5 trillionlik bozor arafasida: embodied intelligence × Web3 investitsiya imkoniyatlari qayerda?

Muallif: merakiki

Tarjima: TechFlow Deep Tide

O'nlab yillar davomida robototexnika juda tor doirada qo'llanilgan, asosan tuzilgan zavod muhitida takroriy vazifalarni bajarishga qaratilgan edi. Biroq, bugungi sun'iy intellekt (AI) robototexnika sohasini tubdan o'zgartirmoqda, robotlarga foydalanuvchi ko'rsatmalarini tushunish va bajarish, shuningdek, dinamik muhitga moslashish imkonini bermoqda.

Biz tez o'sayotgan yangi davrga kirib bormoqdamiz. Citi Bank prognoziga ko'ra, 2035 yilga kelib dunyo bo'ylab 1.3 milliardta robot joylashtiriladi va ularning qo'llanilishi zavodlardan uy va xizmat ko'rsatish sohalarigacha kengayadi. Shu bilan birga, Morgan Stanley faqat inson shaklidagi robotlar bozori 2050 yilga kelib 5 trillion dollarga yetishi mumkinligini taxmin qilmoqda.

Ushbu kengayish ulkan bozor salohiyatini ochib bersa-da, markazlashuv, ishonch, maxfiylik va kengaytiriluvchanlik kabi muhim muammolar ham yuzaga chiqmoqda. Web3 texnologiyasi esa markazlashmagan, tekshiriladigan, maxfiylikni himoya qiluvchi va hamkorlikdagi robotlar tarmog'ini qo'llab-quvvatlash orqali ushbu muammolarga inqilobiy yechimlar taklif qilmoqda.

Ushbu maqolada biz doimiy rivojlanayotgan AI robotlar qiymat zanjirini chuqur o'rganamiz, ayniqsa inson shaklidagi robotlar sohasiga e'tibor qaratamiz va AI robotlari hamda Web3 texnologiyasining integratsiyasi keltirib chiqaradigan jozibali imkoniyatlarni ochib beramiz.

AI robotlar qiymat zanjiri

AI robotlar qiymat zanjiri to'rtta asosiy qatlamdan iborat: apparat, intellekt, ma'lumot va agentlar. Har bir qatlam boshqalariga asoslanadi va robotlarga murakkab real muhitda sezish, mulohaza yuritish va harakat qilish imkonini beradi.

So'nggi yillarda Unitree va Figure AI kabi soha yetakchilari boshchiligida apparat qatlamida sezilarli yutuqlarga erishildi. Biroq, apparatdan tashqari qatlamlarda hali ham ko'plab muhim muammolar mavjud, xususan, yuqori sifatli ma'lumotlar to'plamining yetishmasligi, universal asosiy modellarning yo'qligi, qurilmalararomoslashuvchanlikning pastligi va ishonchli edge computingga ehtiyoj. Shu sababli, hozirgi eng katta rivojlanish imkoniyatlari intellekt, ma'lumot va agentlar qatlamlarida mavjud.

1.1 Apparat qatlami: “Tana”

Bugungi kunda zamonaviy “robot tanasi”ni ishlab chiqarish va joylashtirish har qachongidan osonroq. Hozirgi bozorda 100 dan ortiq turli inson shaklidagi robotlar mavjud, jumladan Tesla’ning Optimus, Unitree’ning G1, Agility Robotics’ning Digit va Figure AI’ning Figure 02.

Manba: Morgan Stanley, “100 humanoid robot: humanoid robot value chain map”

Bu taraqqiyot quyidagi uchta asosiy komponentdagi texnologik yutuqlarga bog‘liq:

• Aktuatorlar (Actuators): Robotning “mushaklari” sifatida aktuatorlar raqamli buyruqlarni aniq harakatlarga aylantiradi. Yuqori samarali motorlar innovatsiyasi robotlarga tez va aniq harakat qilish imkonini beradi, dielektrik elastomer aktuatorlar (DEAs) esa nozik vazifalar uchun mos keladi. Ushbu texnologiyalar robotlarning moslashuvchanligini sezilarli darajada oshirdi, masalan, Tesla’ning Optimus Gen 2 22 taerkinlik darajasiga (DoF) ega, Unitree’ning G1 ham insonlarga yaqin moslashuvchanlik va hayratlanarli harakat qobiliyatini namoyon etadi.

