AI ve şifreleme teknolojisi ile desteklenen otomasyon devrimi: Botların "ChatGPT anı"

ChatGPT'nin ortaya çıkışı, insanların yapay zeka konusundaki algılarını ve beklentilerini tamamen değiştirdi. Büyük dil modelleri dış yazılım dünyasıyla etkileşime başladığında, birçok kişi AI akıllı varlıklarının nihai formu olduğunu düşündü. Ancak klasik bilim kurgu eserlerine bakıldığında, insanlığın gerçek hayali, yapay zekanın fiziksel dünyada Botlar şeklinde etkileşimde bulunmasını sağlamaktır.

Sektör uzmanları, Botlar alanında "ChatGPT anı"nın yakında geleceğini düşünüyor. Son yıllarda yapay zekadaki atılımlar, sektör dinamiklerini değiştiriyor ve batarya teknolojisi, gecikme optimizasyonu ve veri toplama konusundaki iyileştirmeler gelecekteki gelişmeleri daha da şekillendirecek. Şifreleme teknolojisi de bu süreçte önemli bir rol oynayacak. Botlar güvenliği, finansman, değerlendirme ve eğitim, üzerinde durulması gereken dikey alanlardır.

Değişim Unsurları

Yapay Zeka突破

Çok modlu büyük dil modellerinin ilerlemesi, Botların karmaşık görevleri yerine getirmesi için gerekli "beyin"i sağlamaktadır. Botlar, çevreyi genellikle görsel ve işitsel algı ile algılar. Geleneksel bilgisayarla görme modelleri nesne tespiti veya sınıflandırmada iyi olsa da, görsel bilgiyi amaçlı eylem talimatlarına dönüştürmekte zorlanmaktadır. Büyük dil modelleri metin anlama ve üretme konusunda mükemmel performans gösterirken, fiziksel dünyanın algılanması konusunda sınırlı bir yeteneğe sahiptir.

Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA ), Botların tek bir hesaplama çerçevesinde görsel algı, dil anlama ve nesne eylemini entegre etmesini sağlar. Şubat 2025'te, bir şirket tarafından yayımlanan genel insansı robot kontrol modeli, sıfır örnek genelleme yeteneği ve çift sistem mimarisi ile sektörde yeni bir standart belirledi. Sıfır örnek genelleme özelliği, Botların her görev için tekrar tekrar eğitim almadan yeni sahnelere, yeni nesnelere ve yeni talimatlara uyum sağlamasını sağlar. Çift sistem mimarisi, yüksek düzeyde akıl yürütmeyi hafif akıl yürütmeden ayırarak, hem insana benzer düşünce hem de gerçek zamanlı kesinlik sunan ticari insansı robotlar geliştirmiştir.

Ekonomik Botlar gerçeğe dönüşüyor

Dünyayı değiştiren teknolojilerin yaygınlaşabilirliği vardır. Bazı botların fiyatları orta sınıf bir arabanın veya Amerika'nın en düşük yıllık gelirinin altına düştüğünde, fiziksel iş ve günlük işler çoğunlukla botlar tarafından yapıldığı bir dünyanın hayali artık çok uzak değil.

Depolamadan tüketici pazarına geçiş

Botlar teknolojisi, depo çözümlerinden tüketim alanına doğru genişliyor. Bu dünya, insanlar için tasarlandı - insanlar tüm uzman botların yaptığı işleri yapabilirken, uzman botlar tüm insanların yaptığı işleri yapamaz. Bot şirketleri artık sadece fabrikalara özel botlar üretmekle sınırlı kalmıyor, daha evrensel insansı botlar geliştirmeye yöneliyor. Bu nedenle bot teknolojisinin öncüsü yalnızca depolarda değil, günlük yaşama da sızacaktır.

Maliyet, ölçeklenebilirliğin en büyük darboğazlarından biridir. En kritik ölçüt, saat başına toplam maliyet olup, hesaplama şekli: eğitim ve şarj süresinin fırsat maliyeti, görev icra maliyeti ve Botlar edinim maliyetinin toplamı, Botların toplam çalışma süresine bölünmesidir. Bu maliyet, ilgili sektörün ortalama ücret seviyesinin altında olmalıdır ki rekabetçi olabilsin.

Depolama alanına tamamen sızmak için, Botların saatlik toplam maliyeti 31.39 doların altında olmalıdır. En büyük tüketici pazarında - özel eğitim ve sağlık hizmetleri alanında, bu maliyetin 35.18 doların altında tutulması gerekmektedir. Şu anda Botlar daha ucuz, daha verimli ve daha genel bir yöne doğru gelişiyor.

