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

Нильс Пиль, генеральный директор и основатель Auki Labs, — многогранный профессионал. Он предприниматель, поведенческий инженер и социальный трансгуманист. Его опыт лежит на стыке современных технологий и человеческого поведения.

Примерно 65% американских покупателей продуктов питания проводят в магазине более 30 минут во время каждого похода за покупками. В среднем одно из каждых трех посещений приводит к тому, что товар остается некупленным из-за невозможности его найти. Однако без значительных достижений в том, как роботы и компьютеры воспринимают физический мир и взаимодействуют с ним, маловероятно, что робот-гуманоид будет работать лучше в этом сценарии. Важнейшим достижением для самостоятельных роботизированных агентов может стать децентрализованная сеть машинного восприятия, которая потенциально может улучшить их способность эффективно идентифицировать и ориентироваться в своем окружении.

Пространственные вычисления и конфиденциальность.

Точно так же, как люди при передвижении полагаются на память или направления, машины делают то же самое. В течение долгого времени люди и машины полагались на спутниковые системы, такие как GPS, для наведения. Однако по мере быстрого развития городов система GPS устаревает.

Несмотря на то, что GPS часто воспринимается как нечто само собой разумеющееся, GPS функционирует как технология прямой видимости, требующая четкой связи между вашим устройством и несколькими спутниками. Следовательно, его производительность может быть неудовлетворительной в густонаселенных городских районах и закрытых помещениях из-за затруднения этой необходимой прямой видимости.

Как аналитик данных, я изучал эволюцию служб определения местоположения, и одной из первых инноваций была реализация измерения уровня сигнала мобильных телефонов на близлежащих маршрутизаторах Wi-Fi. За прошедшие годы с помощью сложных методов триангуляции такие компании, как Skyhook и Google, добились успеха в создании приблизительных карт местоположения, охватывающих многочисленные маршрутизаторы Wi-Fi по всему миру. Вот почему навигационные приложения, такие как Google Maps, рекомендуют пользователям включать Wi-Fi для повышения точности.

За последние десять лет триангуляция Wi-Fi столкнулась с многочисленными критическими замечаниями в отношении конфиденциальности и юридическими спорами. К сожалению, в данном случае конфиденциальность, к сожалению, не возобладала. Тем не менее, есть некоторое утешение в том, что триангуляция Wi-Fi может определить только приблизительное местоположение, примерно в пределах нескольких метров, что недостаточно точно, чтобы робот мог точно определить проход для получения кетчупа.

Как исследователь в области технологий геолокации, я наблюдал интригующее событие: появление систем визуального позиционирования (VPS), возглавляемых такими новаторами, как Niantic и Snap. По сути, VPS функционирует путем перекрестной ссылки на реальную сцену, снятую камерой устройства, с памятью об этой же сцене, размещенной в централизованно управляемом облаке, поддерживаемом крупными технологическими компаниями. По сути, это двусторонний обмен: вы делитесь тем, что видите, а они сообщают ваше местоположение.

Как исследователь, изучающий системы визуального позиционирования (VPS), я могу подтвердить, что эти технологии обеспечивают замечательную точность в оптимальных условиях с точностью до сантиметров. В далеко не идеальных ситуациях, например, в общественных городских пространствах, точность падает до метра. Несмотря на это, непревзойденная точность технологии VPS делает ее привлекательной инвестицией для технологических гигантов. Они считают, что VPS сыграет важную роль в продвижении технологий робототехники и очков дополненной реальности (AR) в будущее.

Как внимательный аналитик, я призываю вас рассмотреть последствия этой новой технологии. Оглядываясь назад, мы сталкиваемся с многочисленными проблемами конфиденциальности в мобильных социальных сетях. Итак, что нас может ожидать, когда технологические гиганты получат возможность видеть мир с нашей точки зрения через очки дополненной реальности и заглядывать в наши дома и частные пространства с помощью интеллектуальных устройств?

Корпорациям тоже нужна конфиденциальность

Если вы зайдете в продуктовый магазин и начнете снимать полки, вас, скорее всего, попросят уйти. Розничные торговцы стратегически размещают товары на уровне глаз, чтобы увеличить продажи, поэтому они уделяют большое внимание расположению своих товаров. Следовательно, расположение визуального мерчандайзинга в магазинах тщательно охраняется как конкурентное преимущество.

С аналитической точки зрения я могу понять, почему ритейлеры не хотят раскрывать планировку своих магазинов централизованной службе. То, что наш робот может просто зайти в магазин и волшебным образом определить местонахождение каждого товара, выходит за рамки простой логики, поскольку это нарушит конфиденциальную информацию, хранящуюся в каждом магазине.

Как исследователь, я бы выступал за внедрение в магазинах продвинутых систем поиска и навигации по товарам. В идеале эти системы должны размещаться самостоятельно и надежно управляться, что позволит им эффективно реагировать на запросы роботов относительно конкретных продуктов и предоставлять точные указания для очков искусственного интеллекта и дополненной реальности, не ставя под угрозу корпоративную безопасность.

Внимательный наблюдатель заметит, что DePIN утверждает, что превзойдет лидеров отрасли эпохи Web2 и предоставит нам кетчуп, сохраняя при этом конфиденциальность.

В отличие от людей, роботы и компьютеры обладают уникальной способностью обмениваться пространственными данными друг с другом, что позволяет им коллективно понимать и воспринимать мир. Этот совместный подход к пространственным вычислениям позволяет машинам совершенствовать свои навыки навигации за счет доступа к внешним источникам информации. В рамках децентрализованной P2P-инфраструктуры Web3 (DePIN) этот обмен данными может быть финансово вознагражден и защищен с помощью криптографии.

Децентрализованные сети машинного восприятия

Представьте себе такой сценарий: способность нашего робота-покупателя продуктов быстро находить кетчуп, не ставя под угрозу корпоративную безопасность, — это восхитительный мысленный эксперимент. Однако потенциальные последствия децентрализованного машинного восприятия действительно впечатляют. Когда беспилотные автомобили общаются и обмениваются данными о дорожном движении в режиме реального времени, нас ждут значительные преобразования в сфере транспорта.

В Пекине, где на дорогах больше автомобилей, чем жителей Лос-Анджелеса, из-за пробок на дорогах ежедневно тратится впустую человеческая производительность, накопленная примерно за 1000 лет. Децентрализованное восприятие машин может позволить этим автомобилям гармонично сочетаться друг с другом, ежедневно обеспечивая производительность в течение сотен лет.

В будущем децентрализованное машинное восприятие позволит защитить конфиденциальность очков дополненной реальности с компактным дизайном. Это возможно, поскольку некоторые сложные задачи пространственных вычислений выполняются близлежащими серверами позиционирования, что снижает потребность в громоздком оборудовании внутри очков. Влияние на человеческое взаимодействие может быть столь же значительным, как открытие письменности или телефона. В течение следующих двух десятилетий в нашей цивилизации будет более 100 миллиардов разумных существ, и децентрализованные сети машинного восприятия помогут каждому существу ориентироваться в своей роли в мире, будь то здесь, на Земле или в космосе.

Примечание. Мнения, выраженные в этом столбце, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения CoinDesk, Inc. или ее владельцев и дочерних компаний.