Manba: Unitree 2025 yil WAIC World Artificial Intelligence Conference’da o‘zining so‘nggi inson shaklidagi robotini boks musobaqasida namoyish qilmoqda

• Datchiklar (Sensors): Zamonaviy datchiklar robotlarga vizual, LIDAR/RADAR, taktil va audio kirishlar orqali muhitni sezish va talqin qilish imkonini beradi. Ushbu texnologiyalar robotlarga xavfsiz harakatlanish, aniq operatsiyalar va kontekstni anglash imkonini beradi.

• O‘rnatilgan hisoblash (Embedded Computing): Qurilmalardagi CPU, GPU va AI akseleratorlari (masalan, TPU va NPU) datchik ma’lumotlarini real vaqtda qayta ishlash va AI modellarini ishga tushirish imkonini beradi, bu esa mustaqil qaror qabul qilishni ta’minlaydi. Ishonchli past kechikishli ulanish uzluksiz muvofiqlashtirishni kafolatlaydi, gibrid edge-cloud arxitekturasi esa robotlarga og‘ir hisoblash vazifalarini kerak bo‘lganda tashqariga chiqarish imkonini beradi.

1.2 Intellekt qatlami: “Miya”

Apparat tobora takomillashib borar ekan, soha e’tibori “robot miya”ni qurishga qaratilmoqda: kuchli asosiy modellar va ilg‘or boshqaruv strategiyalari.

AI integratsiyasidan oldin robotlar qoidaga asoslangan avtomatlashtirishga tayanar, oldindan dasturlashtirilgan harakatlarni bajarib, moslashuvchan intellektdan mahrum edi.

Asosiy modellar asta-sekin robototexnika sohasida qo‘llanilmoqda. Biroq, faqat umumiy yirik til modellari (LLMs) yetarli emas, chunki robotlar dinamik fizik muhitda sezish, mulohaza yuritish va harakat qilishlari kerak. Ushbu ehtiyojlarni qondirish uchun soha siyosatga asoslangan boshidan oxirigacha robot asosiy modellarini ishlab chiqmoqda. Ushbu modellar robotlarga quyidagilarni amalga oshirish imkonini beradi:

• Sezish (Perceive): Ko‘p modalli datchik ma’lumotlarini (vizual, audio, taktil) qabul qilish

• Rejalashtirish (Plan): O‘z holatini baholash, muhit xaritasini tuzish va murakkab ko‘rsatmalarni talqin qilish, sezishni to‘g‘ridan-to‘g‘ri harakatga xaritalash, inson muhandisligi aralashuvini kamaytirish

• Harakat (Act): Harakat rejasini yaratish va boshqaruv buyruqlarini chiqarish orqali real vaqtda bajarilishini ta’minlash

Ushbu modellar dunyo bilan o‘zaro aloqaning umumiy “strategiyasini” o‘rganadi, bu esa robotlarga turli vazifalarga moslashish va yuqori darajadagi intellekt va mustaqillik bilan ishlash imkonini beradi. Ilg‘or modellar doimiy fikr-mulohazadan foydalanadi, bu esa robotlarga tajribadan o‘rganish va dinamik muhitda moslashuvchanlikni yanada kuchaytirish imkonini beradi.

VLA modeli sezgi kirishlarini (asosan vizual ma’lumotlar va tabiiy til ko‘rsatmalari) to‘g‘ridan-to‘g‘ri robot harakatlariga xaritalaydi, bu esa robotlarga “ko‘rgan” va “eshitgan” narsalariga asoslanib mos boshqaruv buyruqlarini chiqarish imkonini beradi. E’tiborga molik misollar: Google’ning RT-2, Nvidia’ning Isaac GR00T N1 va Physical Intelligence’ning π0.