Botlar teknolojisinin bir sonraki atılımı

Pil optimizasyonu

Pil teknolojisi, kullanıcı dostu Botlar için her zaman bir engel olmuştur. Erken dönem elektrikli araçlar, pil teknolojisinin sınırlamaları nedeniyle kısa menzil, yüksek maliyet ve düşük kullanılabilirlik ile yaygınlaşmada zorluk yaşamıştır; Botlar da aynı sıkıntıyla karşı karşıyadır. Bazı ticari Botlar, tek bir şarjla yalnızca 90 dakika ile 2 saat arasında çalışabilmektedir. Kullanıcılar, her iki saatte bir manuel şarj yapmayı açıkça istemiyor, bu nedenle otonom şarj ve bağlantı altyapısı önemli gelişim alanları haline gelmiştir. Şu anda Botların şarj edilmesi için iki ana mod bulunmaktadır: pil değiştirme veya doğrudan şarj.

Pil değiştirme modu, boşalan pil grubunun hızlı bir şekilde değiştirilmesi yoluyla sürekli çalışma sağlar, kesinti süresini en aza indirir ve saha veya fabrika senaryoları için uygundur. Bu süreç manuel olarak veya otomatik olarak gerçekleştirilebilir.

Indüksiyon şarj, kablosuz güç sağlama yöntemini kullanır, tam şarj süresi uzun sürse de, tamamen otomatik bir süreci kolayca gerçekleştirir.

Gecikme optimizasyonu

Düşük gecikme işlemleri, çevresel algılama ve uzaktan kontrol olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. Algılama, Botların çevreye yönelik mekansal bilişsel yeteneğini ifade ederken, uzaktan kontrol ise insan operatörünün gerçek zamanlı kontrolünü açıkça belirtir.

Araştırmalar, Botlar algılama sistemlerinin ucuz sensörlerle başladığını göstermektedir, ancak teknolojik koruma duvarı, entegrasyon yazılımı, düşük güçlü hesaplama ve milisaniye düzeyinde hassas kontrol devrelerinde yatmaktadır. Botlar, uzamsal konumlandırmayı tamamladıktan sonra, hafif sinir ağları engeller, paletler veya insanlar gibi unsurları etiketleyecektir. Senaryo etiketleri planlama sistemine girdikten sonra, hemen ayak, tekerlek grubu veya mekanik kol için motor talimatları üretilir. 50 milisaniyenin altındaki algılama gecikmesi, insan refleks hızına eşittir - bu eşik değerini aşan her gecikme, Botların hareketlerinin beceriksiz olmasına yol açar. Bu nedenle, kararların %90'ı yerel olarak tek bir görsel-dil-hareket ağı aracılığıyla gerçekleştirilmelidir.

Tam bağımsız Botlar, yüksek performanslı VLA modelinin gecikmesini 50 milisaniyenin altında tutmalıdır; uzaktan kontrol edilen Botlar ise işlemci ile Botlar arasındaki sinyal gecikmesinin 50 milisaniyeyi geçmemesini gerektirir. Burada VLA modelinin önemi özellikle vurgulanmaktadır - eğer görsel ve metin girişi farklı modeller tarafından işlenip daha sonra büyük dil modeline girilirse, toplam gecikme 50 milisaniye eşiğini aşacaktır.

Veri toplama optimizasyonu

Veri toplamanın üç ana yolu vardır: gerçek dünya video verileri, sentetik veriler ve uzaktan kontrol verileri. Gerçek veriler ile sentetik verilerin temel engeli, robotların fiziksel davranışları ile video/simülasyon modelleri arasındaki farkları gidermektir. Gerçek video verileri, kuvvet geri bildirimi, eklem hareket hataları ve malzeme deformasyonu gibi fiziksel detaylardan yoksundur; simülasyon verileri ise sensör arızaları, sürtünme katsayısı gibi öngörülemeyen değişkenlerden yoksundur.

En potansiyelli veri toplama yöntemi uzaktan kontrol—insan operatörlerin uzaktan Botları kontrol ederek görevleri yerine getirmesidir. Ancak, insan gücü maliyeti uzaktan kontrol ile veri toplamanın ana kısıtlama faktörüdür.

