دمج DePIN مع الذكاء الجسدي: التحديات والآفاق

مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أثار تطبيق الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال الروبوتات اهتمامًا واسعًا. مؤخرًا، ناقشت حلقة نقاش حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" التحديات والفرص التي تواجه DePIN في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة، ومن المتوقع أن يغير بشكل جذري طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي.

ومع ذلك، على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد بشكل كبير على بيانات الإنترنت، تواجه تقنية AI للروبوتات DePIN مشاكل أكثر تعقيدًا، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المتعلقة بالأجهزة، ونقاط الازدحام في التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية. ستقوم هذه المقالة بتحليل المعوقات الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، واستكشاف لماذا تعتبر DePIN أكثر فائدة من الأساليب المركزية، واستشراف الاتجاهات المستقبلية لتقنية الروبوتات DePIN.

العوائق الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية

1. جمع البيانات والجودة

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، يحتاج الذكاء الاصطناعي المتمثل إلى التفاعل المباشر مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء. ومع ذلك، هناك نقص حالي في البنية التحتية واسعة النطاق لجمع هذه البيانات، ولا يوجد توافق في الصناعة حول كيفية جمع هذه البيانات بشكل فعال. تنقسم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتمثل بشكل أساسي إلى ثلاث فئات:

• بيانات العمليات البشرية: جودة عالية، قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة، ولكن تكلفتها باهظة وعبء العمل كبير.
• البيانات المركبة (بيانات المحاكاة): مناسبة للتدريب في مجالات معينة، مثل التحرك في التضاريس المعقدة، ولكن من الصعب محاكاة مشاهد المهام المتغيرة.
• التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو في العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية المباشرة.

2. مستوى الاستقلالية

يجب أن تصل تقنيات الروبوتات إلى معدل نجاح قريب من 99.99% أو حتى أعلى لتحقيق تطبيقات تجارية. ومع ذلك، فإن كل زيادة بمقدار 0.001% في الدقة تتطلب وقتًا وجهدًا بشكل أسي. تقدم تقنيات الروبوتات ليس خطيًا، بل هو من طبيعة أسية، حيث تزداد الصعوبة بشكل كبير مع كل خطوة للأمام.

3. قيود الأجهزة

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تتمكن بعد من دعم الاستقلالية الحقيقية بالكامل. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• نقص مستشعرات اللمس: التكنولوجيا الحالية لم تصل بعد إلى حساسية أطراف الأصابع البشرية.
• صعوبة التعرف على الأشياء المظلمة: تواجه الروبوتات صعوبة في معالجة بعض الأشياء المغطاة.
• عيوب تصميم المشغل: يتم وضع معظم مشغلات الروبوتات الشبيهة بالإنسان مباشرة على المفاصل، مما يؤدي إلى حركات متصلبة وخطرة محتملة.

4. صعوبة توسيع الأجهزة

يتطلب تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية نشر الأجهزة الفيزيائية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة في رأس المال. حاليًا، يمكن فقط للشركات الكبيرة ذات الموارد المالية الوفيرة تحمل تكاليف التجارب على نطاق واسع. حتى أكثر الروبوتات الشبيهة بالبشر كفاءة، فإن تكلفتها تصل إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع.

5. تقييم الفعالية

تتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على نطاق واسع وطويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً ومعقدة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن تقييمها بسرعة عبر الإنترنت، فإن تقييم أداء الذكاء الاصطناعي الروبوتي يحتاج إلى وقت وموارد كبيرة.

6. متطلبات الموارد البشرية

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمالة البشرية لا غنى عنها. هناك حاجة لمشغلين بشريين لتوفير بيانات التدريب، وفريق الصيانة للحفاظ على تشغيل الروبوتات، وكذلك الباحثين لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي أحد التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN مواجهتها.

آفاق المستقبل: اللحظة الحاسمة لتكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يوفر الأمل. يمكن أن تساعد حجم و تنسيق الشبكات اللامركزية في توزيع عبء رأس المال وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.

1. تسريع جمع البيانات والتقييم: يمكن للشبكات اللامركزية العمل بالتوازي وجمع البيانات، مما يزيد الكفاءة بشكل كبير.

2. تحسين تصميم الأجهزة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين رقائق وهندسة المواد، قد يقصر بشكل ملحوظ من دورة التطوير.

3. نموذج الربح الجديد: عرضت شبكة تكنولوجيا الروبوتات اللامركزية إمكانيات ربح جديدة، مثل الوكلاء المستقلين المدعومين بالذكاء الاصطناعي الذين يحافظون على وضعهم المالي من خلال حوافز التوكن.

4. التعاون المفتوح: يعني إنشاء شبكة DePIN للروبوتات أن جمع بيانات الروبوتات، والموارد الحسابية، والاستثمارات الرأسمالية يمكن أن تتم بشكل تعاوني على مستوى العالم، مما يقلل من عتبة التطوير، ويسمح لمزيد من المشاركين بالانضمام.

بشكل عام، إن تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يتضمن أيضًا ترقية الأجهزة، وتجميع البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة الأفراد. إن إنشاء شبكة الروبوتات DePIN قد يُمكن من كسر القيود التقليدية لصناعة الروبوتات، وخلق نظام بيئي تكنولوجي أكثر انفتاحًا واستدامة. مع الدفع المشترك من قبل المجتمع العالمي، نتطلع إلى رؤية لحظة حقيقية من الانفراجة في تقنية الروبوتات.