Ushbu modellarni kuchaytirish uchun odatda bir nechta to‘ldiruvchi usullar birlashtiriladi, masalan:

• Dunyo modellar (World Models): Fizik muhitning ichki simulyatsiyasini qurish, bu robotlarga murakkab xatti-harakatlarni o‘rganish, natijalarni bashorat qilish va harakatlarni rejalashtirishga yordam beradi. Masalan, Google yaqinda Genie 3’ni chiqardi — bu universal dunyo modeli bo‘lib, ilgari bo‘lmagan xilma-xil interaktiv muhitlarni yaratishi mumkin.

• Chuqur mustahkamlash orqali o‘rganish (Deep Reinforcement Learning): Robotlarga xatti-harakatlarni tajriba orqali o‘rganishga yordam beradi.

• Masofadan boshqarish (Teleoperation): Masofadan boshqarish va o‘quv ma’lumotlarini taqdim etish imkonini beradi.

• Namoyishdan o‘rganish (LfD)/taqlid orqali o‘rganish (Imitation Learning): Robotlarga inson harakatlarini taqlid qilish orqali yangi ko‘nikmalarni o‘rgatadi.

Quyidagi rasmda ushbu usullar robot asosiy modellarida qanday ishlashini ko‘rishingiz mumkin.

Manba: World models: the physical intelligence core driving us toward AGI

Yaqinda ochiq manbali yutuqlar, masalan, Physical Intelligence’ning π0 va Nvidia’ning Isaac GR00T N1, ushbu sohada muhim taraqqiyotlarni ko‘rsatmoqda. Biroq, aksariyat robot asosiy modellar hali ham markazlashgan va yopiq manbali. Covariant, Tesla kabi kompaniyalar o‘zlarining maxsus kodlari va ma’lumotlar to‘plamlarini saqlab qolmoqda, asosan ochiq rag‘batlantirish mexanizmlarining yo‘qligi sababli.

Ushbu shaffoflikning yetishmasligi robot platformalari o‘rtasida hamkorlik va o‘zaro ishlash imkoniyatini cheklaydi, bu esa xavfsiz va shaffof model almashinuvi, hamjamiyat boshqaruvi uchun on-chain standartlar va qurilmalararo o‘zaro ishlash qatlami zarurligini ko‘rsatadi. Ushbu yondashuv ishonch, hamkorlikni rag‘batlantiradi va sohaning yanada kuchli rivojlanishini ta’minlaydi.

1.3 Ma’lumotlar qatlami: miya “bilimi”

Kuchli robot ma’lumotlar to‘plamlari uchta ustunga tayanadi: miqdor, sifat va xilma-xillik.

Sohada ma’lumot yig‘ish bo‘yicha harakatlar bo‘lsa-da, mavjud robot ma’lumotlar to‘plamlari hajmi hali ham yetarli emas. Masalan, OpenAI’ning GPT-3 modeli 300 milliard token asosida o‘qitilgan, eng katta ochiq manbali robot ma’lumotlar to‘plami Open X-Embodiment esa atigi 1 milliondan ortiq haqiqiy robot trayektoriyalarini, 22 turdagi robotlarni o‘z ichiga oladi. Bu esa kuchli umumlashtirish qobiliyati uchun zarur bo‘lgan ma’lumotlar hajmidan ancha kam.

Ba’zi maxsus usullar, masalan, Tesla ma’lumot fabrikasi orqali ma’lumot yig‘ish, xodimlarga harakatni ushlash kostyumini kiydirib, o‘quv ma’lumotlarini yaratish, haqiqiy harakat ma’lumotlarini yig‘ishda yordam beradi. Biroq, bu usullar qimmatga tushadi, ma’lumotlar xilma-xilligi cheklangan va kengaytirish qiyin.

Ushbu muammolarga javoban, robototexnika sohasida quyidagi uchta asosiy ma’lumot manbalaridan foydalanilmoqda:

• Internet ma’lumotlari: Internet ma’lumotlari juda katta va kengaytirish oson, biroq asosan kuzatuv ma’lumotlari bo‘lib, datchik va harakat signallaridan mahrum. Internet ma’lumotlarida yirik vizual-til modellarini (masalan, GPT-4V va Gemini) oldindan o‘qitish semantik va vizual avvalgi bilimlarni ta’minlaydi. Bundan tashqari, videolarga kinematik yorliqlar qo‘shish orqali xom videoni amaliy o‘quv ma’lumotlariga aylantirish mumkin.

