المؤلف: merakiki
الترجمة: TechFlow
على مدى عقود، كان نطاق تطبيقات تكنولوجيا الروبوتات ضيقًا للغاية، يتركز بشكل أساسي في تنفيذ المهام المتكررة في بيئات المصانع المنظمة. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي (AI) اليوم يعيد تشكيل مجال الروبوتات بشكل جذري، مما يمكّن الروبوتات من فهم وتنفيذ أوامر المستخدمين مع التكيف مع البيئات الديناميكية المتغيرة.
نحن ندخل عصرًا جديدًا من النمو السريع. وفقًا لتوقعات Citibank، سيتم نشر 1.3 مليار روبوت عالميًا بحلول عام 2035، وستتوسع تطبيقاتها من المصانع إلى المنازل وقطاعات الخدمات. في الوقت نفسه، تتوقع Morgan Stanley أن يصل حجم سوق الروبوتات البشرية فقط إلى 5 تريليون دولار بحلول عام 2050.
على الرغم من أن هذا التوسع أطلق إمكانات سوقية هائلة، إلا أنه يصاحبه أيضًا تحديات كبيرة في المركزية، الثقة، الخصوصية وقابلية التوسع. وتقدم تقنيات Web3 حلولاً تحويلية لهذه المشكلات من خلال دعم شبكات روبوتات لامركزية، قابلة للتحقق، تحمي الخصوصية وتدعم التعاون.
في هذا المقال، سنستكشف سلسلة القيمة المتطورة للروبوتات الذكية، مع التركيز بشكل خاص على مجال الروبوتات البشرية، ونكشف عن الفرص الجذابة التي يتيحها دمج الروبوتات الذكية مع تقنيات Web3.
سلسلة قيمة الروبوتات الذكية
تتكون سلسلة قيمة الروبوتات الذكية من أربعة مستويات أساسية: المعدات، الذكاء، البيانات والوكلاء. كل مستوى يبنى على الآخر، مما يمكّن الروبوتات من الإدراك، الاستدلال والعمل في بيئات واقعية معقدة.
في السنوات الأخيرة، وبقيادة رواد الصناعة مثل Unitree وFigure AI، حقق مستوى المعدات تقدمًا ملحوظًا. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات رئيسية في المستويات غير المتعلقة بالمعدات، خاصة نقص مجموعات البيانات عالية الجودة، غياب النماذج الأساسية العامة، ضعف التوافقية عبر الأجهزة والحاجة إلى حوسبة حافة موثوقة. لذلك، تكمن أكبر فرص التطوير حاليًا في مستوى الذكاء، البيانات والوكلاء.
1.1 مستوى المعدات: "الجسم"
اليوم، أصبح تصنيع ونشر "جسم الروبوت الحديث" أسهل من أي وقت مضى. يوجد حاليًا أكثر من 100 نوع مختلف من الروبوتات البشرية في السوق، بما في ذلك Optimus من Tesla، G1 من Unitree، Digit من Agility Robotics وFigure 02 من Figure AI.
المصدر: Morgan Stanley، "Humanoid 100: خريطة سلسلة قيمة الروبوتات البشرية"
يعود هذا التقدم إلى الاختراقات التقنية في ثلاثة مكونات رئيسية:
-
المشغلات (Actuators): باعتبارها "عضلات" الروبوت، تقوم المشغلات بتحويل الأوامر الرقمية إلى حركات دقيقة. مكنت الابتكارات في المحركات عالية الأداء الروبوتات من تنفيذ حركات سريعة ودقيقة، في حين أن مشغلات البوليمر المرن الكهربائي (Dielectric Elastomer Actuators, DEAs) مناسبة للمهام الدقيقة. عززت هذه التقنيات مرونة الروبوتات بشكل كبير، على سبيل المثال Optimus Gen 2 من Tesla يمتلك 22 درجة حرية (DoF)، وG1 من Unitree، وكلاهما يظهر مرونة قريبة من البشر وقدرة حركة مثيرة للإعجاب.
