Поєднання DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи
Нещодавно обговорення на тему "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало інтерес в індустрії. Ця розмова глибоко досліджувала виклики та можливості, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) в галузі робототехніки. Незважаючи на те, що ця сфера ще перебуває на початковому етапі, її потенціал величезний, і вона має всі шанси повністю змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, який покладається на величезну кількість даних з Інтернету, технології DePIN-роботів AI стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко аналізує ключові проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, досліджує основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN-роботів.
Основні перешкоди DePIN смарт-роботів
Збір даних та якість
Ембодизований ШІ (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує інфраструктури для збору даних в великих масштабах. Збір даних для ембодизованого ШІ в основному ділиться на три категорії:
Людські операції з даними: висока якість, здатність захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість і велике навантаження.
Синтетичні дані (модельні дані): підходять для певних областей, таких як навчання роботів переміщатися в складних умовах, але важко моделювати завдання з мінливою природою.
Відео навчання: навчання шляхом спостереження за відео з реального світу, але без прямого фізичного зворотного зв'язку.
Рівень автономії
Щоб реалізувати комерційне застосування робототехніки, ймовірність успіху повинна наближатися до 99,99% або навіть бути вищою. Однак останній крок підвищення точності часто вимагає експоненціальних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці є експоненційним за своїм характером, і з кожним кроком вперед складність значно зростає.
Обмеження обладнання
Навіть якщо моделі ШІ будуть надзвичайно розвиненими, наявне робототехнічне обладнання ще не готове для досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:
Технологія тактильних сенсорів недостатня, щоб досягти чутливості людських пальців.
Проблема затінення: роботи важко розпізнавати та взаємодіяти з деякими затіненими об'єктами.
Дизайн виконавця: поточний дизайн виконавця гуманоїдних роботів призводить до громіздких рухів і потенційної небезпеки.
Складність розширення апаратного забезпечення
Реалізація технології розумних роботів потребує розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює великі капітальні виклики. В даний час лише компанії з великим капіталом можуть дозволити собі масові експерименти.
Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого та масштабного розгортання у реальному світі, цей процес є трудомістким та складним. Єдиний спосіб перевірити технології роботизованого інтелекту – це спостерігати за їхньою роботою та невдачами в реальних застосуваннях.
Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної людської підтримки, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди обслуговування, які забезпечують роботу роботів, та дослідників, які постійно оптимізують моделі AI. Ця постійна людська участь є одним з основних викликів, які DePIN має вирішити.
Перспективи майбутнього робототехніки
Хоча масове впровадження загальної робототехніки на базі ШІ ще далеко, прогрес у технології DePIN дає надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорити збір і оцінку даних.
Збір та оцінка даних: мережа DePIN може забезпечити більшу масштабність паралельної роботи та збору даних.
Покращення апаратного забезпечення: оптимізація дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ, така як покращення чіпів та матеріалознавства, може прискорити процес розвитку.
Децентралізовані обчислювальні ресурси: завдяки DePIN, дослідники з усього світу можуть отримати доступ до необхідних обчислювальних ресурсів без капітальних обмежень.
Нові економічні моделі: автономні AI-агенти демонструють, як інтелектуальні роботи, що працюють на базі DePIN, підтримують своє фінансування через децентралізовану власність та токенізовані стимули.
Заключення
Розвиток роботизованого штучного інтелекту охоплює такі аспекти, як алгоритми, апаратура, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів приносить нові можливості для галузі, завдяки силі децентралізованої мережі можна спільно здійснювати збір даних, розподіл обчислювальних ресурсів та інвестиції капіталу на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до процесу. У майбутньому галузь робототехніки може позбутися залежності від кількох технологічних гігантів і перейти до відкритої, сталого технологічної екосистеми, що спільно просувається глобальною спільнотою.
Переглянути оригінал
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
MindsetExpander
· 16год тому
Ці гроші дійсно важко заробити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektRecorder
· 20год тому
Боти невже так просто падають? Цей спосіб справді досить абсурдний.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CascadingDipBuyer
· 08-10 10:00
Що грати, Бoti, спочатку подбайте про ціну токенів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ponzi_poet
· 08-10 09:57
Знову запустили Боти? Капіталісти останнім часом справді вільні.
Злиття DePIN та Ботів: технологічні виклики та перспективи майбутнього
Поєднання DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи
Нещодавно обговорення на тему "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало інтерес в індустрії. Ця розмова глибоко досліджувала виклики та можливості, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) в галузі робототехніки. Незважаючи на те, що ця сфера ще перебуває на початковому етапі, її потенціал величезний, і вона має всі шанси повністю змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, який покладається на величезну кількість даних з Інтернету, технології DePIN-роботів AI стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко аналізує ключові проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, досліджує основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN-роботів.
Основні перешкоди DePIN смарт-роботів
Збір даних та якість
Ембодизований ШІ (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує інфраструктури для збору даних в великих масштабах. Збір даних для ембодизованого ШІ в основному ділиться на три категорії:
Рівень автономії
Щоб реалізувати комерційне застосування робототехніки, ймовірність успіху повинна наближатися до 99,99% або навіть бути вищою. Однак останній крок підвищення точності часто вимагає експоненціальних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці є експоненційним за своїм характером, і з кожним кроком вперед складність значно зростає.
Обмеження обладнання
Навіть якщо моделі ШІ будуть надзвичайно розвиненими, наявне робототехнічне обладнання ще не готове для досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:
Складність розширення апаратного забезпечення
Реалізація технології розумних роботів потребує розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює великі капітальні виклики. В даний час лише компанії з великим капіталом можуть дозволити собі масові експерименти.
Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого та масштабного розгортання у реальному світі, цей процес є трудомістким та складним. Єдиний спосіб перевірити технології роботизованого інтелекту – це спостерігати за їхньою роботою та невдачами в реальних застосуваннях.
Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної людської підтримки, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди обслуговування, які забезпечують роботу роботів, та дослідників, які постійно оптимізують моделі AI. Ця постійна людська участь є одним з основних викликів, які DePIN має вирішити.
Перспективи майбутнього робототехніки
Хоча масове впровадження загальної робототехніки на базі ШІ ще далеко, прогрес у технології DePIN дає надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорити збір і оцінку даних.
Збір та оцінка даних: мережа DePIN може забезпечити більшу масштабність паралельної роботи та збору даних.
Покращення апаратного забезпечення: оптимізація дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ, така як покращення чіпів та матеріалознавства, може прискорити процес розвитку.
Децентралізовані обчислювальні ресурси: завдяки DePIN, дослідники з усього світу можуть отримати доступ до необхідних обчислювальних ресурсів без капітальних обмежень.
Нові економічні моделі: автономні AI-агенти демонструють, як інтелектуальні роботи, що працюють на базі DePIN, підтримують своє фінансування через децентралізовану власність та токенізовані стимули.
Заключення
Розвиток роботизованого штучного інтелекту охоплює такі аспекти, як алгоритми, апаратура, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів приносить нові можливості для галузі, завдяки силі децентралізованої мережі можна спільно здійснювати збір даних, розподіл обчислювальних ресурсів та інвестиції капіталу на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до процесу. У майбутньому галузь робототехніки може позбутися залежності від кількох технологічних гігантів і перейти до відкритої, сталого технологічної екосистеми, що спільно просувається глобальною спільнотою.