Об'єднання DePIN та тілесного інтелекту: технічні виклики та перспективи
Нещодавно обговорення на тему "побудови децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало широке зацікавлення в галузі. Експерти, що взяли участь у заході, детально обговорили виклики та можливості, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) в сфері робототехніки. Хоча ця галузь все ще на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона має можливість кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який покладається на велику кількість даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, оцінка вузьких місць та стійкість економічних моделей.
У цій статті буде детально проаналізовано основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, розглянуто ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Крім того, ми також поглянемо на майбутні тенденції розвитку технології DePIN-роботів і обговоримо, чи наближаємося ми до "моменту ChatGPT" в цій сфері.
Основні проблеми DePIN-інтелектуальних роботів
1. Виклик даних
На відміну від "онлайн" AI-моделей, що залежать від величезних обсягів даних з Інтернету, втілений AI (embodied AI) потребує розвитку інтелекту через взаємодію з реальним світом. Наразі в усьому світі ще не створено інфраструктури, що підтримує таку масштабну взаємодію, і в галузі все ще існує нестача консенсусу щодо того, як ефективно збирати ці дані. Збір даних для втіленого AI в основному поділяється на три категорії:
Людські операційні дані: високо якісні дані, отримані шляхом ручного управління роботами, які можуть захоплювати відеопотоки та мітки дій, є найефективнішим способом навчання ШІ імітувати людську поведінку, але мають високу вартість та велику трудомісткість.
Синтетичні дані (модельовані дані): дуже корисні для навчання роботів переміщатися в складних умовах, але їх ефективність обмежена при виконанні змінних завдань (наприклад, приготування їжі).
Відео навчання: дозвольте моделям ШІ навчатися, спостерігаючи за відео реального світу, хоча це має потенціал, але їм не вистачає реального фізичного зворотного зв'язку, необхідного для інтелекту.
2. Рівень автономії
Досягнення високої автономії є ключем до комерціалізації робототехніки. Однак, щоб підвищити рівень успіху з 90% до 99,99% або навіть вище, потрібно витратити експоненційно більше часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу: з кожним кроком вперед складність значно зростає. Останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
3. Обмеження апаратного забезпечення
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно розвиненими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Нестача тактильних сенсорів: наразі найсучасніші технології все ще далекі від чутливості людських пальців.
Проблема遮挡: коли робот частково закритий об'єктом, йому важко розпізнавати та взаємодіяти.
Дизайн актуатора: більшість актуаторів гуманоїдних роботів розміщені безпосередньо на суглобах, що призводить до незграбних рухів і потенційної небезпеки.
4. Важко розширити апаратуру
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх широке впровадження.
5. Оцінка ефективності
На відміну від онлайн великих моделей штучного інтелекту, які можна швидко протестувати, оцінка фізичного штучного інтелекту вимагає тривалого розгортання у реальному світі. Цей процес займає багато часу, а єдиним методом верифікації є спостереження за тим, де він зазнає невдачі, що означає потребу в масштабному і тривалому реальному розгортанні.
6. Людські ресурси
У розробці штучного інтелекту роботів людська праця все ще є незамінною. Роботам потрібні оператори для надання навчальних даних, команди з обслуговування для підтримки роботи, а також дослідники/розробники для постійної оптимізації моделей ШІ. Це постійне втручання людини є одним з основних викликів, які DePIN має вирішити.
Перспективи на майбутнє: прорив у технології роботів
Хоча масове впровадження універсальних роботів з ШІ ще потребує часу, прогрес у технології роботів DePIN вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискоривши процес збору та оцінки даних. Наприклад, під час недавніх змагань між ШІ та роботами людини дослідники виявили величезний інтерес до унікального набору даних, зібраних з взаємодії роботів у реальному світі, що свідчить про те, що технологія роботів DePIN продемонструвала реальну цінність у зборі даних, навчанні, реальному розгортанні та валідації.
Покращення дизайну апаратного забезпечення на основі AI, наприклад, оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою AI, може значно скоротити терміни розвитку. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, глобальні дослідники можуть тренувати та оцінювати моделі без обмежень капіталу, що може прискорити розвиток робототехніки.
Крім того, нові AI-агенти (такі як KOL-роботи для подорожей з криптовалютою) демонструють інноваційні моделі прибутку мережі децентралізованих робототехнічних технологій. Ця модель показує, як розумні роботи, що працюють на основі DePIN, можуть підтримувати свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули, створюючи вигідну ситуацію як для розробників AI, так і для учасників DePIN.
Заключення
Розвиток роботизованого штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, але також включає оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силам децентралізованої мережі збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капітальні вклади можуть співпрацювати на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує поріг входження для більшої кількості дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів.
В майбутньому ми сподіваємося, що індустрія робототехніки більше не буде залежати від кількох технологічних гігантів, а буде спільно просуватися глобальною спільнотою до справжньої відкритої, стійкої технологічної екосистеми. З постійним розвитком технології DePIN ми, можливо, зможемо швидше свідчити про революційні прориви в робототехніці, відкриваючи нову еру глибокої інтеграції штучного інтелекту з реальним світом.
