دمج DePIN والذكاء المجسد: التحديات التقنية وآفاق المستقبل

في 27 فبراير، أثار نقاش بودكاست حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" اهتمام الصناعة. بحثت هذه المناقشة بعمق 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 إمكاناته هائلة، وقد تغير بشكل جذري طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN مشاكل أكثر تعقيدًا، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المتعلقة بالأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.

سيقوم هذا المقال بتحليل النقاط الرئيسية في هذه المناقشة، واستكشاف المشكلات التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحليل العقبات الرئيسية التي تواجه توسيع الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالطرق المركزية. أخيرًا، سنستكشف أيضًا آفاق المستقبل لتقنية الروبوتات DePIN.

العائق الرئيسي في روبوتات DePIN الذكية

عنق الزجاجة 1: البيانات

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة "عبر الإنترنت" التي تعتمد على كميات هائلة من بيانات الإنترنت للتدريب، يحتاج الذكاء الاصطناعي المجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي من أجل تطوير الذكاء. حتى الآن، لم يتم إنشاء بنية تحتية كبيرة من هذا النوع في العالم، وهناك نقص في التوافق حول كيفية جمع هذه البيانات. تنقسم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المجسد بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:

1. بيانات التشغيل البشري: عالية الجودة، قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة، لكنها مكلفة وتتطلب مجهودًا كبيرًا.
2. البيانات المركبة (البيانات المحاكاة): مناسبة لتدريب الروبوتات على التحرك في التضاريس المعقدة، ولكنها غير فعالة في المهام المتغيرة.
3. التعلم من خلال الفيديو: دع نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم من خلال مشاهدة الفيديوهات في العالم الحقيقي، لكن تفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية المباشرة.

عنق الزجاجة الثاني: مستوى الاستقلالية

لكي تصبح تقنية الروبوتات عملية حقًا، يجب أن تقترب نسبة النجاح من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن تحسين دقة كل 0.001% يتطلب بذل جهد ووقت بشكل متزايد. تقدم تقنية الروبوتات ليس خطيًا، بل له طبيعة أسية، حيث تزداد الصعوبة بشكل كبير مع كل خطوة للأمام.

عنق الزجاجة الثالث: القيود المتعلقة بالأجهزة

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• عدم وجود حساسات لمسية عالية الحساسية
• من الصعب التعرف على حجب الأجسام
• تصميم المحرك ليس محاكاة حيوية كافية، مما يؤدي إلى حركات جامدة وخطرة محتملة

عنق الزجاجة الرابع: صعوبة توسيع الأجهزة

إن تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية يتطلب نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات رأس المال الكبيرة. حتى الآن، لا تستطيع سوى الشركات الكبرى ذات القوة المالية الكبيرة تحمل التجارب على نطاق واسع، لا تزال تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر الأكثر كفاءة تصل إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع.

عنق الزجاجة الخامس: تقييم الفعالية

يتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على نطاق واسع وطويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا وتكون معقدة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على الإنترنت التي يمكن اختبارها بسرعة، لا يمكن التحقق من الأداء الحقيقي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الروبوتي إلا من خلال التطبيق الفعلي على المدى الطويل.

عنق الزجاجة السادس: طلب اليد العاملة

تظل قوة العمل البشرية ضرورية في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات. يحتاج مشغلو البشر إلى توفير بيانات التدريب، ويجب على فرق الصيانة الحفاظ على تشغيل الروبوتات، ويواصل الباحثون تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. إن هذا التدخل البشري المستمر هو أحد التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN معالجتها.

آفاق المستقبل: لحظة突破 تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، فإن تقدم تكنولوجيا الروبوتات DePIN يبعث على الأمل. إن حجم الشبكات اللامركزية وتنسيقها يمكن أن يخفف من عبء رأس المال، ويسرع من عملية جمع البيانات وتقييمها.

تحسين تصميم الأجهزة المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مثل شرائح الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد، قد يقصر بشكل كبير من وقت التطوير. من خلال بنية تحتية للحوسبة اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين العالميين تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

بالإضافة إلى ذلك، عرضت الوكلاء الجدد من الذكاء الاصطناعي نماذج الربح المبتكرة لشبكة تقنيات الروبوتات اللامركزية. يمكن لهؤلاء الوكلاء الحفاظ على وضعهم المالي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز الرمزية، مما يشكل دورة اقتصادية مفيدة لتطوير الذكاء الاصطناعي والمشاركين في DePIN.

ملخص

يتعلق تطور الذكاء الاصطناعي بالروبوتات بعدة جوانب تشمل الخوارزميات، وترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم الأموال، ومشاركة الأشخاص. يعني إنشاء شبكة روبوت DePIN أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن جمع بيانات الروبوتات، والموارد الحاسوبية، والاستثمار الرأسمالي أن تتم بشكل متعاون على مستوى عالمي. وهذا لا يسرع فقط تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يتيح لمزيد من الباحثين، ورواد الأعمال، والمستخدمين الأفراد المشاركة.

في المستقبل، نتوقع أن لا يعتمد قطاع الروبوتات على عدد قليل من شركات التكنولوجيا الكبرى، بل أن يدفعه المجتمع العالمي معًا نحو تقنية مفتوحة ومستدامة حقًا. قد يؤدي تطوير DePIN إلى تحقيق اختراقات ثورية في تكنولوجيا الروبوتات، مما يدفع الصناعة نحو مستقبل أكثر ديمقراطية وابتكارًا.