دمج DePIN والذكاء المجسد: التحديات التقنية والتطورات المستقبلية

مؤخراً، أثار نقاش حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي" اهتمام الصناعة. ناقش الخبراء المشاركون التحديات والفرص التي تواجهها شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مرحلة البدايات، إلا أن إمكانياته هائلة، ومن المتوقع أن تُحدث تغييراً جذرياً في كيفية عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشكلات أكثر تعقيداً مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.

ستتناول هذه المقالة تحليلًا متعمقًا للنقاط الرئيسية في المناقشة الحالية، واستكشاف التحديات التي تواجه تكنولوجيا الروبوتات DePIN، وتوسيع العقبات الرئيسية أمام الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. في الوقت نفسه، سنتطلع أيضًا إلى اتجاهات التطور المستقبلية لتكنولوجيا الروبوتات DePIN.

عنق الزجاجة الرئيسي لروبوتات DePIN الذكية

عنق الزجاجة 1: البيانات

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي "الخطية" التي تعتمد على تدريبها ببيانات الإنترنت الكبيرة، يحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل مع العالم الواقعي لتطوير الذكاء. حتى الآن، لم يتم إنشاء بنية تحتية تدعم هذا النوع من التفاعل على نطاق واسع على مستوى العالم، ويفتقر الصناعة إلى توافق في الآراء حول كيفية جمع هذه البيانات. تنقسم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتجسد بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:

1. البيانات التي يتم تشغيلها بواسطة البشر: جودة عالية، قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة، ولكن التكلفة مرتفعة وكثافة العمل عالية.
2. البيانات الاصطناعية (البيانات المحاكية): مناسبة لتدريب الروبوتات على التحرك في التضاريس المعقدة، لكنها ليست فعالة في المهام المتغيرة.
3. التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو في العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل الفعلية للتفاعل الفيزيائي.

عنق الزجاجة الثاني: مستوى الاستقلالية

تحقيق مستوى عالٍ من الاستقلالية هو تحدٍ كبير. خذ مهمة التوصيل كمثال، حيث يبدو أن معدل النجاح بنسبة 90% جيد من الناحية البيانات، لكنه بعيد عن كونه كافيًا في التطبيقات الواقعية. للوصول إلى مستوى تجاري، يجب أن يكون معدل النجاح قريبًا من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن كل زيادة بنسبة 0.001% في دقة الأداء تتطلب وقتًا وجهدًا متزايدًا بشكل أسي. تقدم تكنولوجيا الروبوتات يتسم بطبيعة أسية، مع كل خطوة إلى الأمام تزداد الصعوبة بشكل كبير.

عنق الزجاجة الثالثة: قيود الأجهزة

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة ، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لا تستطيع تحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:

• حساسية أجهزة الاستشعار اللمسية غير كافية: التقنية الحالية لم تصل بعد إلى حساسية أطراف أصابع البشر.
• صعوبة التعرف على الأجسام المحجوبة: يجد الروبوت صعوبة في التعرف ومعالجة بعض الأجسام المحجوبة.
• تصميم المحركات غير كافٍ: يؤدي تصميم المحركات في معظم الروبوتات الشبيهة بالإنسان إلى حركات متصلبة وخطرة محتملة.

عنق الزجاجة الرابع: صعوبة توسيع الأجهزة

يتطلب تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يسبب تحديات كبيرة في رأس المال. حاليًا، لا تستطيع سوى الشركات الكبيرة ذات التمويل الجيد تحمل تجارب على نطاق واسع، حيث تصل تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع النطاق.

الاختناق الخامس: تقييم الفعالية

تتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على المدى الطويل في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً ومعقدة. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت التي يمكن اختبارها بسرعة، فإن تقييم أداء الذكاء الاصطناعي الروبوتي يتطلب نشرًا واسع النطاق وطويل الأمد في الوقت الحقيقي، مما يزيد من صعوبة التحقق من التكنولوجيا وتكاليفها.

عنق الزجاجة السادس: الموارد البشرية

في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمالة البشرية لا غنى عنها. يحتاج مشغلو البشر إلى تقديم بيانات التدريب، وتحافظ الفرق على تشغيل الروبوتات، ويواصل الباحثون تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. إن هذا التدخل البشري المستمر هو أحد التحديات الرئيسية التي يجب أن تحلها DePIN.

آفاق المستقبل: اللحظة الحاسمة لتكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاستخدام على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يظهر الأمل. يمكن أن تساعد نطاق الشبكات اللامركزية وتنسيقها في توزيع عبء رأس المال وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها. على سبيل المثال، في المسابقة الأخيرة للذكاء الاصطناعي والروبوتات البشرية التي أقيمت في أبوظبي، عرض الباحثون مجموعة بيانات فريدة تم جمعها من تفاعلات الروبوتات في العالم الحقيقي، مما يُظهر إمكانيات DePIN في ربط مكونات تقنية الروبوتات المختلفة.

قد تؤدي تحسينات تصميم الأجهزة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل الشرائح والمواد الهندسية المحسّنة بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلى تقليل الوقت اللازم لتطوير التكنولوجيا بشكل كبير. من خلال بنية تحتية للحوسبة اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين العالميين تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال، مما قد يسرع من اختراقات تكنولوجيا الروبوتات.

علاوة على ذلك، تُظهر نماذج الحوافز الخاصة بالوكالات الذكية الناشئة والتوكنات طرق ربح مبتكرة لشبكات تكنولوجيا الروبوتات اللامركزية. هذه النماذج لا تفيد فقط في تطوير الذكاء الاصطناعي، بل تخلق أيضًا قيمة لمشاركي DePIN، مما يؤدي إلى تشكيل حلقة اقتصادية إيجابية.

خاتمة

تتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات الخوارزميات وترقية الأجهزة وتراكم البيانات والدعم المالي والموارد البشرية وغيرها من الجوانب. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN أنه بفضل قوة الشبكة اللامركزية، يمكن جمع بيانات الروبوتات وموارد الحوسبة ورأس المال بشكل متعاون على مستوى عالمي. هذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يسمح لمزيد من الباحثين ورجال الأعمال والمستخدمين الأفراد بالمشاركة.

في المستقبل، من المتوقع أن تتخلص صناعة الروبوتات من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن تتجه نحو دفع جماعي من المجتمع العالمي نحو تطوير نظام بيئي تكنولوجي أكثر انفتاحًا واستدامة. على الرغم من أن التحديات لا تزال موجودة، فإن دمج DePIN مع الذكاء الجسدي يفتح طريقًا مليئًا بالأمل لمستقبل تكنولوجيا الروبوتات.