المصدر: عرض Unitree لأحدث روبوت بشري في بطولة الملاكمة في مؤتمر WAIC العالمي للذكاء الاصطناعي 2025
-
المستشعرات (Sensors): تمكّن المستشعرات المتقدمة الروبوتات من إدراك وتفسير البيئة من خلال المدخلات البصرية، LIDAR/RADAR، اللمسية والصوتية. تدعم هذه التقنيات التنقل الآمن، العمليات الدقيقة والإدراك السياقي للروبوتات.
-
الحوسبة المدمجة (Embedded Computing): تتيح وحدات المعالجة المركزية (CPU)، وحدات معالجة الرسومات (GPU) ومسرعات الذكاء الاصطناعي (مثل TPU وNPU) على الجهاز معالجة بيانات المستشعرات وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مما يحقق اتخاذ قرارات ذاتية. تضمن الاتصالات الموثوقة منخفضة الكمون التنسيق السلس، بينما يسمح هيكل الحوسبة المختلطة بين الحافة والسحابة للروبوتات بتفويض المهام الحسابية الكثيفة عند الحاجة.
1.2 مستوى الذكاء: "العقل"
مع نضوج المعدات، تحول تركيز الصناعة إلى بناء "عقل الروبوت": نماذج أساسية قوية واستراتيجيات تحكم متقدمة.
قبل دمج الذكاء الاصطناعي، اعتمدت الروبوتات على الأتمتة القائمة على القواعد، حيث تنفذ إجراءات مبرمجة مسبقًا وتفتقر إلى الذكاء التكيفي.
تُطبق النماذج الأساسية تدريجيًا في مجال الروبوتات. ومع ذلك، فإن الاعتماد على نماذج اللغة الكبيرة العامة (LLMs) وحدها لا يكفي، لأن الروبوتات تحتاج إلى الإدراك، الاستدلال والعمل في بيئات مادية ديناميكية. لتلبية هذه الاحتياجات، تطور الصناعة نماذج أساسية للروبوتات قائمة على الاستراتيجيات من البداية للنهاية. تتيح هذه النماذج للروبوتات:
-
الإدراك (Perceive): استقبال بيانات مستشعرات متعددة الأنماط (بصرية، صوتية، لمسية)
-
التخطيط (Plan): تقدير الحالة الذاتية، رسم خريطة للبيئة وتفسير التعليمات المعقدة، ورسم خريطة مباشرة بين الإدراك والعمل، مما يقلل من التدخل الهندسي البشري
-
التنفيذ (Act): توليد خطط الحركة وإخراج أوامر التحكم للتنفيذ في الوقت الفعلي
تتعلم هذه النماذج "استراتيجيات" عامة للتفاعل مع العالم، مما يمكّن الروبوتات من التكيف مع مهام متنوعة والعمل بذكاء واستقلالية أعلى. كما تستخدم النماذج المتقدمة التغذية الراجعة المستمرة، مما يسمح للروبوتات بالتعلم من الخبرة وتعزيز القدرة على التكيف في البيئات الديناميكية.
يقوم نموذج VLA برسم مدخلات الحواس (خاصة البيانات البصرية وتعليمات اللغة الطبيعية) مباشرة إلى أفعال الروبوت، مما يمكّن الروبوت من إصدار أوامر تحكم مناسبة بناءً على ما "يراه" و"يسمعه". من الأمثلة البارزة Google RT-2، Nvidia Isaac GR00T N1، وPhysical Intelligence π0.
لتعزيز هذه النماذج، غالبًا ما يتم دمج عدة طرق مكملة، مثل:
-
نماذج العالم (World Models): بناء محاكاة داخلية للبيئة المادية، تساعد الروبوتات على تعلم سلوكيات معقدة، توقع النتائج وتخطيط الأفعال. على سبيل المثال، Genie 3 من Google هو نموذج عالمي عام يمكنه توليد بيئات تفاعلية متنوعة غير مسبوقة.
-
التعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning): يساعد الروبوتات على تعلم السلوكيات من خلال التجربة والخطأ.
-
التشغيل عن بعد (Teleoperation): يسمح بالتحكم عن بعد وتوفير بيانات التدريب.
