Слияние DePIN и эмбодидного интеллекта: вызовы и перспективы

В недавнем подкасте на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо обсудил проблемы и возможности децентрализованной сети физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Эта новая область, хотя и находится на ранних стадиях развития, обещает радикально изменить способ применения AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от огромных объемов интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, трудности оценки и устойчивость экономических моделей.

В этой статье будет глубоко проанализирована ключевая информация из обсуждения, исследованы основные препятствия технологий DePIN роботов и объяснено, почему DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами. В конце концов, мы рассмотрим будущие тенденции развития технологий DePIN роботов.

Основные проблемы DePIN智能机器人的

Вызов сбора данных

В отличие от традиционных AI-моделей, которые зависят от большого объема интернет-данных, эмбодид AI необходимо развивать интеллект через взаимодействие с реальным миром. В настоящее время в мире еще не создана инфраструктура, поддерживающая такой сбор данных в больших масштабах, и в отрасли нет единого мнения о том, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для эмбодид AI в основном включает три категории:

1. Данные, управляемые человеком: высококачественные данные, полученные с помощью ручного контроля роботов, включая видеопотоки и метки действий. Этот метод наиболее эффективно обучает ИИ имитировать человеческое поведение, но он дорогостоящий и трудоемкий.

2. Синтетические данные (симуляционные данные): подходят для обучения роботов движению в сложных условиях, но имеют ограниченную эффективность при выполнении изменчивых задач (например, кулинария).

3. Видеообучение: позволить ИИ моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира. Хотя это имеет потенциал, не хватает непосредственной физической обратной связи, необходимой для интеллектуального развития.

Повышение уровня автономности

Чтобы робототехника действительно стала практичной, ее уровень успеха должен приближаться к 99,99% или даже выше. Однако каждое увеличение на 0,001% точности требуетExponentially больших затрат времени и усилий. Прогресс в робототехнике имеет нелинейный характер: с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает. Достижение последних 1% точности может потребовать многолетних или даже десятилетних усилий.

Аппаратные ограничения

Даже если модели ИИ станут еще более продвинутыми, существующее робототехническое оборудование все еще не может полностью поддерживать истинную автономию. Основные проблемы включают:

• Отсутствие тактильных датчиков: существующие технологии далеки от чувствительности человеческих кончиков пальцев.
• Трудности с распознаванием遮挡物: роботу сложно распознавать и манипулировать частично скрытыми объектами.
• Недостаточная разработка приводов: большинство приводов в гуманоидных роботах приводят к жестким движениям и потенциальной опасности.

Дилемма расширения аппаратного обеспечения

Реализация технологий智能机器人 требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты, а стоимость самых современных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.

трудности оценки эффективности

В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро протестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени, стоит дорого и трудно определить, когда будет достигнут действительно уровень автономности.

Потребность в человеческих ресурсах

Разработка ИИ-роботов по-прежнему требует значительных человеческих ресурсов, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды по обслуживанию, а также исследователей и разработчиков, занимающихся постоянной оптимизацией моделей ИИ. Эта постоянная потребность в людях является одной из основных проблем, которую DePIN должен решить.

Будущее: прорывы в робототехнике

Хотя до масштабного применения универсальных роботов ИИ еще далеко, развитие технологии DePIN роботов вселяет надежду. Масштаб и координационная способность децентрализованных сетей обещают распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.

Преимущества DePIN в основном проявляются в следующих аспектах:

1. Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно в большем масштабе, собирая данные.

2. Усовершенствование дизайна аппаратного обеспечения на основе ИИ: оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ может значительно сократить временные рамки технологического развития.

3. Децентрализованное распределение вычислительных ресурсов: позволяет исследователям со всего мира обучать и оценивать модели без ограничений со стороны капитала.

4. Новый тип модели прибыльности: автономная операционная модель, представленная AI-агентом, поддерживает финансовую устойчивость через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.

Заключение

Развитие AI-роботов зависит не только от прогресса в алгоритмах, но и включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN-роботов открывает новые возможности для отрасли, ускоряя обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения через глобальное сотрудничество, снижая порог для разработки и позволяя большему количеству участников присоединиться к этой области. В будущем ожидается, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться благодаря глобальному сообществу, продвигаясь к более открытому и устойчивому технологическому экосистему.