• Sun’iy ma’lumotlar: Simulyatsiya orqali yaratilgan sun’iy ma’lumotlar tezda keng ko‘lamli tajribalar o‘tkazish va xilma-xil ssenariylarni qamrab olish imkonini beradi, biroq ular real dunyo murakkabligini to‘liq aks ettira olmaydi, bu “simulyatsiyadan haqiqatga tafovut” (sim-to-real gap) deb ataladi. Tadqiqotchilar domen moslashuvi (masalan, ma’lumotlarni kuchaytirish, domenni tasodifiylashtirish, adversarial o‘rganish) va simulyatsiyadan haqiqatga o‘tkazish orqali ushbu muammoni hal qilmoqda, modellarni iterativ optimallashtirib, real muhitda sinovdan o‘tkazib, nozik sozlashmoqda.

• Haqiqiy dunyo ma’lumotlari: Kam va qimmat bo‘lsa-da, haqiqiy dunyo ma’lumotlari modellarni amalda qo‘llash va simulyatsiya bilan real joylashtirish o‘rtasidagi tafovutni bartaraf etishda muhim ahamiyatga ega. Yuqori sifatli haqiqiy ma’lumotlar odatda birinchi shaxs ko‘rinishlarini (egocentric views) o‘z ichiga oladi, bu robotning vazifa davomida “ko‘rgan” narsalarini yozib oladi, shuningdek, harakat ma’lumotlari uning aniq harakatlarini qayd etadi. Harakat ma’lumotlari odatda inson namoyishi yoki masofadan boshqarish orqali yig‘iladi, VR, harakatni ushlash qurilmalari yoki taktil o‘qitishdan foydalaniladi, bu esa modelni aniq haqiqiy misollardan o‘rganishini ta’minlaydi.

Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, internet ma’lumotlari, haqiqiy dunyo ma’lumotlari va sun’iy ma’lumotlarni birlashtirib robotlarni o‘qitish, faqat bitta manbaga tayanishga qaraganda o‘quv samaradorligi va modelning mustahkamligini sezilarli darajada oshiradi (Deep Tide izohi: bu tizimning favqulodda yoki xavfli holatlarda mustahkam va kuchli bo‘lib qolish xususiyatini anglatadi).

Shu bilan birga, ma’lumotlar miqdorini oshirish foydali bo‘lsa-da, ma’lumotlarning xilma-xilligi yanada muhim, ayniqsa yangi vazifalar va robot shakllariga umumlashtirish uchun. Bunday xilma-xillikka erishish uchun ochiq ma’lumot platformalari va hamkorlikdagi ma’lumot almashinuvi zarur, jumladan, turli robot shakllarini qo‘llab-quvvatlovchi ko‘p namuna ma’lumotlar to‘plamlarini yaratish, bu esa kuchliroq asosiy modellar rivojlanishini tezlashtiradi.

1.4 Agentlar qatlami: “Fizik AI agentlari”

Fizik AI agentlariga o‘tish tendensiyasi tezlashmoqda, bu mustaqil robotlar real dunyoda mustaqil harakat qila oladi. Agentlar qatlamidagi taraqqiyot modellarni nozik sozlash, doimiy o‘rganish va har bir robotning o‘ziga xos shakliga amaliy moslashuvga bog‘liq.

Quyida fizik AI agentlarini rivojlantirishni tezlashtiruvchi bir nechta yangi imkoniyatlar keltirilgan:

• Doimiy o‘rganish va moslashuvchan infratuzilma: Real vaqtda fikr-mulohaza aylanishi va joylashtirish davrida tajriba almashinuvi orqali robotlar doimiy ravishda yaxshilanadi.

• Mustaqil agentlar iqtisodiyoti: Robotlar mustaqil iqtisodiy birlik sifatida ishlaydi — robotlararo bozorda resurslar, masalan, hisoblash quvvati va datchik ma’lumotlarini almashadi va tokenlashtirilgan xizmatlar orqali daromad oladi.