-
التعلم من العرض (LfD)/التعلم بالتقليد (Imitation Learning): تعليم الروبوتات مهارات جديدة من خلال تقليد الحركات البشرية.
يوضح الشكل التالي كيف تلعب هذه الطرق دورًا في النماذج الأساسية للروبوتات.
المصدر: نماذج العالم: جوهر الذكاء الفيزيائي الذي يدفعنا نحو AGI
بعض الإنجازات المفتوحة المصدر الأخيرة، مثل Physical Intelligence π0 وNvidia Isaac GR00T N1، تمثل تقدمًا مهمًا في هذا المجال. ومع ذلك، لا تزال معظم النماذج الأساسية للروبوتات مركزية ومغلقة المصدر. تحتفظ شركات مثل Covariant وTesla بالكود والبيانات الخاصة بها، ويرجع ذلك أساسًا إلى نقص آليات الحوافز المفتوحة.
يحد هذا النقص في الشفافية من التعاون وقابلية التشغيل البيني بين منصات الروبوتات، مما يبرز الحاجة إلى مشاركة النماذج بشكل آمن وشفاف، معايير الحوكمة المجتمعية على السلسلة وطبقة التشغيل البيني عبر الأجهزة. ستعزز هذه الطريقة الثقة والتعاون وتدفع نحو تطور أقوى في هذا المجال.
1.3 مستوى البيانات: "معرفة العقل"
تعتمد مجموعات بيانات الروبوتات القوية على ثلاثة أعمدة: الكمية، الجودة والتنوع.
على الرغم من الجهود المبذولة في جمع البيانات، لا يزال حجم مجموعات بيانات الروبوتات الحالية غير كافٍ. على سبيل المثال، تم تدريب GPT-3 من OpenAI على 300 مليار رمز، في حين أن أكبر مجموعة بيانات روبوتات مفتوحة المصدر Open X-Embodiment تحتوي فقط على أكثر من مليون مسار روبوت حقيقي، تغطي 22 نوعًا من الروبوتات. هذا أقل بكثير من حجم البيانات المطلوب لتحقيق قدرة تعميم قوية.
بعض الطرق الخاصة، مثل جمع Tesla للبيانات من خلال مصانع البيانات حيث يرتدي الموظفون بدلات التقاط الحركة لتوليد بيانات التدريب، تساعد بالفعل في جمع المزيد من بيانات الحركة الحقيقية. ومع ذلك، فإن هذه الطرق مكلفة، محدودة التنوع وصعبة التوسع.
لمواجهة هذه التحديات، يستفيد مجال الروبوتات من ثلاثة مصادر رئيسية للبيانات:
-
بيانات الإنترنت: بيانات الإنترنت ضخمة وسهلة التوسع، لكنها في الغالب بيانات مراقبة تفتقر إلى إشارات المستشعرات والحركة. يمكن أن يوفر التدريب المسبق لنماذج الرؤية واللغة الكبيرة (مثل GPT-4V وGemini) على بيانات الإنترنت معارف دلالية وبصرية قيمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي إضافة تسميات حركية إلى الفيديوهات إلى تحويلها إلى بيانات تدريبية قابلة للتنفيذ.
-
البيانات الاصطناعية: تتيح البيانات الاصطناعية المولدة عبر المحاكاة إجراء تجارب واسعة النطاق بسرعة وتغطية سيناريوهات متنوعة، لكنها لا تعكس تمامًا تعقيد العالم الحقيقي، وهو ما يُعرف بـ"فجوة المحاكاة إلى الواقع" (sim-to-real gap). يعالج الباحثون هذه المشكلة من خلال تكييف المجال (مثل تعزيز البيانات، عشوائية المجال، التعلم التنافسي) والانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تحسين النماذج بشكل تكراري واختبارها وتعديلها في البيئات الواقعية.