Özel donanım geliştirme, yüksek kaliteli veri toplama için yeni çözümler sunmaktadır. Bir şirket, yaygın yöntemler ile özel donanımı birleştirerek çok boyutlu insan hareket verilerini toplamakta, işlendikten sonra bunları Botlar sinir ağı eğitimi için uygun veri setlerine dönüştürmekte, hızlı yineleme döngüsü ile AI Botları eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli veri sağlamaktadır. Bu teknik boru hatları, ham verilerden dağıtılabilir Botlara dönüşüm yolunu kısaltmaktadır.

Önemli Keşif Alanları

şifreleme teknolojisi ile Botlar entegrasyonu

şifreleme teknolojisi, güvenilmez tarafları robotlar ağ verimliliğini artırmaya teşvik edebilir. Önceki metinde bahsedilen ana alanlar temelinde, şifreleme teknolojisi altyapı entegrasyonu, gecikme optimizasyonu ve veri toplama açısından verimliliği artırabilir.

Merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), şarj altyapısını devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. İnsan benzeri Botlar, otomobiller gibi küresel ölçekte çalıştığında, şarj istasyonlarının benzin istasyonları kadar erişilebilir olması gerekiyor. Merkezi ağlar büyük miktarda ön yatırım gerektirirken, DePIN maliyetleri düğüm işletmecilerine dağıtarak şarj tesislerinin daha fazla alana hızla yayılmasını sağlıyor.

DePIN ayrıca dağıtık altyapıyı kullanarak uzaktan kontrol gecikmesini optimize edebilir. Coğrafi olarak dağılmış kenar düğümlerinin hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek, uzaktan kontrol komutları yerel veya en yakın kullanılabilir düğüm tarafından işlenebilir, veri iletim mesafesi en aza indirilir ve iletişim gecikmesi önemli ölçüde azaltılır. Ancak mevcut DePIN projeleri esas olarak merkeziyetsiz depolama, içerik dağıtımı ve bant genişliği paylaşımına odaklanmaktadır. Kenar hesaplamanın akışkan medya veya nesnelerin internetindeki uygulama avantajlarını gösteren projeler olmasına rağmen, henüz robotlar veya uzaktan kontrol alanına genişletilmemiştir.

Uzaktan kontrol, en umut verici veri toplama yöntemidir, ancak merkezi varlıkların profesyonel personel istihdam etmesi son derece maliyetlidir. DePIN, üçüncü tarafların uzaktan kontrol verisi sağlamasını teşvik etmek için şifreleme tokenleri kullanarak bu sorunu çözmektedir. Bir proje, küresel bir uzaktan operatör ağı kurarak katkılarını tokenize dijital varlıklara dönüştürmekte ve izin gerektirmeyen merkeziyetsiz bir sistem oluşturmakta - katılımcılar hem kazanç elde edebilir hem de yönetişime katılabilir ve AGI botlarının eğitimine katkıda bulunabilir.

Güvenlik her zaman temel endişedir.

Botlar teknolojisinin nihai hedefi tamamen otonom hale gelmektir, ancak bazı bilim kurgu filmlerinin uyardığı gibi, insanlığın en az istediği şey, otonomitenin botları saldırgan silahlara dönüştürmesidir. Büyük dil modellerinin güvenlik sorunları endişe yaratmıştır ve bu modeller fiziksel eylem kabiliyetine sahip olduğunda, bot güvenliği toplumsal kabulün ana şartı haline gelmektedir.

Ekonomik güvenlik, Botlar ekosisteminin refahının temel taşlarından biridir. Bu alandaki bir şirket, cihaz kimlik doğrulama, fiziksel varlık doğrulama ve kaynak edinimi sağlamak için şifreleme kanıtı ile merkeziyetsiz bir makine koordinasyon katmanı inşa etmektedir. Basit görev pazarı yönetiminden farklı olarak, bu sistem Botların merkezi bir aracıyı bağımlı olmadan, kimlik bilgilerini, coğrafi konumlarını ve davranış kayıtlarını bağımsız bir şekilde kanıtlamalarını sağlamaktadır.

Davranış kısıtlamaları ve kimlik doğrulama, zincir üzerindeki mekanizmalar aracılığıyla yürütülür ve herkesin uyumluluğu denetlemesini sağlar. Güvenlik standartlarına, kalite gereksinimlerine ve bölgesel normlara uyan Botlar ödüllendirilecek, ihlal edenler ise ceza veya diskalifiye ile karşılaşacak, böylece otonom makine ağı içinde hesap verebilirlik ve güven mekanizması kurulacaktır.