• Ko‘p agentli tizimlar: Keyingi avlod platformalari va algoritmlari robotlar guruhiga muvofiqlashtirish, hamkorlik va kollektiv xatti-harakatlarni optimallashtirish imkonini beradi.

AI robotlari va Web3 integratsiyasi: ulkan bozor salohiyatini ochish

AI robotlari tadqiqot bosqichidan real dunyoda amaliy joylashtirishga o‘tayotgan bir paytda, bir nechta uzoq muddatli to‘siqlar innovatsiyani cheklamoqda va robotlar ekotizimining kengaytiriluvchanligi, mustahkamligi va iqtisodiy samaradorligini cheklamoqda. Ushbu to‘siqlarga ma’lumotlar va modellar markazlashgan orollar, ishonch va kelib chiqishni tekshirishning yo‘qligi, maxfiylik va muvofiqlik cheklovlari hamdao‘zaro ishlashning yetishmasligi kiradi.

2.1 AI robotlari duch kelayotgan muammolar

• Markazlashgan ma’lumotlar va model orollari

Robot modellariga ulkan va xilma-xil ma’lumotlar to‘plamlari kerak. Biroq, bugungi ma’lumotlar va model ishlab chiqish yuqori darajada markazlashgan, tarqoq va qimmat, bu esa tizimlarni bo‘lib tashlaydi va moslashuvchanlikni pasaytiradi. Dinamik real muhitda joylashtirilgan robotlar ko‘pincha ma’lumotlar xilma-xilligining yetishmasligi va model mustahkamligining cheklanganligi sababli yaxshi ishlamaydi.

• Ishonch, kelib chiqish va ishonchlilik

Shaffof va audit qilinadigan yozuvlarning (ma’lumotlar manbai, model o‘qitish jarayoni va robot operatsiyalari tarixi) yo‘qligi ishonch va javobgarlikni susaytiradi. Bu foydalanuvchilar, regulyatorlar va korxonalar uchun robotlarni qabul qilishda asosiy to‘siqdir.

• Maxfiylik, xavfsizlik va muvofiqlik

Tibbiyot va uy robotlari kabi sezgir sohalarda maxfiylik muhim va qat’iy mintaqaviy qoidalarga (masalan, Yevropaning General Data Protection Regulation (GDPR)) rioya qilish zarur. Markazlashgan infratuzilma xavfsiz va maxfiylikni himoya qiluvchi AI hamkorligini qo‘llab-quvvatlashda qiynaladi, bu esa ma’lumot almashuvini cheklaydi va tartibga solinadigan yoki sezgir sohalarda innovatsiyani to‘xtatadi.

• Kengaytiriluvchanlik vao‘zaro ishlash

Robot tizimlari resurslarni almashish, hamkorlikda o‘rganish va ko‘plab platforma va shakllar bo‘ylab integratsiyalashda muhim muammolarga duch kelmoqda. Ushbu cheklovlar tarmoq effektlarini bo‘lib tashlaydi va turli robot turlari o‘rtasida imkoniyatlarni tez uzatishni to‘xtatadi.

2.2 AI robotlari x Web3: tuzilmaviy yechimlar investitsiya qilinadigan imkoniyatlarni harakatga keltiradi

Web3 texnologiyasi markazlashmagan, tekshiriladigan, maxfiylikni himoya qiluvchi va hamkorlikdagi robotlar tarmog‘i orqali yuqoridagi muammolarni tubdan hal qiladi. Ushbu integratsiya yangi investitsiya bozor imkoniyatlarini ochmoqda:

• Markazlashmagan hamkorlikda ishlab chiqish: Rag‘batlantiruvchi tarmoq orqali robotlar ma’lumotlarni almashadi, birgalikda modellar va intellektual agentlarni ishlab chiqadi.

• Tekshiriladigan kelib chiqish va javobgarlik: Blockchain texnologiyasi ma’lumotlar va modellar manbai, robot identifikatori va operatsiyalar tarixining o‘zgarmas yozuvini kafolatlaydi, bu ishonch va muvofiqlik uchun muhim.