-
بيانات العالم الحقيقي: على الرغم من ندرتها وارتفاع تكلفتها، إلا أن بيانات العالم الحقيقي ضرورية لتطبيق النماذج وسد الفجوة بين المحاكاة والنشر الفعلي. غالبًا ما تتضمن البيانات الحقيقية عالية الجودة وجهات نظر من منظور الشخص الأول (egocentric views)، تسجل ما "يراه" الروبوت أثناء المهام، وبيانات الحركة التي تسجل حركاته الدقيقة. عادةً ما يتم جمع بيانات الحركة من خلال العروض البشرية أو التشغيل عن بعد، باستخدام الواقع الافتراضي (VR)، أجهزة التقاط الحركة أو التعليم اللمسي، لضمان تعلم النماذج من أمثلة واقعية دقيقة.
أظهرت الأبحاث أن الجمع بين بيانات الإنترنت، بيانات العالم الحقيقي والبيانات الاصطناعية في تدريب الروبوتات يعزز بشكل كبير من كفاءة التدريب وقوة النماذج، مقارنة بالاعتماد على أي مصدر بيانات بمفرده (ملاحظة TechFlow: تشير "الروبستية" إلى قدرة النظام على البقاء قويًا في حالات الشذوذ أو الخطر).
في الوقت نفسه، على الرغم من أن زيادة كمية البيانات مفيد، إلا أن تنوع البيانات أكثر أهمية، خاصة لتحقيق التعميم للمهام الجديدة وأشكال الروبوتات المختلفة. لتحقيق هذا التنوع، هناك حاجة إلى منصات بيانات مفتوحة ومشاركة تعاونية للبيانات، بما في ذلك إنشاء مجموعات بيانات عبر حالات متعددة تدعم أشكال روبوتية متنوعة، مما يدفع نحو تطوير نماذج أساسية أقوى.
1.4 مستوى الوكلاء: "وكلاء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي"
تتسارع وتيرة التطور نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهم روبوتات مستقلة قادرة على العمل بشكل مستقل في العالم الحقيقي. يعتمد تقدم مستوى الوكلاء على التعديل الدقيق للنماذج، التعلم المستمر والتكيف العملي مع الشكل الفريد لكل روبوت.
فيما يلي بعض الفرص الناشئة لتسريع تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي:
-
البنية التحتية للتعلم المستمر والتكيف: من خلال حلقات التغذية الراجعة في الوقت الفعلي وتبادل الخبرات أثناء النشر، يمكن للروبوتات التحسن باستمرار.
-
اقتصاد الوكلاء المستقلين: تعمل الروبوتات كوحدات اقتصادية مستقلة—تتاجر بالموارد مثل القدرة الحاسوبية وبيانات المستشعرات في أسواق الروبوتات، وتولد الدخل من خلال الخدمات المرمزة.
-
أنظمة الوكلاء المتعددة: تمكّن المنصات والخوارزميات من الجيل التالي مجموعات الروبوتات من التنسيق، التعاون وتحسين السلوك الجماعي.
دمج الروبوتات الذكية مع Web3: إطلاق إمكانات سوقية هائلة
مع انتقال الروبوتات الذكية من مرحلة البحث إلى النشر الفعلي في العالم الحقيقي، تعيق العديد من الاختناقات طويلة الأمد الابتكار وتحد من قابلية التوسع، القوة الاقتصادية وقابلية تطبيق النظام البيئي للروبوتات. تشمل هذه الاختناقات جزر البيانات والنماذج المركزية، نقص الثقة والتتبع، قيود الخصوصية والامتثال، ونقص التشغيل البيني.
2.1 نقاط الألم التي تواجه الروبوتات الذكية
-
جزر البيانات والنماذج المركزية
تتطلب نماذج الروبوتات مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة. ومع ذلك، فإن تطوير البيانات والنماذج اليوم مركزي للغاية، متفرق ومكلف، مما يؤدي إلى أنظمة مجزأة وضعف القدرة على التكيف. غالبًا ما تؤدي قلة تنوع البيانات وقوة النماذج المحدودة إلى أداء ضعيف للروبوتات المنتشرة في البيئات الديناميكية الواقعية.