Переглянути оригінал
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.
Аналіз瓶颈 розвитку DePIN智能机器人 та майбутніх突破них можливостей
Об'єднання DePIN та тілесного інтелекту: технічні виклики та перспективи
Нещодавно обговорення на тему "побудови децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало широке зацікавлення в галузі. Експерти, що взяли участь у заході, детально обговорили виклики та можливості, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) в сфері робототехніки. Хоча ця галузь все ще на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона має можливість кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який покладається на велику кількість даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, оцінка вузьких місць та стійкість економічних моделей.
У цій статті буде детально проаналізовано основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, розглянуто ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Крім того, ми також поглянемо на майбутні тенденції розвитку технології DePIN-роботів і обговоримо, чи наближаємося ми до "моменту ChatGPT" в цій сфері.
Основні проблеми DePIN-інтелектуальних роботів
1. Виклик даних
На відміну від "онлайн" AI-моделей, що залежать від величезних обсягів даних з Інтернету, втілений AI (embodied AI) потребує розвитку інтелекту через взаємодію з реальним світом. Наразі в усьому світі ще не створено інфраструктури, що підтримує таку масштабну взаємодію, і в галузі все ще існує нестача консенсусу щодо того, як ефективно збирати ці дані. Збір даних для втіленого AI в основному поділяється на три категорії:
Людські операційні дані: високо якісні дані, отримані шляхом ручного управління роботами, які можуть захоплювати відеопотоки та мітки дій, є найефективнішим способом навчання ШІ імітувати людську поведінку, але мають високу вартість та велику трудомісткість.
Синтетичні дані (модельовані дані): дуже корисні для навчання роботів переміщатися в складних умовах, але їх ефективність обмежена при виконанні змінних завдань (наприклад, приготування їжі).
Відео навчання: дозвольте моделям ШІ навчатися, спостерігаючи за відео реального світу, хоча це має потенціал, але їм не вистачає реального фізичного зворотного зв'язку, необхідного для інтелекту.
2. Рівень автономії
Досягнення високої автономії є ключем до комерціалізації робототехніки. Однак, щоб підвищити рівень успіху з 90% до 99,99% або навіть вище, потрібно витратити експоненційно більше часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу: з кожним кроком вперед складність значно зростає. Останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
3. Обмеження апаратного забезпечення
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно розвиненими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
4. Важко розширити апаратуру
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх широке впровадження.
5. Оцінка ефективності
На відміну від онлайн великих моделей штучного інтелекту, які можна швидко протестувати, оцінка фізичного штучного інтелекту вимагає тривалого розгортання у реальному світі. Цей процес займає багато часу, а єдиним методом верифікації є спостереження за тим, де він зазнає невдачі, що означає потребу в масштабному і тривалому реальному розгортанні.
6. Людські ресурси
У розробці штучного інтелекту роботів людська праця все ще є незамінною. Роботам потрібні оператори для надання навчальних даних, команди з обслуговування для підтримки роботи, а також дослідники/розробники для постійної оптимізації моделей ШІ. Це постійне втручання людини є одним з основних викликів, які DePIN має вирішити.
Перспективи на майбутнє: прорив у технології роботів
Хоча масове впровадження універсальних роботів з ШІ ще потребує часу, прогрес у технології роботів DePIN вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискоривши процес збору та оцінки даних. Наприклад, під час недавніх змагань між ШІ та роботами людини дослідники виявили величезний інтерес до унікального набору даних, зібраних з взаємодії роботів у реальному світі, що свідчить про те, що технологія роботів DePIN продемонструвала реальну цінність у зборі даних, навчанні, реальному розгортанні та валідації.
Покращення дизайну апаратного забезпечення на основі AI, наприклад, оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою AI, може значно скоротити терміни розвитку. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, глобальні дослідники можуть тренувати та оцінювати моделі без обмежень капіталу, що може прискорити розвиток робототехніки.
Крім того, нові AI-агенти (такі як KOL-роботи для подорожей з криптовалютою) демонструють інноваційні моделі прибутку мережі децентралізованих робототехнічних технологій. Ця модель показує, як розумні роботи, що працюють на основі DePIN, можуть підтримувати свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули, створюючи вигідну ситуацію як для розробників AI, так і для учасників DePIN.
Заключення
Розвиток роботизованого штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, але також включає оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силам децентралізованої мережі збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капітальні вклади можуть співпрацювати на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує поріг входження для більшої кількості дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів.
В майбутньому ми сподіваємося, що індустрія робототехніки більше не буде залежати від кількох технологічних гігантів, а буде спільно просуватися глобальною спільнотою до справжньої відкритої, стійкої технологічної екосистеми. З постійним розвитком технології DePIN ми, можливо, зможемо швидше свідчити про революційні прориви в робототехніці, відкриваючи нову еру глибокої інтеграції штучного інтелекту з реальним світом.