• Maxfiylikni himoya qiluvchi hamkorlik: Ilg‘or kriptografik yechimlar robotlarga maxsus yoki sezgir ma’lumotlarni oshkor qilmasdan birgalikda modellarni o‘qitish va tushunchalar almashish imkonini beradi.

• Hamjamiyat boshqaruvi: Markazlashmagan avtonom tashkilotlar (DAOs) on-chain shaffof va inklyuziv qoidalar va siyosatlar orqali robot operatsiyalarini boshqaradi va nazorat qiladi.

• Shakllararoo‘zaro ishlash: Blockchain asosidagi ochiq ramkalar turli robot platformalari o‘rtasida uzluksiz hamkorlikni rag‘batlantiradi, ishlab chiqish xarajatlarini kamaytiradi va imkoniyatlarni uzatishni tezlashtiradi.

• Mustaqil agentlar iqtisodiyoti: Web3 infratuzilmasi robotlarga mustaqil iqtisodiy agent maqomini beradi, bu esa ularga peer-to-peer tranzaksiyalar, muzokaralar va tokenlashtirilgan bozorlarda ishtirok etish imkonini beradi, inson aralashuvisiz.

• Markazlashmagan fizik infratuzilma tarmoqlari (DePIN): Blockchain asosidagi peer-to-peer hisoblash, sezish, saqlash va ulanish resurslarini almashish robotlar tarmog‘ining kengaytiriluvchanligi va moslashuvchanligini oshiradi.

Quyida ushbu sohani rivojlantirayotgan innovatsion loyihalardan ba’zilari keltirilgan, bu misollar AI robotlari va Web3 integratsiyasining salohiyati va tendensiyalarini ko‘rsatadi. Albatta, bu faqat ma’lumot uchun, investitsiya tavsiyasi emas.

Markazlashmagan ma’lumotlar va model ishlab chiqish

Web3 asosidagi platformalar hissa qo‘shuvchilarni rag‘batlantirish orqali (masalan, harakatni ushlash kostyumlari, datchik almashinuvi, vizual yuklash, ma’lumotlarni belgilash, hatto sun’iy ma’lumotlar yaratish) ma’lumotlar va model ishlab chiqishni demokratlashtiradi. Ushbu yondashuv bitta kompaniya erisha oladiganidan ancha boy, xilma-xil va vakillik qiluvchi ma’lumotlar to‘plamlari va modellarni yaratishga imkon beradi. Markazlashmagan ramkalar chekka holatlarni qamrab olish imkoniyatini ham oshiradi, bu esa oldindan aytib bo‘lmaydigan muhitda ishlaydigan robotlar uchun muhim.

Misollar:

• Frodobots : Robot o‘yinlari orqali real dunyo ma’lumotlar to‘plamini ommaviy yig‘ish protokoli. Ular “ Earth Rovers ” loyihasini ishga tushirdi — bu yo‘lak robotlari va global “Drive to Earn” o‘yini bo‘lib, FrodoBots 2K Dataset ma’lumotlar to‘plamini yaratishga muvaffaq bo‘ldi, unda kamera tasvirlari, GPS ma’lumotlari, audio yozuvlar va inson boshqaruvi ma’lumotlari mavjud, 10 dan ortiq shaharda jami 2000 soatga yaqin masofadan boshqariladigan robot haydash ma’lumotlari to‘plangan.

• BitRobot : FrodoBots Lab va Protocol Labs tomonidan birgalikda ishlab chiqilgan kripto rag‘batlantiruvchi platforma, Solana blockchain va subnet arxitekturasi asosida. Har bir subnet ochiq chaqiriq sifatida belgilanadi, hissa qo‘shuvchilar model yoki ma’lumot yuborish orqali token mukofotlarini olishadi, bu esa global hamkorlik va ochiq manbali innovatsiyani rag‘batlantiradi.

• Reborn Network : AGI robotlari uchun ochiq ekotizimning asosiy qatlami, Rebocap harakatni ushlash kostyumini taqdim etadi, bu esa har kimga o‘zining haqiqiy harakat ma’lumotlarini yozib, undan daromad olish imkonini beradi va murakkab inson shaklidagi robotlar ma’lumotlar to‘plamining ochiqligini ta’minlaydi.