-
الثقة، التتبع والموثوقية
يؤدي نقص السجلات الشفافة والقابلة للتدقيق (بما في ذلك مصادر البيانات، عملية تدريب النماذج وتاريخ تشغيل الروبوت) إلى إضعاف الثقة والمسؤولية. وهذا يمثل عقبة رئيسية أمام تبني الروبوتات من قبل المستخدمين، الجهات التنظيمية والشركات.
-
الخصوصية، الأمان والامتثال
في التطبيقات الحساسة مثل الروبوتات الطبية والمنزلية، تعتبر حماية الخصوصية أمرًا بالغ الأهمية، ويجب الامتثال للوائح الإقليمية الصارمة (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية (GDPR)). تواجه البنية التحتية المركزية صعوبة في دعم التعاون الآمن والمحافظ على الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يحد من مشاركة البيانات ويقيد الابتكار في المجالات المنظمة أو الحساسة.
-
قابلية التوسع والتشغيل البيني
تواجه أنظمة الروبوتات تحديات كبيرة في مشاركة الموارد، التعلم التعاوني والتكامل عبر منصات وأشكال متعددة. تؤدي هذه القيود إلى تقسيم تأثيرات الشبكة وتعيق النقل السريع للقدرات بين أنواع الروبوتات المختلفة.
2.2 الروبوتات الذكية x Web3: حلول هيكلية تقود فرص الاستثمار
تعالج تقنيات Web3 هذه النقاط المؤلمة بشكل جذري من خلال شبكات روبوتات لامركزية، قابلة للتحقق، تحمي الخصوصية وتدعم التعاون. يفتح هذا الدمج فرصًا جديدة في الأسواق الاستثمارية:
-
تطوير تعاوني لامركزي: من خلال شبكات مدفوعة بالحوافز، يمكن للروبوتات مشاركة البيانات وتطوير النماذج والوكلاء الذكيين بشكل مشترك.
-
تتبع وتحمل المسؤولية قابل للتحقق: تضمن تقنية البلوكشين سجلات غير قابلة للتغيير لمصادر البيانات والنماذج، هوية الروبوت وتاريخ التشغيل، وهو أمر بالغ الأهمية للثقة والامتثال.
-
تعاون يحمي الخصوصية: تتيح الحلول التشفيرية المتقدمة للروبوتات تدريب النماذج ومشاركة الرؤى دون الكشف عن البيانات الحساسة أو الخاصة.
-
حوكمة مدفوعة بالمجتمع: توجه المنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs) عمليات الروبوتات وتشرف عليها من خلال قواعد وسياسات شفافة وشاملة على السلسلة.
-
تشغيل بيني عبر الأشكال: تعزز الأطر المفتوحة القائمة على البلوكشين التعاون السلس بين منصات الروبوتات المختلفة، مما يقلل من تكاليف التطوير ويسرع نقل القدرات.
-
اقتصاد الوكلاء المستقلين: تمنح بنية Web3 التحتية الروبوتات هوية وكيل اقتصادي مستقل، مما يمكّنها من إجراء معاملات نظير إلى نظير، التفاوض والمشاركة في الأسواق المرمزة دون تدخل بشري.
-
شبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN): مشاركة موارد الحوسبة، الاستشعار، التخزين والاتصال من نظير إلى نظير على البلوكشين، مما يعزز قابلية التوسع ومرونة شبكات الروبوتات.
فيما يلي بعض المشاريع المبتكرة التي تدفع هذا المجال إلى الأمام، وتعرض إمكانات واتجاهات دمج الروبوتات الذكية مع Web3. بالطبع، هذه أمثلة مرجعية وليست نصيحة استثمارية.
تطوير البيانات والنماذج اللامركزية
تمكّن المنصات المدفوعة بـWeb3 من ديمقراطية تطوير البيانات والنماذج من خلال تحفيز المساهمين (مثل بدلات التقاط الحركة، مشاركة المستشعرات، رفع الصور، وضع العلامات على البيانات، وحتى توليد البيانات الاصطناعية). تتيح هذه الطريقة بناء مجموعات بيانات ونماذج أكثر ثراءً وتنوعًا وتمثيلاً بكثير مما يمكن أن تحققه أي شركة بمفردها. كما تعزز الأطر اللامركزية تغطية الحالات الحدية، وهو أمر بالغ الأهمية للروبوتات العاملة في بيئات غير متوقعة.
