Решение DePIN для устранения самого большого «слепого пятна» искусственного интеллекта

На дворе 2030 год, и вы отправили своего робота-гуманоида купить кетчуп в продуктовом магазине. Он умеет ходить, у него ловкие руки, и он может нести больше продуктов, чем любой родитель. Камеры высокого разрешения, гироскопы и датчики давления помогают роботу бесшумно перемещаться по проходам с такой грацией, что вы почти забываете, что он безнадежно заблудился. Как и его Human собратья, он обречен бесцельно бродить по магазину, делая ставки на то, что в этом магазине кетчуп стоит в отделе с приправами или соусами .

Нильс Пиль, генеральный директор и основатель Auki Labs — предприниматель, поведенческий инженер и социальный трансгуманист, специализирующийся на пересечении современных Технологии и Human поведения.

Целых 65% американских покупателей продуктовых магазинов проводят в магазине более получаса за один поход за покупками, а среднестатистический покупатель также уходит без товара, который T может найти, при каждом третьем посещении . Без некоторых довольно значительных изменений в том, как роботы и компьютеры понимают и ориентируются в физическом мире, нет особых оснований полагать, что ваш человекоподобный робот будет жить лучше — не без децентрализованной сети машинного восприятия, возможно, самого важного DePIN для будущего с независимым роботы-агенты.

Как и люди, машины ориентируются либо по памяти, либо по указаниям. На протяжении десятилетий наиболее распространенным способом получения навигации для машин и людей были спутники геопозиционирования, такие как GPS. Однако по мере того, как наши города растут, GPS начинает показывать свой возраст.

Хотя вы редко об этом задумываетесь, GPS — это Технологии , основанная на прямой видимости, которая требует непрерывного пути между вами и несколькими спутниками. Вот почему он так плохо работает в больших городах и закрытых помещениях.

Было сделано несколько улучшений, чтобы попытаться заполнить пробелы. ONE из первых, с первых дней существования мобильных компьютеров, было то, что мобильные телефоны незаметно измеряли уровень сигнала на каждом Wi-Fi-маршрутизаторе, мимо которого они проходили. Со временем, благодаря сложной триангуляции, таким компаниям, как Skyhook и Google, удалось создать карты с низким разрешением, на которых показаны местоположения многих Wi-Fi-маршрутизаторов в мире. Вот почему навигационные приложения, такие как Google Maps, попросят вас включить Wi-Fi, чтобы получить лучшие результаты.

За последнее десятилетие критики подняли множество проблем с Политика конфиденциальности и исков, связанных с триангуляцией Wi-Fi. И справедливо будет сказать, что, к сожалению, Политика конфиденциальности проиграла эту битву. Некоторым утешением, возможно, является то, что триангуляция Wi-Fi по-прежнему помогает обычному пользователю позиционировать себя с точностью до нескольких метров — этого недостаточно для того, чтобы наш робот, достающий кетчуп, даже правильно понял, в каком проходе он находится.

Итак, крупные технологии обратились к следующему многообещающему достижению в области геолокации: системам визуального позиционирования. Системы визуального позиционирования (VPS), возглавляемые такими компаниями, как Niantic и Snap, сравнивают мир, видимый бортовой камерой, с внешней памятью о том, как LOOKS мир, хранящейся в их централизованно управляемом облаке. Короче говоря, VPS — это сделка, в которой вы сообщаете крупным технологическим компаниям, на что вы смотрите, чтобы они могли сказать, где вы находитесь.

Системы визуального позиционирования имеют точность до сантиметра в идеальных условиях и менее метра во многих общественных городских пространствах. Именно из-за этой беспрецедентной точности крупные технологические компании делают ставку на VPS для будущего робототехники и очков AR .

Но это должно заставить нас остановиться. Вспоминая многочисленные нарушения Политика конфиденциальности в прошлые времена мобильных социальных сетей, как мы будем жить, когда крупные технологические компании смогут видеть мир нашими глазами, а наши дома и частные пространства — через наших компьютерных компаньонов?

Если вы зайдете в продуктовый магазин и начнете снимать полки, вас быстро выпроводят из магазина. Продукты , размещенные на уровне глаз, с большей вероятностью будут выбраны и куплены, и ритейлеры тщательно продумывают, как разместить свои продукты, чтобы максимизировать продажи. Таким образом, визуальный мерчандайзинг магазинов тщательно охраняется конкурентными секретами.

Проще говоря, магазины не заинтересованы в том, чтобы делиться информацией о выкладке своих магазинов с центральным сервисом. Было бы неразумно ожидать, что наш робот сможет просто появиться в магазине и мгновенно узнать, где находится каждый товар, поскольку это подорвет интеллектуальную собственность магазина.

Вместо этого лучшее, на что мы можем надеяться, — это то, что у магазина будет собственная автономная и безопасная система, которая сможет отвечать на вопросы роботов об отдельных продуктах и ​​направлять очки AI и AR туда, куда им нужно, не ставя под угрозу корпоративную безопасность.

Внимательный читатель уже заметит, в чем DePIN обещает превзойти гигантов эпохи Web2 и представить нам наш кетчуп с сохранением конфиденциальности.

В отличие от людей, роботы и компьютеры могут обмениваться пространственными данными друг с другом, совместно воспринимая мир. Совместные пространственные вычисления позволят машинам лучше ориентироваться в мире, подключаясь к другим внешним источникам информации. В парадигме Web3 DePIN этот обмен может быть как финансово стимулированным, так и криптографически безопасным.

Симпатичный пример — представить, что наш робот-покупатель продуктов может найти кетчуп быстрее, не ставя под угрозу корпоративную безопасность. Но последствия децентрализованного машинного восприятия ошеломляют. Как только беспилотные автомобили смогут координировать свои действия друг с другом и обмениваться информацией о дорожном движении в реальном времени, дорожное движение радикально изменится.

В Пекине, где машин на дорогах больше, чем людей в Лос-Анджелесе, каждый день в пути теряется более 1000 лет Human продуктивности. Децентрализованное восприятие машин позволит этим автомобилям двигаться быстрее и координировать друг друга, ежедневно открывая сотни лет производительности.

Децентрализованное машинное восприятие ONE позволит создать сохраняющие конфиденциальность AR очки меньшего форм-фактора, поскольку очки смогут переложить часть тяжелых пространственных вычислений на локальные серверы позиционирования и изменить Human общение столь же глубоко, как изобретение письма или телефон. Поскольку в течение следующих двадцати лет наша цивилизация вырастет до более чем 100 миллиардов разумных лиц, принимающих решения , децентрализованные сети машинного восприятия помогут ONE из них найти свое место в мире, как на Земле, так и за ее пределами.

Примечание. Мнения, выраженные в этой колонке, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения CoinDesk, Inc. или ее владельцев и аффилированных лиц.