Üçüncü taraf yeniden teminat ağı da eşit güvenlik garantileri sunabilir. Ceza parametreleri sistemi henüz geliştirilmesi gereken bir aşamada olsa da, ilgili teknolojiler pratik aşamaya girmiştir. Sektör güvenlik standartlarının yakında oluşması bekleniyor ve o zamana kadar ceza parametreleri bu standartlara referans verilerek modellenebilir.

Uygulama Planı Örneği:

• Botlar şirketi yeniden teminat ağına katıldı.
• Doğrulanabilir el koyma parametreleri belirleyin (örneğin, "2500 Newton'dan fazla insan temas kuvveti uygulama");
• Teminat sağlayıcıları, Botların parametrelere uymasını sağlamak için teminat sunar;
• İhlal gerçekleşirse, teminat mağdura tazminat olarak kullanılacaktır.

Bu model, işletmeleri güvenliği öncelikli hale getirmeye teşvik ederken, aynı zamanda stake edilen fon havuzunun sigorta mekanizması aracılığıyla tüketici kabulünü artırmaktadır.

Botlar teknolojik yelpazesindeki boşlukları doldurmak

AI'den farklı olarak, Botlar alanında sınırlı fonlarla başlamak zor. Botların yaygınlığını sağlamak için, geliştirme eşiğinin AI uygulama geliştirme kadar kolay hale getirilmesi gerekiyor. Üç alanda iyileştirme potansiyeli var: finansman mekanizması, değerlendirme sistemi ve eğitim ekosistemi.

Finansman, Botlar alanının acı noktasıdır. Bilgisayar programı geliştirmek için yalnızca bir bilgisayar ve bulut bilişim kaynakları gerekirken, tam işlevsel bir Bot oluşturmak için motor, sensör, pil gibi donanımlar satın almak zorundasınız; maliyet kolayca 100.000 doları aşabilir. Bu donanım özellikleri, Bot geliştirmeyi AI'ye göre daha az esnek ve daha maliyetli hale getirir.

Gerçek dünya senaryolarında Botlar değerlendirme altyapısı henüz gelişim aşamasındadır. AI alanında belirgin bir kayıp fonksiyonu sistemi kurulmuştur, testler tamamen sanallaştırılabilir. Ancak, mükemmel sanal stratejiler doğrudan gerçek dünyada etkili çözümler haline dönüşemez. Botlar, çeşitli gerçek ortamlarda otonom stratejilerin değerlendirme tesislerini test etmelidir, böylece iteratif optimizasyonu gerçekleştirebilir.

Altyapılar olgunlaştıkça, yetenekler büyük bir akınla gelecektir ve insansı robotlar Web2'nin patlama eğrisini yeniden yaşayacaktır. Bir şifreleme botu şirketi bu yönde ilerliyor - açık kaynak projesi ( "robot versiyonu Android sistemi" ), orijinal donanımı ekonomik bilince sahip yükseltilebilir akıllı varlıklara dönüştürüyor. Görsel, dil ve hareket planlama modülleri, telefon uygulamaları gibi tak çalıştır biçiminde kullanılabilir ve tüm akıl yürütme adımları sade İngilizce ile sunulmaktadır, böylece operatörler firmware ile temas etmeden davranışları denetleyebilir veya ayarlayabilir. Bu doğal dil akıl yürütme yeteneği, yeni nesil yeteneklerin robotik alana sorunsuz bir şekilde girmesini sağlıyor ve robot devrimini ateşleyecek açık platform için kritik bir adım atıyor; tıpkı açık kaynak hareketinin AI üzerindeki hızlandırıcı etkisi gibi.

Yetenek yoğunluğu sektörün gidişatını belirler. Yapılandırılmış kapsayıcı eğitim sistemi, Botlar alanında yetenek akışını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bir şirketin Nasdaq'a girişi, akıllı makinelerin finansal yenilik ve fiziksel eğitimde eş zamanlı olarak yer aldığı yeni bir dönemin başladığını simgeliyor. Şirket, ortaklarıyla birlikte ABD'deki K-12 devlet okullarında insan biçimli Botlar temelinde ilk genel eğitim müfredatını başlatacaklarını duyurdu. Bu müfredat, platform bağımsızlığına sahiptir ve çeşitli Bot şekillerine uyum sağlayarak öğrencilere pratik uygulama fırsatları sunmaktadır. Bu olumlu sinyal, sektördeki gözlemleri güçlendiriyor: Önümüzdeki yıllarda Botlar eğitimi kaynaklarının...