أمثلة:
-
Frodobots: بروتوكول لجمع مجموعات بيانات العالم الحقيقي من خلال ألعاب الروبوتات. أطلقوا مشروع "Earth Rovers"—روبوت رصيف ولعبة "Drive to Earn" عالمية، نجحوا في إنشاء مجموعة بيانات FrodoBots 2K التي تتضمن لقطات الكاميرا، بيانات GPS، تسجيلات صوتية وبيانات التحكم البشري، تغطي أكثر من 10 مدن وبإجمالي حوالي 2000 ساعة من قيادة الروبوتات عن بعد.
-
BitRobot: منصة تحفيزية مشفرة تم تطويرها بالاشتراك بين FrodoBots Lab وProtocol Labs، تعتمد على بلوكشين Solana وبنية الشبكة الفرعية. يتم تعيين كل شبكة فرعية كتحدي عام، ويمكن للمساهمين كسب مكافآت رمزية من خلال تقديم النماذج أو البيانات، مما يحفز التعاون العالمي والابتكار المفتوح المصدر.
-
Reborn Network: طبقة أساسية لنظام بيئي مفتوح لروبوتات AGI، توفر بدلة التقاط الحركة Rebocap، مما يمكّن أي شخص من تسجيل بيانات حركته الحقيقية وتحقيق الربح منها، مما يدعم فتح مجموعات بيانات الروبوتات البشرية المعقدة.
-
PrismaX: يستفيد من قوة المساهمين المجتمعيين العالميين، ويضمن تنوع وموثوقية البيانات من خلال بنية تحتية لامركزية، ويطبق آليات تحقق وحوافز قوية لدفع تطوير مجموعات بيانات الروبوتات على نطاق واسع.
إثبات التتبع والموثوقية
توفر تقنية البلوكشين شفافية شاملة ونسبة مسؤولية لنظام الروبوتات. تضمن إمكانية التحقق من مصادر البيانات والنماذج، توثيق هوية الروبوت وموقعه الفعلي، والحفاظ على سجل واضح لتاريخ التشغيل ومشاركة المساهمين. بالإضافة إلى ذلك، تضمن آليات التحقق التعاوني، أنظمة السمعة على السلسلة وآليات التحقق القائمة على الحصص جودة البيانات والنماذج، وتمنع الإدخالات منخفضة الجودة أو الاحتيالية من الإضرار بالنظام البيئي.
أمثلة:
-
OpenLedger: بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على البلوكشين تستخدم مجموعات بيانات مملوكة للمجتمع لتدريب ونشر النماذج المخصصة. من خلال آلية "Proof of Attribution"، تضمن مكافأة المساهمين في البيانات عالية الجودة بشكل عادل.
ترميز الملكية، التراخيص وتحقيق الدخل
تدعم أدوات الملكية الفكرية الأصلية لـWeb3 ترميز التراخيص لمجموعات البيانات المخصصة، قدرات الروبوتات، النماذج والوكلاء الذكيين. يمكن للمساهمين استخدام العقود الذكية لإدراج شروط الترخيص مباشرة في أصولهم، مما يضمن تلقائيًا دفع الإتاوات عند إعادة استخدام أو تحقيق الدخل من البيانات أو النماذج. تعزز هذه الطريقة الوصول الشفاف وغير المقيد، وتخلق سوقًا مفتوحًا وعادلًا لبيانات ونماذج الروبوتات.
أمثلة:
-
Poseidon: طبقة بيانات لامركزية كاملة مبنية على بروتوكول Story المرتكز على الملكية الفكرية، توفر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي المصرح بها قانونيًا.
