دمج DePIN مع الذكاء المتجسد: المستقبل واعد ولكن التحديات كثيرة

في مناقشة حديثة حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي"، استعرض الخبراء في الصناعة التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن لديه إمكانات هائلة، ومن المتوقع أن يحدث تغييراً جذرياً في كيفية تطبيق الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشاكل أكثر تعقيداً مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المتعلقة بالأجهزة، واختناقات التقييم، واستدامة نماذج الاقتصاد.

ستقوم هذه المقالة بتحليل النقاط الرئيسية في هذه المناقشة، واستكشاف المشكلات التي تواجه تقنية الروبوتات DePIN، وتحليل العقبات الرئيسية أمام توسيع الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. وأخيرًا، سنستكشف أيضًا آفاق تطوير تقنية الروبوتات DePIN في المستقبل.

العقبات الرئيسية التي تواجهها روبوتات DePIN الذكية

جمع البيانات ومعالجتها

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي "الخطية" التي تعتمد على بيانات الإنترنت الضخمة، يحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى تطوير الذكاء من خلال التفاعل مع العالم الحقيقي. ومع ذلك، لا تزال هناك نقص في البنية التحتية على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم، ولم يتوصل القطاع بعد إلى توافق حول كيفية جمع هذه البيانات بشكل فعال. تشمل جمع البيانات للذكاء الاصطناعي المتجسد بشكل أساسي الفئات الثلاث التالية:

1. بيانات التشغيل البشرية: من خلال التحكم اليدوي للروبوتات من قبل البشر، يمكن إنتاج بيانات عالية الجودة قادرة على التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة. هذه هي الطريقة الأكثر فعالية لتدريب الذكاء الاصطناعي على تقليد سلوكيات البشر، لكنها مكلفة للغاية وتتطلب جهداً كبيراً.

2. البيانات المركبة (البيانات المحاكاة): مفيدة لتدريب الروبوتات على التنقل في التضاريس المعقدة، لكن فعاليتها محدودة عند التعامل مع المهام المتغيرة.

3. تعلم الفيديو: دع نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم من خلال مراقبة الفيديوهات من العالم الحقيقي. على الرغم من أن هذه الطريقة لديها إمكانيات، إلا أنها تفتقر إلى ردود الفعل الفيزيائية الحقيقية المطلوبة للذكاء.

تحسين مستوى الاستقلالية

لتحقيق التطبيق التجاري الحقيقي لتكنولوجيا الروبوتات، يجب زيادة معدل النجاح إلى ما يقرب من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، يتطلب كل ارتفاع بنسبة 0.001% في الدقة وقتًا وجهدًا بشكل متزايد. تقدم تكنولوجيا الروبوتات ليس خطيًا، بل هو ذو طبيعة أسية، مع زيادة كبيرة في الصعوبة مع كل خطوة للأمام.

قيود الأجهزة

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• نقص أجهزة الاستشعار اللمسية: لا تزال التكنولوجيا الأكثر تقدمًا بعيدة عن حساسية أطراف أصابع الإنسان.
• مشكلة التغطية: يصعب على الروبوت التعرف على الأجسام والتفاعل معها عندما تكون جزءًا منها مغطاة.
• تصميم المشغلات: يتم وضع معظم مشغلات الروبوتات الشبيهة بالبشر مباشرة على المفاصل، مما يؤدي إلى حركات ثقيلة وخطرة محتملة.

صعوبة توسيع الأجهزة

يتطلب تحقيق تكنولوجيا الروبوتات الذكية نشر الأجهزة الفيزيائية في العالم الحقيقي، مما يخلق تحديات رأس مالية هائلة. في الوقت الحالي، حتى أكثر الروبوتات الشبيهة بالبشر كفاءة، تصل تكلفتها إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع النطاق.

تحدي تقييم الفعالية

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة عبر الإنترنت التي يمكن اختبار وظائفها بسرعة، يتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره على المدى الطويل في العالم الحقيقي. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً، وتكلفتها عالية، ومن الصعب الوصول إلى استنتاجات بسرعة.

متطلبات الموارد البشرية

في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمل البشري لا غنى عنه. تحتاج الروبوتات إلى مشغلين بشريين لتوفير بيانات التدريب، وإبقاء فرق الصيانة تعمل، بالإضافة إلى أن الباحثين والمطورين يقومون بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي أحد التحديات الرئيسية التي يجب أن يتعامل معها DePIN.

آفاق المستقبل: اللحظة الفارقة في تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يعطينا الأمل. يمكن أن تساعد نطاق ومرونة الشبكات اللامركزية في توزيع عبء رأس المال وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها. على سبيل المثال، في مسابقة حديثة بين الروبوتات البشرية والذكاء الاصطناعي، عرض الباحثون مجموعة بيانات فريدة تم جمعها من تفاعلات الروبوتات في العالم الحقيقي، مما يُظهر إمكانيات DePIN في ربط مكونات تقنية الروبوتات المختلفة.

تحسين تصميم الأجهزة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الشرائح وهندسة المواد، قد يقلل بشكل كبير من الجدول الزمني للاختراقات التكنولوجية. من خلال بنية تحتية للحوسبة اللامركزية DePIN، يمكن للباحثين العالميين تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

بالإضافة إلى ذلك، فإن نماذج الربح الجديدة تتزايد ظهورها. على سبيل المثال، أظهرت بعض الوكلاء الذكاء الاصطناعي كيفية الحفاظ على وضعها المالي من خلال الملكية اللامركزية وحوافز الرموز، مما فتح اتجاهات جديدة للتطوير للروبوتات الذكية المدفوعة بواسطة DePIN.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي الروبوتي لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة البشر. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN أنه بفضل قوة الشبكات اللامركزية، يمكن جمع بيانات الروبوتات، والموارد الحاسوبية، والاستثمارات المالية بشكل متعاون على مستوى عالمي. وهذا لا يسرع فقط من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، بل يقلل أيضًا من عتبة التطوير، مما يتيح لمزيد من الباحثين، ورواد الأعمال، والمستخدمين الأفراد المشاركة. نحن نتطلع إلى أن يتمكن قطاع الروبوتات من التحرر من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن يدفعه المجتمع العالمي نحو تقنية مفتوحة ومستدامة حقًا.