دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل

مؤخراً، أثار نقاش حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" اهتماماً واسعاً في الصناعة. ناقش الخبراء الحاضرون التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مرحلة البداية، إلا أن له إمكانيات هائلة، ومن المتوقع أن يغير تمامًا الطريقة التي تعمل بها الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشاكل أكثر تعقيدًا مقارنة بتلك التي تعتمد على كميات هائلة من بيانات الإنترنت التقليدية، مثل جمع البيانات، وقيود الأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.

ستقوم هذه المقالة بتحليل النقاط الرئيسية في المناقشة الحالية، واستكشاف التحديات التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتوسيع العقبات الرئيسية أمام الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالطرق المركزية. أخيرًا، سنستكشف أيضًا آفاق التطور المستقبلي لتقنية الروبوتات DePIN.

قيود روبوتات DePIN الذكية

عنق الزجاجة 1: البيانات

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي "الخطية" التي تعتمد على تدريبها على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، فإن الذكاء الاصطناعي المتجسد يحتاج إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء. حتى الآن، لم يتم إنشاء بنية تحتية كبيرة من هذا النوع على مستوى العالم، ولا يوجد إجماع في الصناعة حول كيفية جمع هذه البيانات. يمكن تقسيم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. بيانات العمليات البشرية: جودة عالية، قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة، ولكن التكلفة مرتفعة، والجهد البدني كبير.
2. البيانات التركيبية (البيانات المحاكية): مناسبة لتدريب الروبوتات على التحرك في التضاريس المعقدة، لكنها صعبة في محاكاة المهام المتغيرة باستمرار.
3. التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو من العالم الواقعي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية الحقيقية.

عنق الزجاجة الثاني: مستوى الاستقلالية

لتكون تكنولوجيا الروبوتات عملية حقًا، يجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن كل زيادة بنسبة 0.001% في الدقة تتطلب جهدًا ووقتًا بشكل كبير. تقدم تكنولوجيا الروبوتات ليس خطيًا، بل هو ذو طبيعة أسية - فكل خطوة إلى الأمام تجعل الصعوبة تزداد بشكل كبير.

عنق الزجاجة 3: القيود المادية

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة للغاية، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تستعد بعد لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:

• نقص أجهزة استشعار اللمس عالية الحساسية
• صعوبة التعرف على العوائق
• تصميم المشغل ليس بيولوجيًا بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى حركات متصلبة وخطرة محتملة

عنق الزجاجة الرابع: صعوبة توسيع الأجهزة

يتطلب تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، لا يمكن سوى للشركات الكبيرة ذات الموارد المالية الضخمة تحمل التجارب على نطاق واسع.

عنق الزجاجة الخامسة: تقييم الفعالية

تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، وهو ما يختلف عن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنية الذكاء الاصطناعي الروبوتية هي مراقبة أدائها في نشرات طويلة الأمد وعلى نطاق واسع.

عنق الزجاجة السادس: الموارد البشرية

في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمل البشري لا غنى عنه. يحتاج مشغلو البشر إلى تقديم بيانات التدريب، ويجب على فرق الصيانة الحفاظ على تشغيل الروبوتات، ويستمر الباحثون في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

آفاق مستقبل تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، إلا أن تقدم تكنولوجيا الروبوتات DePIN يبعث على الأمل. يمكن أن تعمل شبكة لامركزية من حيث الحجم والتنسيق على توزيع عبء رأس المال، وتسريع جمع البيانات وتقييمها.

تحسين تصميم الأجهزة المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مثل شرائح الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد، قد يقلل بشكل كبير من جدول التطوير الزمني. من خلال البنية التحتية للحوسبة اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين العالميين تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

علاوة على ذلك، عرضت الوكلاء الجدد بالذكاء الاصطناعي نماذج الربح المبتكرة لشبكة تقنيات الروبوتات اللامركزية. يمكن لهؤلاء الوكلاء الذكاء الاصطناعي الحفاظ على وضعهم المالي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز الرمزية، مما يشكل دورة اقتصادية تفيد تطوير الذكاء الاصطناعي و المشاركين في DePIN.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة البشر. إن إنشاء شبكة الروبوتات DePIN يعني أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن تطوير تكنولوجيا الروبوتات بالتعاون على مستوى عالمي، مما يسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، ويقلل من عتبة التطوير. نحن نتطلع إلى أن يتمكن قطاع الروبوتات من التحرر من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن يدفعه المجتمع العالمي نحو تقنية مفتوحة ومستدامة حقًا.