حلول حماية الخصوصية
البيانات عالية القيمة التي يتم إنتاجها في المستشفيات، غرف الفنادق أو المنازل يصعب الحصول عليها عبر القنوات العامة، لكنها غنية بالسياق ويمكن أن تعزز أداء النماذج الأساسية بشكل كبير. من خلال الحلول التشفيرية، يمكن تحويل البيانات الخاصة إلى أصول على السلسلة، مما يجعلها قابلة للتتبع، التركيب وتحقيق الدخل مع حماية الخصوصية. تدعم تقنيات بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) وإثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs) الحوسبة الآمنة والتحقق من النتائج دون الكشف عن البيانات الأصلية. تتيح هذه الأدوات للمنظمات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات حساسة موزعة مع الحفاظ على الخصوصية والامتثال.
أمثلة:
-
Phala Network: تتيح للمطورين نشر التطبيقات في بيئة TEE آمنة لمعالجة الذكاء الاصطناعي والبيانات بسرية.
الحوكمة المفتوحة والقابلة للتدقيق
غالبًا ما يعتمد تدريب الروبوتات على أنظمة مغلقة المصدر تفتقر إلى الشفافية والقدرة على التكيف. تعتبر الحوكمة الشفافة والقابلة للتحقق أمرًا بالغ الأهمية لتقليل المخاطر وتعزيز ثقة المستخدمين، الجهات التنظيمية والشركات. تتيح تقنيات Web3 الإشراف المجتمعي على السلسلة لتطوير ذكاء الروبوتات مفتوح المصدر بشكل تعاوني.
أمثلة:
-
Openmind: حزمة برامج أصلية مفتوحة للذكاء الاصطناعي تساعد الروبوتات على التفكير، التعلم والعمل بشكل تعاوني. قدموا معيار ERC7777، الذي يهدف إلى إنشاء نظام بيئي للروبوتات قائم على القواعد وقابل للتحقق، يركز على الأمان، الشفافية وقابلية التوسع. يحدد هذا المعيار واجهات موحدة لإدارة هويات البشر والروبوتات، تنفيذ مجموعات القواعد الاجتماعية وتسجيل وإزالة المشاركين مع تحديد الحقوق والمسؤوليات ذات الصلة.
أفكار أخيرة
مع دمج الروبوتات الذكية مع تقنيات Web3، ندخل عصرًا جديدًا حيث يمكن للأنظمة المستقلة تحقيق التعاون والتكيف على نطاق واسع. ستكون السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة فترة حاسمة، حيث سيدفع التطور السريع للمعدات نحو ظهور نماذج ذكاء اصطناعي أقوى تعتمد على مجموعات بيانات واقعية أكثر ثراءً وآليات تعاون لامركزية. نتوقع أن تظهر وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصة في قطاعات مثل الضيافة واللوجستيات، مما يخلق فرصًا سوقية جديدة ضخمة.
ومع ذلك، فإن دمج الروبوتات الذكية مع تقنيات التشفير يجلب أيضًا تحديات. لا يزال تصميم آليات الحوافز المتوازنة والفعالة معقدًا ويتطور باستمرار، ويجب على النظام مكافأة المساهمين بشكل عادل مع تجنب سوء الاستخدام. كما أن التعقيد التقني يمثل تحديًا كبيرًا، وهناك حاجة ماسة لتطوير حلول قوية وقابلة للتوسع لتحقيق التكامل السلس بين أنواع الروبوتات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون تقنيات حماية الخصوصية موثوقة بما يكفي لكسب ثقة أصحاب المصلحة، خاصة عند التعامل مع البيانات الحساسة. كما يتطلب المشهد التنظيمي المتغير بسرعة منا الحذر لضمان الامتثال في مختلف الولايات القضائية. إن معالجة هذه المخاطر وتحقيق عوائد مستدامة هو المفتاح لدفع التقدم التكنولوجي والتطبيق الواسع النطاق.
دعونا نتابع تطور هذا المجال معًا، وندفع التقدم من خلال التعاون، ونغتنم الفرص التي تظهر في هذا السوق سريع التوسع.
ابتكار تكنولوجيا الروبوتات هو رحلة من الأفضل أن نخوضها معًا :)
أخيرًا، أود أن أشكر Chain of Thought على "Robotics & The Age of Physical AI" لدعمهم القيم في بحثي.
