تقاطع DePIN والذكاء المتجسد: التحديات التقنية وآفاق المستقبل

تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال تكنولوجيا الروبوتات فرصًا وتحديات هائلة. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن إمكانياته لا يمكن الاستهانة بها، حيث من المتوقع أن يغير بشكل جذري كيفية عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشكلات أكثر تعقيدًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على بيانات الإنترنت الضخمة، بما في ذلك جمع البيانات، والقيود المفروضة على الأجهزة، وأزمات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.

ستستكشف هذه المقالة العقبات الرئيسية التي تواجه تقنية روبوتات DePIN، وتحلل مزايا الأساليب اللامركزية مقارنة بالحلول المركزية، وتستشرف آفاق تطوير تقنية روبوتات DePIN في المستقبل.

القيود الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية

تحديات جمع البيانات

تحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد (embodied AI) إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، وهذا يختلف جوهريًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي "المتصل" التي تعتمد على بيانات الإنترنت. حتى الآن، لم يتم إنشاء بنية تحتية تدعم التطور على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي المتجسد في جميع أنحاء العالم، ولم يتوصل القطاع إلى إجماع حول كيفية جمع هذا النوع من البيانات بشكل فعال. تنقسم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المتجسد بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات:

1. البيانات التي تتم معالجتها بواسطة البشر: جودة عالية، ولكن التكلفة مرتفعة، وشدة العمل عالية.
2. البيانات المركبة (البيانات المحاكاة): مناسبة لمجالات معينة، ولكن من الصعب محاكاة المشاهد الواقعية المعقدة والمتغيرة.
3. التعلم من خلال الفيديو: لديه إمكانيات هائلة، لكنه يفتقر إلى التغذية الراجعة الفيزيائية المباشرة.

تحسين مستوى الاستقلالية

لتحقيق تطبيقات تجارية لتقنية الروبوتات، يجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99% أو حتى أعلى. ومع ذلك، فإن زيادة دقة بنسبة 0.001% تتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين بشكل متزايد. إن تقدم تقنية الروبوتات يتسم بطابع أسّي، فكل خطوة إلى الأمام تزيد من الصعوبة بشكل كبير. قد يتطلب تحقيق 1% الأخيرة من الدقة سنوات أو حتى عقود من الجهد.

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 استشعار اللمس
• من الصعب التعرف على حجب الكائنات
• تصميم المشغل غير بيولوجي بما فيه الكفاية

تؤثر هذه القيود التقنية بشكل كبير على قدرة الروبوت على الإدراك ومرونة الحركة.

معضلة توسيع الأجهزة

يتطلب تنفيذ تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يخلق تحديات كبيرة من حيث رأس المال. في الوقت الحالي، تصل تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر الفعالة إلى عشرات الآلاف من الدولارات، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع النطاق.

مشكلة تقييم الفعالية

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على الإنترنت التي يمكن اختبارها بسرعة، يتطلب تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي تنفيذ نشر طويل الأمد وبكميات كبيرة في العالم الحقيقي. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتكلفتها عالية، والطريقة الوحيدة للتحقق هي مراقبة حالات الفشل.

متطلبات الموارد البشرية

في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات، لا يزال العمل البشري لا غنى عنه. تحتاج الروبوتات إلى مشغلين بشريين لتوفير بيانات التدريب، وفرق الصيانة لضمان التشغيل، بالإضافة إلى الباحثين الذين يعملون على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. إن هذا التدخل البشري المستمر هو واحد من التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN التعامل معها.

آفاق المستقبل: نقاط突破 تقنية روبوتات DePIN

على الرغم من أن التطبيق الواسع للذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بحاجة إلى بعض الوقت، إلا أن التقدم في تكنولوجيا الروبوتات DePIN قد جلب الأمل للصناعة. يساعد حجم وتنسيق الشبكات اللامركزية على توزيع عبء رأس المال، وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.

1. تسريع جمع البيانات وتقييمها: يمكن للشبكات اللامركزية العمل بشكل متوازي وجمع البيانات، مما يزيد الكفاءة بشكل كبير.

2. تحسين تصميم الأجهزة المعتمد على الذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تصميم الشرائح وهندسة المواد، قد يقلل بشكل كبير من الجدول الزمني لتطور التكنولوجيا.

3. بنية تحتية للحوسبة اللامركزية: من خلال DePIN، يمكن للباحثين العالميين الوصول إلى الموارد الحسابية اللازمة لتدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

4. نموذج ربح مبتكر: عرضت وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بشكل مستقل كيف يمكن للروبوتات الذكية المدفوعة بـ DePIN الحفاظ على وضعها المالي من خلال الملكية اللامركزية وحوافز الرموز.

الخاتمة

تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على تقدم الخوارزميات، بل يتعلق أيضًا بترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم التمويل، ومشاركة البشر. إن إنشاء شبكة روبوتات DePIN يجلب إمكانيات جديدة للصناعة، من خلال التعاون العالمي، وتسريع تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، وتقليل عتبة التطوير. يأمل هذا النموذج في دفع صناعة الروبوتات للتخلص من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وتشكيل نظام بيئي تكنولوجي مفتوح ومستدام مدعوم من قبل المجتمع العالمي.