Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thân thể: Thách thức và Triển vọng

Trong một podcast gần đây về "Xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", đồng sáng lập FrodoBot Lab, Michael Cho đã thảo luận về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang đối mặt trong lĩnh vực robot. Mặc dù lĩnh vực mới nổi này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng nó có tiềm năng thay đổi hoàn toàn cách thức ứng dụng AI robot trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, công nghệ AI robot DePIN đang phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, khó khăn trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.

Bài viết này sẽ phân tích sâu về các điểm chính trong cuộc thảo luận lần này, khám phá những trở ngại chính của công nghệ robot DePIN, cũng như lý do tại sao DePIN lại có lợi thế hơn so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng ta sẽ nhìn về xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.

Các nút thắt chính của robot thông minh DePIN

Thách thức thu thập dữ liệu

Khác với các mô hình AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI thể chất cần phát triển trí tuệ thông qua tương tác với thế giới thực. Hiện tại, trên toàn cầu vẫn chưa xây dựng được cơ sở hạ tầng hỗ trợ việc thu thập dữ liệu quy mô lớn này, và trong ngành chưa có sự đồng thuận về cách hiệu quả để thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thể chất chủ yếu bao gồm ba loại:

1. Dữ liệu do con người thao tác: Dữ liệu chất lượng cao thu được thông qua việc điều khiển robot bằng tay, bao gồm luồng video và nhãn hành động. Phương pháp này hiệu quả nhất trong việc đào tạo AI bắt chước hành vi của con người, nhưng chi phí cao và đòi hỏi nhiều lao động.

2. Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho việc đào tạo robot di chuyển trên địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả hạn chế khi xử lý các nhiệm vụ thay đổi liên tục (như nấu ăn).

3. Học video: Để mô hình AI học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực. Mặc dù có tiềm năng, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp cần thiết cho sự phát triển trí tuệ.

Nâng cao mức độ tự chủ

Công nghệ robot cần phải thực tiễn hóa, tỷ lệ thành công của nó phải gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng 0,001% độ chính xác đều cần phải bỏ ra một lượng thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot có đặc điểm phi tuyến tính, mỗi bước tiến đều làm cho độ khó tăng lên đáng kể. Việc đạt được độ chính xác cuối cùng 1% có thể cần nhiều năm hoặc thậm chí hàng chục năm nỗ lực.

giới hạn phần cứng

Ngay cả khi mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa hoàn toàn hỗ trợ cho tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

• Thiếu cảm biến xúc giác: Công nghệ hiện tại còn xa mới đạt được độ nhạy của đầu ngón tay con người.
• Khó nhận diện vật cản: Robot khó nhận diện và thao tác các vật thể bị che khuất một phần.
• Thiết kế bộ truyền động không đủ: Hầu hết các bộ truyền động của robot hình người dẫn đến chuyển động cứng nhắc và có thể gây nguy hiểm.

Cuộc khủng hoảng mở rộng phần cứng

Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chỉ có những công ty có tài chính mạnh mới có thể chi trả cho các thử nghiệm quy mô lớn, chi phí của những robot giống người tiên tiến lên tới hàng chục nghìn đô la, khó có thể phổ biến rộng rãi.

khó khăn trong việc đánh giá hiệu quả

Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể được thử nghiệm nhanh chóng, việc đánh giá AI vật lý cần phải triển khai lâu dài trong thế giới thực. Quá trình này tốn nhiều thời gian, chi phí cao, và khó xác định khi nào đạt được mức độ tự chủ thực sự.

Nhu cầu nguồn nhân lực

Phát triển AI robot vẫn cần một lượng lớn nhân lực đầu tư, bao gồm các nhân viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì và các nhà nghiên cứu, phát triển liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Nhu cầu nhân lực liên tục này là một trong những thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.

Triển vọng tương lai: Bước đột phá trong công nghệ robot

Mặc dù việc áp dụng rộng rãi AI của robot tổng hợp còn một khoảng cách, nhưng sự phát triển của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung dự kiến sẽ phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

Ưu điểm của DePIN chủ yếu nằm ở những khía cạnh sau:

1. Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu: Mạng phi tập trung có thể hoạt động song song trên quy mô lớn hơn để thu thập dữ liệu.

2. Cải tiến thiết kế phần cứng do AI điều khiển: Thông qua việc tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu bằng AI, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển công nghệ.

3. Chia sẻ tài nguyên tính toán phi tập trung: cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.

4. Mô hình lợi nhuận mới: như mô hình vận hành tự chủ được hiển thị bởi đại lý AI, duy trì tính bền vững tài chính thông qua quyền sở hữu phi tập trung và động lực token.

Kết luận

Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào những tiến bộ trong thuật toán mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN mang lại những khả năng mới cho ngành, thông qua sự hợp tác toàn cầu để tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn vào lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ông lớn công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững hơn.