Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи
У обговоренні на тему "Створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився викликами та можливостями, з якими стикається мережа децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Ця нова émergent сфера, хоч і перебуває на початковій стадії, має величезний потенціал, здатний кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць і стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також обговоримо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN роботів.
Основні перешкоди DePIN智能机器人的
Вузьке місце 1: Дані
На відміну від "онлайн" великих моделей ШІ, що залежать від величезних обсягів даних з Інтернету для навчання, ін embodied AI необхідно взаємодіяти з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі у світі бракує такої великомасштабної інфраструктури, а в галузі ще не досягнуто консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для embodied AI можна розділити на три основні категорії:
Людська обробка даних: висока якість, здатна фіксувати відеопотоки та мітки дій, але має високу вартість і велике навантаження праці.
Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для навчання роботів переміщатися в складних ландшафтах, але їх ефективність обмежена при обробці змінних завдань.
Відео навчання: навчання шляхом спостереження за відео з реального світу, але бракує справжнього фізичного зворотного зв'язку, необхідного для інтелекту.
Вузьке місце два: рівень автономії
Щоб зробити робототехніку дійсно практичною, рівень успіху має бути близьким до 99,99% або навіть вищим. Однак кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а експоненційним за своєю природою — з кожним кроком вперед труднощі значно зростають.
Третя вузька лінія: апаратні обмеження
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно просунутими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Відсутність високочутливих тактильних датчиків
Важко розпізнати перешкоди об'єктів
Дизайн виконавця недостатньо гнучкий і безпечний
Вузьке місце чотири: складність розширення апаратного забезпечення
Впровадження технології розумних роботів потребує розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. На даний момент навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.
Вузьке місце п'ять: оцінка ефективності
Оцінка фізичного штучного інтелекту потребує довгострокового та масштабного впровадження у реальному світі, цей процес є тривалим та витратним. На відміну від онлайн-моделей штучного інтелекту, які можна швидко тестувати, оцінка продуктивності роботизованого штучного інтелекту вимагає більше часу та більше фактичних сценаріїв використання.
Вузьке місце шість: потреба в людських ресурсах
Розробка штучного інтелекту для роботів досі неможлива без людської праці. Роботи потребують, щоб людські оператори надавали навчальні дані, команди з обслуговування підтримували роботу машин, а дослідники постійно оптимізували моделі ШІ. Ця постійна людська участь є однією з основних проблем, які має вирішити DePIN.
Перспективи на майбутнє: момент прориву в робототехніці
Хоча масове застосування загальних роботів ШІ все ще далеко, прогрес у технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN головним чином проявляються в наступних аспектах:
Прискорення збору та оцінки даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно в більших масштабах, збираючи дані.
Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ: оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою ШІ може значно скоротити терміни розвитку технологій.
Нові моделі прибутковості: децентралізована технологія роботів демонструє можливість підтримки власних фінансів через токенне заохочення та децентралізовану власність.
Зниження бар'єрів для розробки: DePIN може залучити більше дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів до розробки робототехніки.
Заключення
Розвиток робототехніки та штучного інтелекту залежить не лише від прогресу в алгоритмах, але також включає оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN для роботів означає, що завдяки силі децентралізованих мереж збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капіталовкладення можуть координуватися на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки. Ми сподіваємося, що індустрія робототехніки зможе позбавитися залежності від кількох технологічних гігантів, і буде спільно просуватися глобальною спільнотою до більш відкритої, стійкої технологічної екосистеми.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
YieldChaser
· 07-31 07:04
Злиття більше не працює.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DefiSecurityGuard
· 07-29 01:32
Попередження про ризик: децентралізована інфраструктура
DePIN та Боти AI: подолання технологічних бар'єрів, відкриття децентралізованого майбутнього
Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи
У обговоренні на тему "Створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився викликами та можливостями, з якими стикається мережа децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Ця нова émergent сфера, хоч і перебуває на початковій стадії, має величезний потенціал, здатний кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць і стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також обговоримо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN роботів.
Основні перешкоди DePIN智能机器人的
Вузьке місце 1: Дані
На відміну від "онлайн" великих моделей ШІ, що залежать від величезних обсягів даних з Інтернету для навчання, ін embodied AI необхідно взаємодіяти з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі у світі бракує такої великомасштабної інфраструктури, а в галузі ще не досягнуто консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для embodied AI можна розділити на три основні категорії:
Людська обробка даних: висока якість, здатна фіксувати відеопотоки та мітки дій, але має високу вартість і велике навантаження праці.
Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для навчання роботів переміщатися в складних ландшафтах, але їх ефективність обмежена при обробці змінних завдань.
Відео навчання: навчання шляхом спостереження за відео з реального світу, але бракує справжнього фізичного зворотного зв'язку, необхідного для інтелекту.
Вузьке місце два: рівень автономії
Щоб зробити робототехніку дійсно практичною, рівень успіху має бути близьким до 99,99% або навіть вищим. Однак кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а експоненційним за своєю природою — з кожним кроком вперед труднощі значно зростають.
Третя вузька лінія: апаратні обмеження
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно просунутими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Вузьке місце чотири: складність розширення апаратного забезпечення
Впровадження технології розумних роботів потребує розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. На даний момент навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.
Вузьке місце п'ять: оцінка ефективності
Оцінка фізичного штучного інтелекту потребує довгострокового та масштабного впровадження у реальному світі, цей процес є тривалим та витратним. На відміну від онлайн-моделей штучного інтелекту, які можна швидко тестувати, оцінка продуктивності роботизованого штучного інтелекту вимагає більше часу та більше фактичних сценаріїв використання.
Вузьке місце шість: потреба в людських ресурсах
Розробка штучного інтелекту для роботів досі неможлива без людської праці. Роботи потребують, щоб людські оператори надавали навчальні дані, команди з обслуговування підтримували роботу машин, а дослідники постійно оптимізували моделі ШІ. Ця постійна людська участь є однією з основних проблем, які має вирішити DePIN.
Перспективи на майбутнє: момент прориву в робототехніці
Хоча масове застосування загальних роботів ШІ все ще далеко, прогрес у технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN головним чином проявляються в наступних аспектах:
Прискорення збору та оцінки даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно в більших масштабах, збираючи дані.
Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ: оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою ШІ може значно скоротити терміни розвитку технологій.
Нові моделі прибутковості: децентралізована технологія роботів демонструє можливість підтримки власних фінансів через токенне заохочення та децентралізовану власність.
Зниження бар'єрів для розробки: DePIN може залучити більше дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів до розробки робототехніки.
Заключення
Розвиток робототехніки та штучного інтелекту залежить не лише від прогресу в алгоритмах, але також включає оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN для роботів означає, що завдяки силі децентралізованих мереж збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капіталовкладення можуть координуватися на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки. Ми сподіваємося, що індустрія робототехніки зможе позбавитися залежності від кількох технологічних гігантів, і буде спільно просуватися глобальною спільнотою до більш відкритої, стійкої технологічної екосистеми.