• PrismaX : Global hamjamiyat hissa qo‘shuvchilarining kuchidan foydalanib, markazlashmagan infratuzilma orqali ma’lumotlar xilma-xilligi va haqiqiyligini ta’minlaydi, kuchli tekshirish va rag‘batlantirish mexanizmlarini amalga oshiradi va robot ma’lumotlar to‘plamining kengaytirilgan rivojlanishini rag‘batlantiradi.

Kelib chiqish va ishonchlilikni isbotlash

Blockchain texnologiyasi robot ekotizimi uchun boshidan oxirigacha shaffoflik va javobgarlikni ta’minlaydi. U ma’lumotlar va modellar kelib chiqishini tekshirish, robot identifikatori va fizik joylashuvini tasdiqlash, operatsiyalar tarixi va hissa qo‘shuvchilar ishtirokini aniq yozib borishni kafolatlaydi. Bundan tashqari, hamkorlikdagi tekshirish, on-chain obro‘ tizimi va ulushga asoslangan tekshirish mexanizmlari ma’lumotlar va modellar sifatini kafolatlaydi, past sifatli yoki firibgarlik ma’lumotlari ekotizimga zarar yetkazishining oldini oladi.

Misollar:

• OpenLedger : Hamjamiyatga tegishli ma’lumotlar to‘plamidan foydalanib maxsus modellarni o‘qitish va joylashtirish uchun AI blockchain infratuzilmasi. “ Proof of Attribution ” (kelib chiqishni isbotlash) mexanizmi orqali yuqori sifatli ma’lumot hissa qo‘shuvchilariga adolatli mukofot taqdim etadi.

Tokenlashtirilgan egalik, litsenziyalash va monetizatsiya

Web3’ga xos intellektual mulk vositalari maxsus ma’lumotlar to‘plamlari, robot imkoniyatlari, modellar va intellektual agentlarni tokenlashtirilgan litsenziyalashni qo‘llab-quvvatlaydi. Hissa qo‘shuvchilar smart-kontraktlar yordamida litsenziya shartlarini bevosita o‘z aktivlariga joylashtirishi mumkin, bu esa ma’lumot yoki model qayta ishlatilganda yoki monetizatsiya qilinganda avtomatik ravishda royalti to‘lovlarini olishni kafolatlaydi. Ushbu yondashuv shaffof, ruxsatsiz kirishni rag‘batlantiradi va robot ma’lumotlari va modellar uchun ochiq va adolatli bozor yaratadi.

Misollar:

• Poseidon : IP markazli Story protokoli asosida qurilgan to‘liq stek markazlashmagan ma’lumotlar qatlami, huquqiy jihatdan ruxsat etilgan AI o‘quv ma’lumotlarini taqdim etadi.

Maxfiylikni himoya qiluvchi yechimlar

Kasalxonalar, mehmonxona xonalari yoki uy kabi muhitlarda yaratilgan yuqori qiymatli ma’lumotlarni ommaviy kanallar orqali olish qiyin bo‘lsa-da, ularning boy kontekstual ma’lumotlari asosiy modellar samaradorligini sezilarli darajada oshirishi mumkin. Kriptografik yechimlar yordamida maxfiy ma’lumotlarni on-chain aktivlarga aylantirish, ularni kuzatish, birlashtirish va monetizatsiya qilish mumkin, shu bilan birga maxfiylikni himoya qilish mumkin. Ishonchli bajarilish muhiti (TEEs) va nol bilimli isbotlar (ZKPs) kabi texnologiyalar asl ma’lumotlarni oshkor qilmasdan xavfsiz hisoblash va natijalarni tekshirishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu vositalar tashkilotlarga tarqoq sezgir ma’lumotlarda AI modellarini o‘qitish imkonini beradi, shu bilan birga maxfiylik va muvofiqlikni saqlaydi.

