر ديمقراطية وشمولية.
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.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
8
مشاركة
تعليق
0/400
DeFiVeteran
· 07-25 16:21
سرد ملحمي آخر
شاهد النسخة الأصليةرد0
LayerHopper
· 07-25 03:49
ثورة تقنية أمامنا مباشرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
probably_nothing_anon
· 07-23 00:17
أصعب شيء هو عنق الزجاجة في الأجهزة
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaverseHobo
· 07-23 00:13
يبدو أنه لا يزال لعبة كثيفة رأس المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AllInAlice
· 07-23 00:13
بوتات أيضاً تحتاج إلى مصاريف لرعايتها؟ هذا بعيد عن المنطق.
DePIN بوتات AI:التحديات التقنية والفرص المستقبلية
دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل
تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) تحديات وفرص كبيرة في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة قد تغير بشكل جذري من طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN مشاكل أكثر تعقيدًا، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود على الأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.
ستتناول هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحليل أسباب تفوق DePIN على الطرق المركزية، وتطلعات مستقبل تطوير تقنية الروبوتات DePIN.
العقبات الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية
1. جمع البيانات
تحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، ولكن في الوقت الحالي، تفتقر البنية التحتية على نطاق واسع لجمع هذا النوع من البيانات. وتنقسم جمع البيانات بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:
2. مستوى الاستقلالية
لتحقيق تطبيقات تجارية، يجب أن تصل نسبة نجاح الروبوتات إلى ما يقرب من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن صعوبة زيادة الدقة تنمو بشكل أسي، وقد يستغرق突破 النسبة الأخيرة 1% سنوات أو حتى عقود.
3. قيود الأجهزة
لا تزال الأجهزة الروبوتية الحالية غير جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية:
4. صعوبة توسيع الأجهزة
تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، تصل تكلفة الروبوتات البشرية الفعالة إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع النطاق.
5. تقييم الفعالية
تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، مما يمثل تباينًا حادًا مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنيات الذكاء الاصطناعي للروبوتات هي من خلال مراقبة أدائها في التطبيقات العملية.
6. الموارد البشرية
تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يزال بحاجة إلى دعم كبير من القوى العاملة، بما في ذلك مشغلي البيانات لتوفير بيانات التدريب، وفرق الصيانة لضمان التشغيل، وكذلك الباحثين لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.
آفاق المستقبل:突破 تقنيات الروبوتات
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن التطبيق على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يبعث الأمل. يمكن أن تعمل شبكة لامركزية على توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.
بعض التطورات الإيجابية تشمل:
الخاتمة
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يتضمن أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة القوى العاملة. إنشاء شبكة روبوتات DePIN يعني أنه يمكن التعاون على مستوى عالمي لجمع البيانات، وتوزيع موارد الحوسبة، واستثمار رأس المال، مما سيسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، ويقلل من عتبة التطوير.
في المستقبل، من المتوقع أن يتمكن قطاع الروبوتات من التخلص من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، والانتقال نحو دفع جماعي من قبل المجتمع العالمي، نحو تطوير نظام بيئي تكنولوجي أكثر انفتاحًا واستدامة. لن تسرع هذه التحولات الابتكار فحسب، بل قد تؤدي أيضًا إلى تطبيقات تكنولوجية للروبوتات أكثر ديمقراطية وشمولية.