دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات التقنية وآفاق المستقبل

في الآونة الأخيرة، أثارت المناقشات حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" اهتماماً واسعاً. على الرغم من أن شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات لا تزال في مرحلة مبكرة، إلا أن لديها إمكانيات هائلة من شأنها أن تغير تماماً طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي الروبوتي من DePIN تحديات أكثر تعقيداً، بما في ذلك جمع البيانات، وقيود الأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة نماذج الأعمال.

ستتناول هذه المقالة بالتفصيل المشكلات الرئيسية التي تواجه تكنولوجيا الروبوتات DePIN، وتحلل العقبات الرئيسية أمام توسيع الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. كما سنتطلع أيضًا إلى اتجاهات تطوير تكنولوجيا الروبوتات DePIN في المستقبل.

قيود روبوتات DePIN الذكية

عنق الزجاجة 1: البيانات

يحتاج الذكاء الاصطناعي الجسدي إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، ولكن هناك نقص حالي في البنية التحتية على نطاق واسع وإجماع جمع البيانات. تنقسم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي الجسدي بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:

1. بيانات العمليات البشرية: جودة عالية، قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة، لكنها مكلفة، وتتطلب جهدًا كبيرًا.
2. البيانات المُركبة (البيانات المُحاكاة): مناسبة لتدريب الروبوتات على التنقل في التضاريس المعقدة، ولكنها ليست فعّالة في المهام المتغيرة.
3. التعلم من خلال الفيديو: تعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو في العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية الحقيقية.

عنق الزجاجة الثاني: مستوى الاستقلالية

على الرغم من أن الروبوتات يمكن أن تحقق معدلات نجاح عالية في بعض المهام، إلا أن تحقيق تطبيقات تجارية يتطلب أن تكون معدلات النجاح قريبة من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن كل زيادة بنسبة 0.001% في الدقة تتطلب وقتًا وجهدًا أضعاف ما كان عليه. تقدم تكنولوجيا الروبوتات ليس خطيًا، بل له طبيعة أسية، فمع كل خطوة إلى الأمام، تزداد الصعوبة بشكل كبير.

عنق الزجاجة الثالث: القيود المادية

لا يمكن للأجهزة الروبوتية الحالية تحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• نقص أجهزة استشعار اللمس عالية الدقة
• من الصعب التعرف على حجب الأجسام
• تصميم المشغلات ليس بيولوجيًا بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى حركات جامدة وخطرة محتملة

عنق الزجاجة 4: صعوبة توسيع الأجهزة

يتطلب تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية نشر الأجهزة الفيزيائية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. في الوقت الحالي، حتى أكثر الروبوتات البشرية كفاءة، تصل تكلفتها إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع.

عنق الزجاجة 5: تقييم الفعالية

تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا واقعيًا طويل الأمد، وهو ما يتناقض بشكل حاد مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمكن اختبارها بسرعة عبر الإنترنت. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنيات الذكاء الاصطناعي الروبوتية هي مراقبة أدائها في نشرات حية على نطاق واسع ولفترات طويلة.

عنق الزجاجة السادس: الطلب على الموارد البشرية

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات في مراحله الأولى، ولا يزال من الضروري وجود قوة العمل البشرية. يحتاج مشغلو البشر إلى توفير بيانات التدريب، وتبقي الفرق الفنية الروبوتات تعمل، ويواصل الباحثون تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي أحد التحديات الرئيسية التي يجب أن تحلها DePIN.

آفاق المستقبل: نقاط التحول في تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن التبني على نطاق واسع، فإن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يبعث الأمل:

1. تسريع جمع البيانات وتقييم DePIN: يمكن للشبكات اللامركزية العمل بشكل متوازي على نطاق أكبر وجمع البيانات.

2. تحسين تصميم الأجهزة المدعوم بالذكاء الاصطناعي: قد تؤدي تحسينات الذكاء الاصطناعي في شريحة والهندسة المواد إلى تقصير وقت التطوير بشكل كبير.

3. بنية تحتية للحوسبة اللامركزية: تمكين الباحثين العالميين من تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

4. نموذج الربح الجديد: عرض الوكلاء الذكيون المعتمدون على الذكاء الاصطناعي المدعوم من DePIN كيف يمكنهم الحفاظ على وضعهم المالي من خلال الملكية اللامركزية والحوافز الرمزية.

الخاتمة

تتضمن تطورات الذكاء الاصطناعي للروبوتات جوانب متعددة مثل الخوارزميات والأجهزة والبيانات والتمويل والعمالة. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن تطوير تكنولوجيا الروبوتات بشكل متعاون على مستوى العالم. وهذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عوائق الدخول، مما يسمح لمزيد من المشاركين بالانضمام. نأمل أن يتمكن قطاع الروبوتات من التحرر من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن يدفعه المجتمع العالمي نحو بيئة تقنية مفتوحة ومستدامة حقًا.