دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات والآفاق

في مناقشة حديثة حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي"، شارك مايكل تشو، المؤسس المشارك لمختبر FrodoBot، رؤيته حول التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحل مبكرة، إلا أن لديه إمكانات هائلة، وقد يغير بشكل جذري كيفية تطبيق الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشاكل أكثر تعقيدًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المتعلقة بالأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة نماذج الأعمال.

ستتناول هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحلل لماذا تتمتع DePIN بمزايا أكبر مقارنة بالطرق المركزية، وتتطلع إلى الاتجاهات المستقبلية لتطوير تقنية الروبوتات DePIN.

العقبات الرئيسية في روبوتات DePIN الذكية

عنق الزجاجة البيانات

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي "الأونلاين" التي تعتمد بشكل كبير على البيانات من الإنترنت، تحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى تطوير الذكاء من خلال التفاعل مع العالم الحقيقي. في الوقت الحالي، هناك نقص في هذا النوع من البنية التحتية على مستوى العالم، ولم يتفق القطاع بعد على كيفية جمع هذه البيانات. تنقسم جمع البيانات للذكاء 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 المركبة (البيانات المحاكاة): مناسبة لتدريب الروبوتات على الحركة في التضاريس المعقدة، ولكن فعاليتها محدودة في المهام المتغيرة.
3. التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو من العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية الحقيقية.

مستوى الاستقلالية

على الرغم من أن الروبوتات قد تظهر معدل نجاح مرتفع في الاختبارات، إلا أن احتمالية الفشل البسيطة في التطبيق الفعلي غير مقبولة. لتحقيق التجارية، يجب أن يكون معدل نجاح تكنولوجيا الروبوتات قريباً من 99.99% أو أعلى. ومع ذلك، فإن الخطوة الأخيرة في تحسين الدقة غالباً ما تتطلب بذل وقت وجهد بأسلوب متزايد.

قيود الأجهزة

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

• عدم وجود مستشعرات اللمس
• صعوبة التعرف على حجب الأجسام
• قيود تصميم المشغل

مشكلة توسيع الأجهزة

تتطلب تقنية الروبوتات الذكية تنفيذها من خلال نشر أجهزة فعلية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، لا يمكن إلا للشركات الكبيرة ذات الموارد المالية القوية تحمل تكاليف التجارب على نطاق واسع.

تقييم الفعالية

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة المتاحة للاختبار السريع عبر الإنترنت، يتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره لفترات طويلة في العالم الحقيقي، مما يتطلب الكثير من الوقت والموارد.

طلب العمالة

في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمل البشري لا غنى عنه. تحتاج الروبوتات إلى مشغلين بشريين لتوفير بيانات التدريب، وفرق الصيانة للحفاظ على التشغيل، والباحثين لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار.

آفاق مستقبل تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الاعتماد الواسع للذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا، إلا أن تقدم تكنولوجيا الروبوتات DePIN يعطي الأمل. إن حجم وتنسيق الشبكات اللامركزية يمكن أن يخفف من أعباء رأس المال، ويسرع من عملية جمع البيانات وتقييمها.

تشمل مزايا DePIN:

1. تسريع جمع البيانات وتقييمها
2. تعزيز تحسين تصميم الأجهزة
3. تقديم نماذج ربحية جديدة

على سبيل المثال، أظهرت بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي كيف يمكنهم الحفاظ على تمويلهم من خلال الملكية اللامركزية والحوافز الرمزية. في المستقبل، قد تشكل هذه الوكلاء الاقتصادية حلقة مفيدة لتطوير الذكاء الاصطناعي والمشاركين في DePIN.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يتضمن أيضاً ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة البشر. إن إنشاء شبكة روبوتات DePIN يعني أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن أن يتم تطوير تكنولوجيا الروبوتات بشكل متزامن على مستوى العالم، مما يسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، ويخفض من حواجز التطوير. نحن نتطلع إلى أن يتمكن قطاع الروبوتات من التحرر من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن يتم دفعه من قبل المجتمع العالمي نحو تقنية مفتوحة ومستدامة حقاً.