بندي إيه آي وزينو يتعاونان لربط الذكاء الاصطناعي المادي والأصل على السلسلة للروبوتات

تعاونت شركة Pundi AI مع ZenO لثورة في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. مع توفر المزيد من المعلومات من العالم الحقيقي ومن التجربة البشرية الشخصية لتشغيل الروبوتات والآلات المستقلة مع انتقالنا إلى عصر يمكن فيه للذكاء الاصطناعي التعلم من شيء آخر غير النص والكود، ستدمج الشراكة مجموعات بيانات ZenO مع سجل على السلسلة يوضح مصدر تلك البيانات، لإنشاء سوق لشراء بيانات واقعية وقابلة للتحقق تربط الذكاء الرقمي (AI) والبيئات الفيزيائية الواقعية.

الحلقة المفقودة – لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى الواقع

لتمكين الروبوتات من العمل في أي مكان غير المختبر، يحتاجون إلى فهم حركة الإنسان، والمساحة حول تلك الحركات، وكيفية اتخاذ القرارات من خلال النظر في السياق. معظم مجموعات البيانات المستخدمة تفتقد مكونًا أساسيًا – وجهة نظر “الشخص الأول” للعالم. هذه معلومات مهمة إذا أردنا بناء روبوتات يمكنها العمل كما يفعل البشر في مدينة مكتظة أو التعامل مع أشياء هشة جدًا كما يفعل البشر.

تستخدم هذه التعاونات تجارب بشرية من العالم الحقيقي لبناء مجموعات بيانات قابلة للقراءة بواسطة الآلة. وقال البيان: “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يحتاج إلى تجربة العالم مباشرة”. ستُستخدم تقنيات قابلة للارتداء مثل النظارات الذكية لجمع البيانات الحسية من عيني وسمع المستخدم ككيان حي. البيانات المركزية على الذات (Ego-centric) هي الأفضل لتدريب الأنظمة المستقلة لأنها تعكس كيف تختبر الكيانات البيولوجية والأنظمة المستقلة بيئاتها.

ضمان سلامة البيانات من خلال أصل على السلسلة

جانب بارز من هذه الشراكة هو التركيز على أصل البيانات على السلسلة. مع انتشار هلوسات الذكاء الاصطناعي والتزييف العميق، فإن سلامة بيانات التدريب أمر حاسم. مع تسجيل أصل البيانات على بلوكشين، تخلق Pundi AI نظامًا يمكن من خلاله تأكيد وتتبع البيانات في سوقهم بشكل غير قابل للتغيير.

من خلال اللامركزية في إدارة البيانات، يمكن للمطورين تتبع مصدر وتاريخ مجموعات البيانات التي يشترونها، وبالتالي سيكونون أقل عرضة لتدريب نماذج الروبوتات على بيانات تم تعديلها أو تحيزها. النتيجة هي ذكاء اصطناعي مستقل أكثر أمانًا وموثوقية. هذا يتماشى أيضًا مع اتجاه أوسع لاستخدام البلوكشين لتأمين سلاسل التوريد عبر مجالات مختلفة في عالم Web3، بما في ذلك دمج بيانات الرياضة والأصول الإبداعية.

تمكين سوق بيانات Pundi AI

كسوق قادم للذكاء الاصطناعي مقابل الربح، سيكون سوق بيانات Pundi AI بمثابة مصدر مركزي لبيانات العالم الحقيقي، مما يمكّن مزودي تدريب الذكاء الاصطناعي من مكافأة المستخدمين على مساهماتهم. سيسمح ذلك لـ Pundi AI ببناء نموذج أكثر ديمقراطية لتطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه الأوسع.

سيعزز ZenO فائدة السوق من خلال توفير قناة إضافية للحصول على البيانات عبر مجموعات بيانات “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي”، بدلاً من الاعتماد فقط على الوسائل الرقمية. تقدر شركة McKinsey أن هناك زيادة هائلة في الطلب على مجموعات البيانات عالية الجودة والمتخصصة التي يتم إنشاؤها بواسطة الأتمتة الفيزيائية مع توجه الذكاء الاصطناعي التوليدي نحو الأتمتة الفيزيائية. توفر بنية Pundi AI التحتية وسيلة فعالة لمشاركة وتوزيع هذه البيانات المتخصصة، مما يتيح للشركات الناشئة والشركات التقنية الكبرى الوصول إلى نفس الموارد اللازمة لتحسين خوارزميات الروبوتات الخاصة بهم.

الخلاصة

عند مفترق طرق Web3 والذكاء الاصطناعي، تمثل الشراكة تطورًا هامًا. ستخلق الشراكة تجربة من وجهة نظر الشخص الأول للبشر، كما يُرى من خلال عيونهم، باستخدام البلوكشين لتأمين ندرة الأصول الرقمية، بالإضافة إلى الحفاظ على دقة التاريخ لتلك الروبوتات قيد التطوير. ستلمس الروبوتات والذكاء الاصطناعي الفيزيائي العالم المادي بشكل أكبر يومًا بعد يوم. ستتيح فرص مثل منصة Pundi AI للأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العالم المادي أن تتدرب بأفضل وأكثر الطرق دقة لتعكس واقعها.