Революція автоматизації, що керується AI та шифруванням: "ChatGPT момент" Ботів

Поява ChatGPT кардинально змінила уявлення та очікування людей щодо штучного інтелекту. Коли великі мовні моделі почали взаємодіяти з зовнішнім світом програмного забезпечення, багато хто вважав, що AI-агенти є остаточною формою. Однак, озираючись на класичні науково-фантастичні твори, можна зрозуміти, що справжня мрія людства полягає в тому, щоб штучний інтелект взаємодіяв у фізичному світі у формі Ботів.

Експерти в галузі вважають, що "ChatGPT-час" у сфері Ботів незабаром настане. Останніми роками прориви в штучному інтелекті змінюють галузевий ландшафт, а покращення в технології акумуляторів, оптимізації затримки та збору даних ще більше формуватимуть майбутній розвиток. Технології шифрування також відіграватимуть важливу роль у цьому процесі. Безпека Ботів, фінансування, оцінка та освіта є вертикальними сферами, на які потрібно звернути особливу увагу.

Елементи змін

Прорив штучного інтелекту

Прогрес у багатомодальних великих мовних моделях забезпечує необхідний "мозок" для Ботів у виконанні складних завдань. Боти в основному сприймають середовище за допомогою зору та слуху. Традиційні моделі комп’ютерного зору хоча й добре справляються з виявленням або класифікацією об'єктів, проте їм важко перетворити візуальну інформацію на цілеспрямовані дії. Великі мовні моделі демонструють відмінні результати в розумінні та генерації тексту, але мають обмежені можливості сприйняття фізичного світу.

Візуально-мовно-дійова модель ( VLA ) дозволяє Ботам інтегрувати візуальне сприйняття, мовне розуміння та фізичні дії в єдиній обчислювальній рамці. У лютому 2025 року компанія, яка випустила універсальну модель контролю гуманоїдних роботів, встановила нові стандарти для галузі завдяки можливостям нульового зразка та двосистемній архітектурі. Характеристика нульового зразка дозволяє Ботам адаптуватися до нових сцен, нових об'єктів та нових інструкцій без повторного навчання для кожного завдання. Двосистемна архітектура розділяє високорівневе міркування та легковагове міркування, досягаючи комерційного гуманоїдного робота з людським мисленням та миттєвою точністю.

Економічні Боти стають реальністю

Технології, що змінюють світ, мають бути доступними. Коли ціна певних Ботів буде нижчою за ціну середнього автомобіля або річний дохід на рівні мінімальної зарплати в США, світ, у якому фізична праця та повсякденні справи в основному виконуються Ботами, більше не буде далеким.

з складу до споживчого ринку

Технології Боти розширюються з рішень для складу в споживчий сектор. Цей світ створений для людей — люди можуть виконати всі роботи спеціалізованих Ботів, тоді як спеціалізовані Боти не можуть виконати всі роботи людей. Компанії, що займаються Ботами, більше не обмежуються виробництвом промислових Ботів, а переходять до розробки більш універсальних гуманоїдних Ботів. Отже, передова технологія Ботів існує не лише на складах, а й проникає в повсякденне життя.

Вартість є одним з основних вузьких місць масштабованості. Найважливішим показником є загальна вартість на годину, яка обчислюється як сума вартості можливостей часу на навчання та зарядку, вартості виконання завдань та вартості придбання Ботів, поділена на загальний час роботи Ботів. Ця вартість повинна бути нижчою за середній рівень заробітної плати в відповідній галузі, щоб бути конкурентоспроможною.

Щоб повністю проникнути в складську галузь, загальні витрати на Боти мають бути нижчими за 31,39 долара на годину. А в найбільшому споживчому ринку — приватній освіті та сфері охорони здоров'я, ці витрати повинні контролюватися на рівні нижче 35,18 долара. Наразі Боти розвиваються в напрямку більшої дешевизни, ефективності та універсальності.

Наступний прорив у технологіях Ботів

оптимізація батареї

Технологія акумуляторів завжди була вузьким місцем для дружніх до користувача Ботів. Ранні електромобілі через обмеження технології акумуляторів мали короткий пробіг, високу вартість та низьку практичність, що ускладнювало їх поширення, а Боти стикаються з тією ж проблемою. Деякі комерційні Боти мають лише 90 хвилин до 2 годин автономної роботи. Користувачі явно не бажають заряджати їх вручну кожні дві години, тому автономна зарядка та інфраструктура для підключення стали пріоритетними напрямками розвитку. Наразі є два основних режими зарядки Ботів: заміна акумулятора або пряма зарядка.

Режим заміни батареї забезпечує безперервну роботу шляхом швидкої заміни виснаженого батарейного блоку, максимально зменшуючи час простою, що підходить для польових або заводських умов. Цей процес може бути виконаний вручну або автоматизовано.

