AIと暗号化技術によって推進される自動化革命：ボットの"ChatGPTの瞬間"

ChatGPTの出現は、人類の人工知能に対する認知期待を根本的に変えました。しかし、クラシックなサイエンスフィクション作品を振り返ると、人類が本当に夢見ているのは、物理的な世界でインタラクションできる人型ボットです。

ボット領域の"ChatGPTの瞬間"がもうすぐ到来します。この記事では、人工知能の近年の突破がどのように業界の景観を変えているかを分析し、バッテリー技術、遅延最適化およびデータ収集の改善が未来の風景をどのように形作るか、さらに暗号化技術がその中で果たす役割を探ります。同時に、ボットの安全性、資金調達、評価および教育などの重点的に注目される垂直分野を説明します。

! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命

1. 変化の要素

人工知能のブレークスルー

多モーダル大言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な「脳」を与えています。ボットは主に視覚と聴覚を通じて環境を認識します。

従来のコンピュータビジョンモデルは物体検出や分類に優れていますが、行動指令に変換するのが難しいです。大規模言語モデルはテキスト理解と生成に優れていますが、物理世界の認識能力には制限があります。

視覚-言語-行動モデル(VLA)はボットが統一フレームワーク内で視覚認識、言語理解、実体行動を統合できるようにします。あるAI企業が発表した汎用ヒューマノイドボット制御モデルは、ゼロショット一般化能力と二重システムアーキテクチャにより業界の新たな基準を打ち立てました。

経済型ボットが現実になる

世界を変える技術は普及性を備えている。ボットの価格が普通の自動車や最低年収を下回るとき、肉体労働や日常的な業務が主にボットによって行われる世界を想像することは驚くべきことではない。

倉庫から消費者市場へ

ボット技術は、倉庫ソリューションから消費分野へと拡大しています。ボット企業はもはや製造工場専用のボットに限定されず、より汎用性のあるヒューマノイドボットを開発しています。

コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。毎時の総コストは、関連業界の平均賃金レベルを下回る必要があります。倉庫分野に全面的に浸透するためには、ボットの毎時の総コストを31.39ドル未満にしなければなりません。そして、最大のコンシューマーマーケットである私立教育と健康サービス分野では、そのコストを35.18ドル以下に抑える必要があります。

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2. ボット技術の次の突破口

バッテリー最適化

バッテリー技術は常にユーザーフレンドリーなボットのボトルネックです。現在、主流のボットは一回の稼働で90分から2時間しか持続できません。自動充電と接続インフラが重点的な開発方向となっています。ボットの充電には主にバッテリー交換と直接充電の2つのモードがあります。

レイテンシの最適化

低遅延操作は、環境認識とリモート操作の二つのカテゴリに分けられます。50ミリ秒以下の認識遅延は人間の反射速度に等しく、この閾値を超える遅延はボットの動作をぎこちなくします。そのため、90%の意思決定は単一の視覚-言語-行動ネットワークによってローカルで完了する必要があります。

データ収集の最適化

データ収集には主に3つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、リモート操作データ。最も潜在能力が高いのはリモート操作ですが、人件費が主な制約要因です。カスタムハードウェアの開発も高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。

3. 探索するエリアに焦点を当てる

暗号化技術とボットの融合

暗号化技術は、インフラストラクチャの接続、遅延の最適化、データ収集の三つの側面で効率を向上させることができます:

1. 分散型物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新することが期待されています。
2. DePINは分散型インフラを利用してリモート操作の遅延を最適化できます。
3. DePINは暗号トークンを通じて第三者にリモート操作データを提供するよう促し、データ収集コストを削減します。

安全は常に核心的な関心事です

ボットの安全性は、社会的受容の重要な前提です。経済的安全性は、ボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。ある会社は、暗号化を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現するために、分散型のボット調整層を構築しています。

第三者の再ステーキングネットワークも同様に対等のセキュリティ保証を提供する。このモデルは企業に安全性を最優先にさせるだけでなく、ステーキング資金プールの保険メカニズムを通じて消費者の受け入れを促進する。

! ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命

4. ボット技術スタックの空白を埋める

AIとは異なり、ボット分野は資金が限られているときに参入が難しい。ボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同じくらい便利なレベルに下げる必要がある。改善の余地がある三つのレベル：資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステム。

ある暗号ボット会社がオープンソースプロジェクトを進めており、原始ハードウェアを経済意識を持つアップグレード可能な知的存在に変換しています。視覚、言語、および運動計画モジュールは、スマートフォンアプリのようにプラグアンドプレイが可能で、すべての推論ステップは明確な英語で示されています。

構造化された普及教育システムは、ボット分野の人材供給にとって重要です。一部の企業は、アメリカのK-12公立学校で人型ボットに基づく一般教育カリキュラムを導入し始めています。

5. 今後の展望

視覚-言語-行動モデル(VLA)の革新と規模の経済効果は、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットを生み出しました。倉庫用ボットが消費者向け市場に拡大するにつれて、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探索方向となります。暗号化技術は、安全性を提供する経済的保証を通じて、充電インフラの最適化、遅延性能の向上、データ収集パイプラインなどの方法でボットの発展を促進します。

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