Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Inheren: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Belakangan ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" telah menarik perhatian luas di kalangan industri. Para ahli yang hadir membahas secara mendalam tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara mendasar. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis secara mendalam masalah utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, membahas hambatan kunci untuk memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN, membahas apakah kita akan segera menyambut "momen ChatGPT" di bidang ini.
Bottleneck utama dari DePIN robot pintar
1. Tantangan Data
Berbeda dengan model AI "daring" yang bergantung pada data internet yang besar, AI terwujud (embodied AI) perlu mengembangkan kecerdasan melalui interaksi dengan dunia nyata. Saat ini, infrastruktur yang mendukung interaksi besar-besaran semacam ini belum dibangun secara global, dan industri masih kurang konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini secara efektif. Pengumpulan data untuk AI terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: Data berkualitas tinggi yang dihasilkan melalui kontrol manual manusia terhadap robot, mampu menangkap aliran video dan label gerakan, adalah cara paling efektif untuk melatih AI meniru perilaku manusia, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerjanya besar.
Data sintetik (data simulasi): sangat membantu dalam melatih robot untuk bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif dalam menangani tugas yang berubah-ubah (seperti memasak).
Pembelajaran video: Membiarkan model AI belajar melalui pengamatan video dunia nyata, meskipun memiliki potensi tetapi kurang umpan balik interaksi fisik nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
2. Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi tinggi adalah kunci untuk komersialisasi teknologi robot. Namun, untuk meningkatkan dari tingkat keberhasilan 90% menjadi 99,99% atau bahkan lebih tinggi, diperlukan waktu dan usaha yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot tidak bersifat linier, tetapi bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju menjadi jauh lebih sulit. Akurasi terakhir 1% mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
3. Batasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Sensor sentuh yang kurang: Teknologi paling canggih saat ini masih jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
Masalah penutupan: Robot sulit untuk mengenali dan berinteraksi ketika sebagian objek terhalang.
Desain aktuator: Kebanyakan aktuator pada robot humanoid ditempatkan langsung di sendi, yang menyebabkan gerakan canggung dan berpotensi berbahaya.
4. Kesulitan Ekspansi Hardware
Implementasi teknologi robotik cerdas memerlukan penempatan perangkat fisik di dunia nyata, yang menghadirkan tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun harganya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk diadopsi secara massal.
5. Evaluasi Efektivitas
Berbeda dengan model AI besar daring yang dapat menguji fungsi dengan cepat, evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, dan satu-satunya metode verifikasi adalah dengan mengamati di mana ia gagal, yang berarti perlu dilakukan penerapan waktu nyata yang besar dan lama.
6. Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Robot memerlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga agar tetap berfungsi, serta peneliti/pengembang untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Visi Masa Depan: Momen Terobosan dalam Teknologi Robotika
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat membagi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam sebuah kompetisi robot AI dan manusia baru-baru ini, para peneliti menunjukkan minat yang besar terhadap kumpulan data unik yang dikumpulkan dari interaksi robot di dunia nyata, yang menunjukkan bahwa teknologi robot DePIN telah menunjukkan nilai nyata dalam pengumpulan data, pelatihan, hingga penerapan dan verifikasi di dunia nyata.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti optimasi chip dan rekayasa material dengan AI, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, yang dapat mempercepat perkembangan teknologi robot.
Selain itu, agen AI baru (seperti robot KOL perjalanan yang dilengkapi dengan cryptocurrency) menunjukkan model keuntungan inovatif dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Model ini menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangan mereka sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, menciptakan situasi win-win bagi pengembang AI dan peserta DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan modal, serta partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, kami berharap industri robotik tidak lagi bergantung pada sejumlah raksasa teknologi, tetapi didorong bersama oleh komunitas global menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Dengan kemajuan teknologi DePIN yang terus berlanjut, kita mungkin dapat lebih cepat menyaksikan terobosan revolusioner dalam teknologi robotik, membuka era baru di mana kecerdasan buatan terintegrasi secara mendalam dengan dunia nyata.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Analisis Kendala Pengembangan Bot DePIN dan Peluang Terobosan Masa Depan
Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Inheren: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Belakangan ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" telah menarik perhatian luas di kalangan industri. Para ahli yang hadir membahas secara mendalam tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara mendasar. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis secara mendalam masalah utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, membahas hambatan kunci untuk memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN, membahas apakah kita akan segera menyambut "momen ChatGPT" di bidang ini.
