DePIN та інтеграція ембодіед інтелекту: виклики та перспективи

Нещодавно обговорення про "побудову децентралізованого фізичного штучного інтелекту" привернуло увагу галузі. Співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився викликами та можливостями, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний і може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі.

На відміну від традиційного ШІ, який покладається на величезні обсяги даних в Інтернеті, технології DePIN-роботів стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, оцінкові вузькі місця та стійкість економічної моделі. У цій статті буде детально розглянуто ключові проблеми технології DePIN-роботів, бар'єри розширення та її переваги в порівнянні з централізованими методами, а також буде зроблено прогноз щодо майбутнього розвитку технології DePIN-роботів.

Основні проблеми DePIN智能机器人的

1. Збір даних

Інтегрована штучна інтелектуальність потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі не вистачає масштабної інфраструктури та єдиного методу збору даних. Збір даних в основному поділяється на три категорії:

• Дані операцій людини: висока якість, можуть захоплювати відеопотоки та мітки дій, але коштують дорого і є трудомісткими.
• Синтетичні дані (модельні дані): підходять для певних областей, таких як переміщення по складному рельєфу, але важко моделювати завдання з мінливими умовами.
• Відео навчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без прямого фізичного інтерактивного зворотного зв'язку.

2. Рівень автономності

Щоб реалізувати комерціалізацію робототехніки, ймовірність успіху повинна наближатися до 99,99% або бути вищою. Однак для кожного підвищення точності на 0,001% потрібно витратити експоненційну кількість часу та зусиль. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останній 1% точності може вимагати кілька років або навіть десятиліть для досягнення.

3. Апаратні обмеження

Існуюче робототехнічне обладнання ще не готове до досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Недостатньо тактильних сенсорів: навіть найсучасніші технології далеко не досягають чутливості людських пальців.
• Проблема з遮挡: роботи важко розпізнавати та обробляти частини об'єктів, що закриті.
• Дизайн виконавця: Дизайн виконавців більшості гуманоїдних роботів призводить до жорстких і нееластичних рухів.

4. Важко розширити апаратуру

Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що приносить величезні капіталовкладення. Наразі витрати на ефективних гуманоїдних роботів все ще є високими, що ускладнює їх масове впровадження.

5. Оцінка ефективності

Оцінка фізичного штучного інтелекту потребує тривалої реалізації в реальному світі, цей процес є часом витратним і складним. Єдиний спосіб перевірити технології робототехнічного інтелекту - це спостерігати за їхніми невдачами в реальних застосуваннях, що означає необхідність масштабного, тривалого розгортання в реальному часі.

6. Потреба в людях

Розробка AI для роботів все ще потребує значної участі людей, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди технічного обслуговування, а також дослідників і розробників, які постійно оптимізують моделі AI.

Перспективи робототехніки

Незважаючи на те, що масове впровадження загального робота AI ще далеко, прогрес технології DePIN-роботів викликає очікування. Масштаб і координація децентралізованої мережі сприяють розподілу капітальних витрат, прискорюючи процес збору та оцінки даних.

Покращення дизайну апаратного забезпечення, кероване штучним інтелектом, може суттєво скоротити терміни розробки. Наприклад, завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі, що надається DePIN, дослідники з усього світу можуть легше навчати та оцінювати моделі, не обмежуючись капіталомісткою власністю на GPU.

Нові моделі прибутку також з'являються, такі як автономні AI-агенти, які демонструють, як інтелектуальні роботи, що працюють на основі DePIN, можуть підтримувати свою фінансову стійкість за рахунок децентралізованої власності та токенних стимулів. Така модель може створити економічний цикл, вигідний для розробників AI та учасників DePIN.

Висновок

Розвиток роботизованих систем штучного інтелекту охоплює такі аспекти, як алгоритми, апаратура, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів відкриває нові можливості для галузі, завдяки силі децентралізованих мереж стає можливим глобальне співпраця в інноваціях. Це не тільки прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує поріг входження, дозволяючи більшій кількості учасників приєднуватися до цієї сфери. У майбутньому, ймовірно, роботизована галузь зможе позбутися залежності від небагатьох технологічних гігантів, рухаючись вперед завдяки глобальній спільноті до більш відкритої та сталої технологічної екосистеми.