Решение DePIN для крупнейшей слепой зоны ИИ

На дворе 2030 год, и вы отправили своего гуманоидного робота купить кетчуп в продуктовом магазине. Он хорошо ходит, у него ловкие руки, и он может нести больше продуктов, чем любой родитель. Высокоразрешающие камеры, 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 аналоги, он обречен бесцельно бродить по магазину, делая ставки на то, будет ли этот магазин хранить кетчуп в приправыилисоусы ряд.

Нильс Пиль,Генеральный директор и основательЛаборатории Ауки, предприниматель, поведенческий инженер и социальный трансгуманист, специализирующийся на пересечении современных Технологии и Human поведения.

Целых 65% американских покупателей продуктов питанияпровести более получаса в магазине за один поход за покупками, и среднестатистический покупатель также уходит без товара, который он не T найти каждое третье посещение. Без существенных изменений в том, как роботы и компьютеры понимают и перемещаются в физическом мире, нет особых оснований полагать, что ваш гуманоидный робот будет чувствовать себя лучше — по крайней мере, без децентрализованной сети машинного восприятия, возможно, самой важной DePIN для будущего с независимыми роботизированными агентами.

Пространственные вычисления и Политика конфиденциальности.

Как и люди, машины ориентируются либо по памяти, либо по указаниям. На протяжении десятилетий наиболее распространенным способом получения указаний для машин и людей были геопозиционные спутники, такие как GPS. Однако по мере роста наших городов GPS начинает показывать свой возраст.

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

Было сделано несколько усовершенствований, чтобы попытаться заполнить пробелы. ONE из первых, с первых дней мобильных вычислений, было тихое измерение силы сигнала сотовыми телефонами каждого маршрутизатора WiFi, мимо которого они проходили. Со временем, благодаря сложной триангуляции, такие компании, как Skyhook и Google, смогли создать карты с низким разрешением, показывающие местоположение многих маршрутизаторов WiFi в мире. Вот почему навигационные приложения, такие как Google Maps, попросят вас включить WiFi, чтобы получить лучшие результаты.

За последнее десятилетие критики подняли много вопросов о Политика конфиденциальности и судебных исков, связанных с триангуляцией WiFi. И справедливо будет сказать, что, к сожалению, Политика конфиденциальности проиграла эту битву. Возможно, некоторым утешением является то, что триангуляция WiFi по-прежнему помогает среднестатистическому пользователю позиционировать себя только в пределах нескольких метров — недостаточно для того, чтобы наш робот, приносящий кетчуп, даже правильно понял, в каком проходе он находится.

Итак, крупные технологии обратились к следующему многообещающему прогрессу в области геолокации: визуальным системам позиционирования. Возглавляемые такими компаниями, как Niantic и Snap, визуальные системы позиционирования (VPS) сравнивают мир, видимый бортовой камерой, с внешней памятью о том, как LOOKS мир, хранящейся в их централизованно управляемом облаке. В двух словах, VPS — это торговля, в которой вы сообщаете крупным технологиям, на что вы смотрите, чтобы они могли определить, где вы находитесь.

Системы визуального позиционирования точны до сантиметра в идеальных условиях и менее метра во многих общественных городских пространствах. Именно из-за этой непревзойденной 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 более простые времена мобильных социальных сетей — как мы будем жить, когда крупные технологические компании смогут увидеть мир нашими глазами, а наши дома и личные пространства — через наших машинных компаньонов?

Корпорациям тоже нужна Политика конфиденциальности

Если вы зайдете в продуктовый магазин и начнете снимать полки, вас быстро выведут из магазина.размещается на уровне глазс большей вероятностью будут подобраны и куплены, и розничные торговцы тщательно продумывают, как они размещают свои продукты, чтобы максимизировать продажи. Таким образом, визуальная планировка мерчандайзинга в магазинах является тщательно охраняемым секретом конкурентов.

Проще говоря, магазины не заинтересованы в том, чтобы делиться расположением товаров в своих магазинах с центральной службой. Было бы неразумно ожидать, что наш робот мог бы просто появиться в магазине и мгновенно узнать, где находится каждый отдельный товар, поскольку это подорвало бы интеллектуальную собственность магазина.

Вместо этого лучшее, на что мы можем надеяться, — это то, что у магазина будет собственная защищенная система, которая сможет отвечать на вопросы робота об отдельных товарах и направлять очки ИИ и AR туда, куда им нужно, не ставя под угрозу корпоративную безопасность.

Внимательный читатель уже заметил, в чем DePIN обещает превзойти гигантов эпохи Web2 и подарить нам кетчуп, сохранив при этом конфиденциальность.

В отличие от людей, роботы и компьютеры могли бы обмениваться пространственными данными друг с другом, совместно воспринимая мир вместе. Совместные пространственные вычисления позволили бы 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.

Децентрализованные сети машинного восприятия

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

В Пекине, где на дорогах больше машин, чем людей в Лос-Анджелесе, более 1000 лет Human производительности теряется в пути каждый день. Децентрализованное машинное восприятие позволило бы этим машинам двигаться быстрее в координации друг с другом, ежедневно высвобождая сотни лет производительности.

Децентрализованное машинное восприятие ONE позволит использовать очки AR , сохраняющие конфиденциальность, с меньшим форм-фактором, поскольку очки могут перенести часть тяжелых пространственных вычислений на локальные серверы позиционирования и изменить Human общение такими же глубокими способами, как изобретение письма или телефона. По мере того, как наша цивилизация растет более 100 миллиардов людей, принимающих разумные решения В течение следующих двадцати лет децентрализованные сети машинного восприятия помогут каждому из ONE 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.