دمج DePIN والذكاء المجسد: التحديات والآفاق

في بودكاست حديث حول "بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي"، ناقش مايكل تشو، المؤسس المشارك لمختبر FrodoBot، التحديات والفرص التي تواجه شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) في مجال الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال الناشئ لا يزال في مراحله المبكرة، فإنه من المتوقع أن يحدث ثورة في كيفية تطبيق الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية ذكاء الروبوتات DePIN تواجه مشاكل أكثر تعقيدًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المتعلقة بالأجهزة، وصعوبات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.

ستحلل هذه المقالة النقاط الرئيسية في المناقشة، وتستكشف العقبات الرئيسية لتقنية الروبوتات DePIN، ولماذا تعتبر DePIN أفضل من الطرق المركزية. أخيرًا، سنستشرف الاتجاهات المستقبلية لتقنية الروبوتات DePIN.

العقبات الرئيسية للروبوتات الذكية DePIN

تحدي جمع البيانات

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، يحتاج الذكاء الاصطناعي المجسد إلى تطوير الذكاء من خلال التفاعل مع العالم الحقيقي. حتى الآن، لم يتم إنشاء البنية التحتية اللازمة لدعم جمع هذه البيانات على نطاق واسع عالميًا، ولا يوجد إجماع في الصناعة حول كيفية جمع هذه البيانات بشكل فعال. يشمل جمع البيانات للذكاء الاصطناعي المجسد ثلاث فئات رئيسية:

1. بيانات التشغيل البشري: بيانات عالية الجودة تم الحصول عليها من خلال التحكم اليدوي بالروبوتات، بما في ذلك تدفقات الفيديو وعلامات الحركة. تعتبر هذه الطريقة الأكثر فعالية في تدريب الذكاء الاصطناعي على تقليد سلوك الإنسان، لكنها مكلفة وتحتاج إلى جهد كبير.

2. البيانات المركبة (البيانات المحاكية): مناسبة لتدريب الروبوتات على التنقل في التضاريس المعقدة، ولكن فعاليتها محدودة عند التعامل مع المهام المتغيرة (مثل الطهي).

3. التعلم من الفيديو: السماح لنموذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من خلال مراقبة مقاطع الفيديو من العالم الحقيقي. على الرغم من وجود إمكانيات، إلا أنه يفتقر إلى التغذية الراجعة المباشرة من التفاعل الفيزيائي المطلوب لتطور الذكاء.

رفع مستوى الاستقلالية

يجب أن تكون تقنية الروبوتات عملية حقًا، ويجب أن تقترب نسبة نجاحها من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، يجب أن يتم بذل جهد ووقت كبيرين لزيادة الدقة بنسبة 0.001%. تقدم تقنية الروبوتات يظهر خصائص غير خطية، فكل خطوة إلى الأمام تزيد من الصعوبة بشكل كبير. قد يتطلب تحقيق نسبة دقة 1% الأخيرة سنوات أو حتى عقود من الجهد.

قيود الأجهزة

حتى لو كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة للغاية، فإن الأجهزة الروبوتية الحالية لم تتمكن بعد من دعم الاستقلالية الحقيقية بالكامل. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• نقص أجهزة الاستشعار اللمسية: لم تصل التكنولوجيا الحالية إلى حساسية أطراف الأصابع البشرية.
• صعوبة التعرف على العوائق: من الصعب على الروبوتات التعرف على الأجسام التي تم حجبها جزئيًا والتعامل معها.
• تصميم المشغلات غير كافٍ: يؤدي تصميم المشغلات في معظم الروبوتات الشبيهة بالبشر إلى حركات غير مرنة وقد تكون خطيرة.

معضلة توسيع الأجهزة

تتطلب تحقيق تقنية الروبوتات الذكية نشر الأجهزة الفيزيائية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، يمكن فقط للشركات الكبرى ذات الموارد المالية الكبيرة تحمل تجارب على نطاق واسع، حيث تصل تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر المتقدمة إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب نشرها على نطاق واسع.

صعوبة تقييم الفعالية

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة المتاحة للاختبار السريع عبر الإنترنت، يتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشره في العالم الحقيقي على مدى فترة طويلة. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً، وتكلفتها مرتفعة، ومن الصعب تحديد متى يتم الوصول إلى مستوى حقيقي من الاستقلالية.

طلب الموارد البشرية

تتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات استثماراً كبيراً من القوى العاملة، بما في ذلك مشغلي البيانات التدريبية، وفرق الصيانة، والباحثين والمطورين الذين يعملون على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. هذه الحاجة المستمرة للقوى العاملة هي واحدة من التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN مواجهتها.

آفاق المستقبل: نقطة تحول في تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن التطبيق الواسع للذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا، فإن تطور تقنية الروبوتات DePIN يبعث على الأمل. من المتوقع أن تؤدي نطاق وقدرة التنسيق للشبكات اللامركزية إلى توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.

تتمثل مزايا DePIN بشكل رئيسي في النقاط التالية:

1. تسريع جمع البيانات وتقييمها: يمكن للشبكات اللامركزية العمل بالتوازي على نطاق أوسع وجمع البيانات.

2. تحسين تصميم الأجهزة المدعوم بالذكاء الاصطناعي: من خلال تحسين الرقائق وهندسة المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يقصر بشكل كبير من الجدول الزمني لتطوير التكنولوجيا.

3. مشاركة موارد الحوسبة اللامركزية: تمكين الباحثين في جميع أنحاء العالم من تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

4. نماذج الربح الجديدة: مثل نموذج التشغيل الذاتي الذي عرضته وكيل الذكاء الاصطناعي، من خلال الملكية اللامركزية والتحفيز بالرموز للحفاظ على الاستدامة المالية.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على تقدم الخوارزميات، بل يتعلق أيضًا بترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، والدعم المالي، ومشاركة القوى العاملة. إن إنشاء شبكة الروبوتات DePIN يجلب فرصًا جديدة للصناعة، من خلال التعاون العالمي لتسريع تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، وتقليل عتبة التطوير، مما يسمح لمزيد من المشاركين بالانضمام إلى هذا المجال. في المستقبل، من المتوقع أن يتحرر قطاع الروبوتات من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، ويدفعه المجتمع العالمي نحو بيئة تقنية أكثر انفتاحًا واستدامة.