Безконтактна зарядка використовує бездротовий метод живлення. Хоча повне заряджання займає більше часу, але це дозволяє легко реалізувати повністю автоматизований процес.

оптимізація затримки

Операції з низькою затримкою можна поділити на два типи: сприйняття середовища та віддалене управління. Сприйняття означає просторову пізнавальну здатність Боти до навколишнього середовища, тоді як віддалене управління стосується реального контролю оператора.

Дослідження показують, що системи сприйняття Ботів починаються з недорогих сенсорів, але технологічний бар'єр полягає у програмному забезпеченні для інтеграції, енергоефективних обчисленнях і мілісекундних точних контурів. Коли Боти завершують просторову локалізацію, легка нейронна мережа маркує елементи, такі як перешкоди, піддони чи люди. Після введення міток сцени в систему планування негайно генеруються команди для двигунів, які відправляються до ніг, коліс або маніпуляторів. Затримка сприйняття менше 50 мілісекунд дорівнює швидкості людських рефлексів — будь-яка затримка, що перевищує цей поріг, призведе до незграбності Ботів. Тому 90% рішень повинні бути прийняті за допомогою єдиної мережі зорово-мовно-дійової на місцевому рівні.

Цілком автономні Боти повинні забезпечити низьку затримку VLA моделі менше ніж 50 мілісекунд; віддалено керовані Боти вимагають, щоб затримка сигналу між робочою станцією та Ботом не перевищувала 50 мілісекунд. Важливість VLA моделі тут особливо підкреслюється — якщо візуальні та текстові дані обробляються різними моделями, а потім вводяться в велику мовну модель, загальна затримка значно перевищить поріг у 50 мілісекунд.

Оптимізація збору даних

Збір даних має три основні способи: відеодані з реального світу, синтетичні дані та дані віддаленого керування. Основною перешкодою між реальними даними та синтетичними даними є подолання різниці між фізичною поведінкою Ботів та відео/модельними симуляціями. Реальні відеодані не відображають фізичних деталей, таких як зворотний зв'язок, помилки руху суглобів і деформація матеріалів; синтетичні дані ж страждають від нестачі непередбачуваних змінних, таких як відмови сенсорів і коефіцієнт тертя.

Найбільш перспективним способом збору даних є дистанційне керування — виконання завдань роботами під контролем оператора з дистанційного керування. Але витрати на працю є основним обмежуючим фактором збору даних за допомогою дистанційного керування.

Розробка спеціалізованого апаратного забезпечення також пропонує нові рішення для збору високоякісних даних. Одна компанія поєднала традиційні методи з спеціалізованим апаратним забезпеченням, збираючи багатовимірні дані про рухи людини, які після обробки перетворюються на набори даних, придатні для навчання нейронних мереж Ботів, разом з швидким циклом ітерацій, забезпечуючи величезну кількість високоякісних даних для навчання AI Ботів. Ці технологічні канали спільно скорочують шлях перетворення з сирих даних до розгорнутого Бота.

Основні сфери дослідження

шифрування технологій та Боти

Технології шифрування можуть стимулювати недовірених сторін підвищувати ефективність мережі Ботів. На основі вищезгаданих ключових областей, технології шифрування можуть підвищити ефективність у трьох аспектах: інтеграція інфраструктури, оптимізація затримок та збір даних.

Децентралізована фізична інфраструктурна мережа ( DePIN ) має потенціал революціонізувати інфраструктуру зарядки. Коли людино-подібні Боти функціонуватимуть по всьому світу, зарядні станції повинні бути так само доступні, як і автозаправні станції. Централізовані мережі потребують величезних початкових інвестицій, тоді як DePIN розподіляє витрати на операторів вузлів, що дозволяє швидко розширювати зарядні пристрої на більші території.

DePIN також може використовувати розподілену інфраструктуру для оптимізації затримки віддаленого керування. Завдяки агрегації географічно розподілених ресурсів обчислювальних вузлів на краю, команди віддаленого керування можуть оброблятися місцевими або найближчими доступними вузлами, що максимально скорочує відстань передачі даних і суттєво знижує затримку зв'язку. Але наразі проекти DePIN в основному зосереджені на децентралізованому зберіганні, розподілі контенту та спільному використанні пропускної здатності, хоча є проекти, які демонструють переваги обчислень на краю в потоковій передачі або Інтернеті речей, це ще не поширюється на роботи або віддалене керування.

Дистанційне управління є найбільш перспективним способом збору даних, але централізовані організації наймають професіоналів для збору даних з надзвичайно високими витратами. DePIN вирішує цю проблему, заохочуючи третіх сторін надавати дані дистанційного управління за допомогою шифрувальних токенів. Один проект створює глобальну мережу операторів дистанційного управління, перетворюючи їх внесок на токенізовані цифрові активи, формуючи децентралізовану систему без дозволів — учасники можуть отримувати прибуток, брати участь в управлінні та сприяти навчанням AGI Ботів.