Bottleneck utama dari DePIN robot pintar
1. Tantangan Data
Berbeda dengan model AI "daring" yang bergantung pada data internet yang besar, AI terwujud (embodied AI) perlu mengembangkan kecerdasan melalui interaksi dengan dunia nyata. Saat ini, infrastruktur yang mendukung interaksi besar-besaran semacam ini belum dibangun secara global, dan industri masih kurang konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini secara efektif. Pengumpulan data untuk AI terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: Data berkualitas tinggi yang dihasilkan melalui kontrol manual manusia terhadap robot, mampu menangkap aliran video dan label gerakan, adalah cara paling efektif untuk melatih AI meniru perilaku manusia, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerjanya besar.
Data sintetik (data simulasi): sangat membantu dalam melatih robot untuk bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif dalam menangani tugas yang berubah-ubah (seperti memasak).
Pembelajaran video: Membiarkan model AI belajar melalui pengamatan video dunia nyata, meskipun memiliki potensi tetapi kurang umpan balik interaksi fisik nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
2. Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi tinggi adalah kunci untuk komersialisasi teknologi robot. Namun, untuk meningkatkan dari tingkat keberhasilan 90% menjadi 99,99% atau bahkan lebih tinggi, diperlukan waktu dan usaha yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot tidak bersifat linier, tetapi bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju menjadi jauh lebih sulit. Akurasi terakhir 1% mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
3. Batasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
4. Kesulitan Ekspansi Hardware
Implementasi teknologi robotik cerdas memerlukan penempatan perangkat fisik di dunia nyata, yang menghadirkan tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun harganya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk diadopsi secara massal.
5. Evaluasi Efektivitas
Berbeda dengan model AI besar daring yang dapat menguji fungsi dengan cepat, evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, dan satu-satunya metode verifikasi adalah dengan mengamati di mana ia gagal, yang berarti perlu dilakukan penerapan waktu nyata yang besar dan lama.
6. Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Robot memerlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga agar tetap berfungsi, serta peneliti/pengembang untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Visi Masa Depan: Momen Terobosan dalam Teknologi Robotika
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat membagi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam sebuah kompetisi robot AI dan manusia baru-baru ini, para peneliti menunjukkan minat yang besar terhadap kumpulan data unik yang dikumpulkan dari interaksi robot di dunia nyata, yang menunjukkan bahwa teknologi robot DePIN telah menunjukkan nilai nyata dalam pengumpulan data, pelatihan, hingga penerapan dan verifikasi di dunia nyata.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti optimasi chip dan rekayasa material dengan AI, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, yang dapat mempercepat perkembangan teknologi robot.
Selain itu, agen AI baru (seperti robot KOL perjalanan yang dilengkapi dengan cryptocurrency) menunjukkan model keuntungan inovatif dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Model ini menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangan mereka sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, menciptakan situasi win-win bagi pengembang AI dan peserta DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan modal, serta partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, kami berharap industri robotik tidak lagi bergantung pada sejumlah raksasa teknologi, tetapi didorong bersama oleh komunitas global menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Dengan kemajuan teknologi DePIN yang terus berlanjut, kita mungkin dapat lebih cepat menyaksikan terobosan revolusioner dalam teknologi robotik, membuka era baru di mana kecerdasan buatan terintegrasi secara mendalam dengan dunia nyata.