Misollar:

• Phala Network : Dasturchilarga ilovalarni xavfsiz TEE’ga joylashtirish imkonini beradi, bu maxfiy AI va ma’lumotlarni qayta ishlash uchun mo‘ljallangan.

Ochiq va audit qilinadigan boshqaruv

Robotlarni o‘qitish odatda shaffoflik va moslashuvchanlikdan mahrum maxsus qora quti tizimlariga tayanadi. Shaffof va tekshiriladigan boshqaruv xavflarni kamaytirish va foydalanuvchilar, regulyatorlar va korxonalar ishonchini oshirish uchun muhim. Web3 texnologiyasi on-chain hamjamiyat boshqaruvi orqali ochiq manbali robot intellektini hamkorlikda ishlab chiqishni ta’minlaydi.

Misollar:

• Openmind : Ochiq AI’ga xos dasturiy ta’minot steki, robotlarga fikrlash, o‘rganish va hamkorlikda ishlashga yordam beradi. Ular ERC7777 standartini taklif qilishdi, bu tekshiriladigan qoidalarga asoslangan robot ekotizimini yaratishga qaratilgan, xavfsizlik, shaffoflik va kengaytiriluvchanlikka e’tibor qaratilgan. Ushbu standart inson va robot identifikatorlarini boshqarish, ijtimoiy qoidalar to‘plamini bajarish, ishtirokchilarni ro‘yxatdan o‘tkazish va chiqarib tashlash uchun standart interfeyslarni belgilaydi, ularning tegishli huquq va majburiyatlarini aniqlaydi.

So‘nggi fikrlar

AI robotlari va Web3 texnologiyasi integratsiyalashgani sari, biz mustaqil tizimlar keng ko‘lamli hamkorlik va moslashuvchanlikka erisha oladigan yangi davrga kirib bormoqdamiz. Kelgusi 3-5 yil muhim davr bo‘ladi, apparatning tez rivojlanishi kuchliroq AI modellarini yaratadi, ular esa boyroq real dunyo ma’lumotlar to‘plamlari va markazlashmagan hamkorlik mexanizmlariga tayanadi. Biz kutamizki, maxsus AI agentlari mehmonxona, logistika va boshqa ko‘plab sohalarda paydo bo‘ladi va ulkan yangi bozor imkoniyatlarini yaratadi.

Biroq, ushbu AI robotlari va kripto texnologiyasi integratsiyasi ham muammolarni keltirib chiqarmoqda. Muvozanatli va samarali rag‘batlantirish mexanizmlarini ishlab chiqish hali ham murakkab va doimiy rivojlanmoqda, tizim hissa qo‘shuvchilarni adolatli mukofotlash bilan birga, suiiste’mollikdan himoya qilishi kerak. Texnologik murakkablik ham muhim muammo bo‘lib, ko‘plab robot turlarini uzluksiz integratsiya qilish uchun mustahkam va kengaytiriluvchan yechimlarni ishlab chiqish zarur. Bundan tashqari, maxfiylikni himoya qiluvchi texnologiyalar yetarlicha ishonchli bo‘lishi kerak, ayniqsa sezgir ma’lumotlarni qayta ishlashda manfaatdor tomonlar ishonchini qozonish uchun. Tez o‘zgarayotgan tartibga solish muhiti ham ehtiyotkorlik bilan yondashishni talab qiladi, turli yurisdiktsiyalarda muvofiqlikni ta’minlash zarur. Ushbu xatarlarni bartaraf etish va barqaror daromadga erishish texnologik taraqqiyot va keng qo‘llanilishni harakatga keltiruvchi asosiy omillardir.

Keling, ushbu soha rivojlanishini birga kuzataylik, hamkorlik orqali taraqqiyotni tezlashtiraylik va ushbu tez kengayib borayotgan bozorda paydo bo‘layotgan imkoniyatlardan foydalanaylik.

Robototexnika innovatsiyasi — bu eng yaxshi hamkorlikda bosib o‘tiladigan yo‘l :)

So‘ngida, Chain of Thought’ning “Robotics & The Age of Physical AI” asari mening tadqiqotimga bebaho yordam ko‘rsatgani uchun minnatdorchilik bildiraman.