Безпека завжди є головним занепокоєнням

Кінцева мета технології Ботів полягає в досягненні повної автономії, але, як попереджають деякі науково-фантастичні фільми, людство найбільше не хоче бачити, як автономність перетворює Ботів на агресивну зброю. Проблеми безпеки великих мовних моделей викликали занепокоєння, і коли ці моделі отримають можливість фізичної дії, безпека Ботів стане ключовою передумовою для прийняття суспільством.

Економічна безпека є одним з стовпів процвітання екосистеми Ботів. Одна компанія в цій галузі працює над створенням децентралізованого рівня координації машин, що забезпечує аутентифікацію ідентичності пристроїв, перевірку фізичної присутності та отримання ресурсів за допомогою шифрування. На відміну від простого управління ринком завдань, ця система дозволяє Ботам самостійно підтверджувати інформацію про ідентичність, геолокацію та записи поведінки без залежності від централізованих посередників.

Обмеження поведінки та ідентифікація виконуються за допомогою механізмів на блокчейні, що забезпечує можливість аудиту відповідності для всіх. Боти, які відповідають стандартам безпеки, вимогам якості та регіональним нормам, отримають винагороди, тоді як порушники зіткнуться з покараннями або позбавленням кваліфікації, що сприяє встановленню механізмів підзвітності та довіри в автономній мережі машин.

Треті сторони в системі повторного заставлення також можуть забезпечити рівноцінні гарантії безпеки. Хоча систему покарань ще потрібно вдосконалити, відповідні технології вже стали практичними. Очікується, що в найближчому часі сформуються галузеві стандарти безпеки, після чого параметри покарань будуть змодельовані відповідно до цих стандартів.

Приклад реалізації:

• Боти компанії приєдналися до мережі повторного заставлення.
• Встановіть перевіряються параметри конфіскації (наприклад, "застосування сили людського контакту більше 2500 ньютонів");
• Ставники надають гарантію, що Боти дотримуються параметрів;
• Якщо станеться порушення, застава буде використана як компенсація для жертви.

Цей режим заохочує компанії ставити безпеку на перше місце, а також сприяє прийняттю споживачами через механізм страхування пулу стейкінгу.

Заповнення прогалин у технологічному стеку Ботів

На відміну від AI, у сфері ботів важко почати при обмежених фінансах. Щоб зробити ботів доступними, поріг їхнього розвитку потрібно знизити до зручності розробки застосунків AI. Існує простір для вдосконалення на трьох рівнях: механізм фінансування, система оцінки та освітня екосистема.

Фінансування є болючою точкою в галузі Ботів. Розробка комп'ютерних програм потребує лише одного комп'ютера та хмарних обчислювальних ресурсів, тоді як створення повнофункціонального робота вимагає закупівлі двигунів, датчиків, акумуляторів та іншого апаратного забезпечення, що легко перевищує 100 тисяч доларів. Ця апаратна природа робить розробку роботів менш гнучкою та дорогою в порівнянні з AI.

Інфраструктура оцінки роботів у реальних умовах все ще перебуває на стадії зародження. У сфері ШІ вже встановлено чітку систему функцій втрат, тестування може бути повністю віртуалізоване. Але відмінні віртуальні стратегії не можуть бути безпосередньо перетворені на ефективні рішення у реальному світі. Розробка Боти потребує тестування оцінювальних засобів автономних стратегій у різноманітних реальних умовах, щоб здійснити ітераційне оптимізування.

Коли ця інфраструктура стане зрілою, таланти масово хлинуть, а гуманоїдні Боти повторять криву вибуху Web2. Одна компанія шифрування Ботів рухається в цьому напрямку — її відкритий проект ( "роботизована версія Android-системи" ) перетворює первинне обладнання на економічно свідомі оновлювальні інтелекти. Модулі зорового, мовного та рухового планування можуть підключатися та використовуватися, як мобільні додатки, усі кроки міркувань представлені простою англійською мовою, що дозволяє операторам перевіряти або коригувати поведінку без необхідності взаємодії з прошивкою. Ця здатність до міркування на природній мові дозволяє новому поколінню талантів безшовно входити в сферу робототехніки, роблячи ключовий крок до вибуху революції Ботів, так само як відкритий рух прискорює AI.

Щільність талантів визначає траєкторію галузі. Структурована система загальної освіти є надзвичайно важливою для постачання талантів у сфері Ботів. Вихід компанії на біржу NASDAQ знаменує нову еру, в якій інтелектуальні машини беруть участь у фінансових інноваціях та реальній освіті. Компанія спільно з партнерами оголосила, що вперше впровадить універсальний освітній курс на основі гуманоїдних Ботів у державних школах K-12 США. Курс спроектований з урахуванням незалежності платформи, що дозволяє адаптувати його до різних форм Ботів і надає студентам можливості для практичних занять. Цей позитивний сигнал підсилює думки в індустрії: в найближчі роки ресурси освіти Ботів.