La soluzione di DePIN al più grande punto cieco dell’intelligenza artificiale

Siamo nel 2030 e hai mandato il tuo robot umanoide a comprare il ketchup al supermercato. È un bravo camminatore, ha mani agili e può trasportare più generi alimentari di qualsiasi genitore. Telecamere ad alta risoluzione, giroscopi e sensori di pressione aiutano il robot a muoversi silenziosamente tra i corridoi con tale grazia che quasi ti dimentichi che è irrimediabilmente perso. Come le sue controparti Human , è destinato a vagare senza meta per il negozio accettando scommesse se questo è il tipo di negozio che tiene il ketchup nel condimentiOsalse corridoio.

Nils Pihl,CEO e fondatore diLaboratori Aukiè un imprenditore, ingegnere comportamentale e transumanista sociale specializzato nell'intersezione tra Tecnologie moderna e comportamento Human .

Il 65% degli acquirenti di generi alimentari americanipassare più di mezz'ora nel negozio per ogni acquisto, e l'acquirente medio esce anche senza un articolo che T è riuscito a trovare ogni terza visitaSenza alcune revisioni piuttosto significative del modo in cui robot e computer comprendono e navigano nel mondo fisico, non c'è molta ragione di credere che il tuo robot umanoide se la caverebbe meglio, non senza una rete di percezione della macchina decentralizzata, forse il DePIN più vitale per un futuro con agenti robotici indipendenti.

Elaborazione spaziale e Privacy.

Come gli esseri umani, le macchine navigano tramite memoria o guida. Per decenni, il modo più comune per macchine ed esseri umani di ottenere una guida è stato tramite satelliti di geolocalizzazione come il GPS. Tuttavia, con la crescita delle nostre città, il GPS sta iniziando a mostrare la sua età.

Sebbene raramente ci pensi, il GPS è una Tecnologie basata sulla linea di vista che richiede un percorso ininterrotto tra te e diversi satelliti. Ecco perché funziona così male nelle grandi città e negli ambienti chiusi.

Sono stati fatti diversi progressi per cercare di colmare le lacune. ONE dei primi, fin dai primi giorni dell'informatica mobile, è stato quello di far misurare silenziosamente ai cellulari la potenza del segnale di ogni router WiFi che incontravano. Nel tempo, grazie a una complessa triangolazione, aziende come Skyhook e Google sono riuscite a creare mappe a bassa risoluzione che mostrano le posizioni di molti router WiFi del mondo. Ecco perché le applicazioni di navigazione come Google Maps ti chiederanno di accendere il tuo WiFi per ottenere risultati migliori.

Nell'ultimo decennio, i critici hanno sollevato molte preoccupazioni Privacy e hanno intentato cause legali relative alla triangolazione WiFi. Ed è giusto dire che, sfortunatamente, la Privacy ha perso quella battaglia. È una consolazione, forse, che la triangolazione WiFi aiuti ancora l'utente medio a posizionarsi solo entro pochi metri, non abbastanza perché il nostro robot che prende il ketchup capisca correttamente in quale corsia si trova.

E così, la grande tecnologia si è rivolta al prossimo promettente progresso nella geolocalizzazione: i sistemi di posizionamento visivo. Guidati da aziende come Niantic e Snap, i sistemi di posizionamento visivo (VPS) confrontano il mondo visto da una telecamera di bordo con una memoria esterna di come LOOKS il mondo, archiviata sul loro cloud controllato centralmente. In poche parole, un VPS è un'attività in cui dici alla grande tecnologia cosa stai guardando in modo che possano dire dove ti trovi.

I sistemi di posizionamento visivo sono precisi fino al centimetro in circostanze ideali e precisi fino a meno di un metro in molti spazi pubblici urbani. È per questa precisione senza pari che le grandi aziende tecnologiche stanno scommettendo sui VPS per il futuro della robotica e degli occhiali AR .

Ma questo dovrebbe farci riflettere. Ricordando le numerose violazioni Privacy dei giorni passati più semplici dei social media mobili, come ce la caveremo quando le grandi aziende tecnologiche potranno vedere il mondo attraverso i nostri stessi occhi, e le nostre case e i nostri spazi privati ​​attraverso i nostri compagni di macchina?

Anche le aziende hanno bisogno Privacy

Se entri in un supermercato e inizi a filmare gli scaffali, ti ritroverai rapidamente scortato fuori dal negozio. Prodottiposto all'altezza degli occhihanno più probabilità di essere presi e acquistati, e i rivenditori riflettono attentamente su come posizionare i loro prodotti per massimizzare le vendite. In quanto tale, il layout del visual merchandising dei negozi è un segreto competitivo attentamente custodito.

In parole povere, i negozi non sono interessati a condividere la disposizione dei prodotti dei loro negozi con un servizio centrale. Sarebbe irragionevole aspettarsi che il nostro robot possa semplicemente presentarsi al negozio e sapere immediatamente dove si trova ogni singolo prodotto, perché ciò comprometterebbe la proprietà intellettuale del negozio.

Invece, il massimo che possiamo sperare è che il negozio abbia un suo sistema sicuro e auto-ospitato in grado di rispondere alle domande dei robot sui singoli prodotti e di guidare gli occhiali AI e AR dove devono andare senza compromettere la sicurezza aziendale.

Il lettore attento avrà già notato in che modo DePIN promette di surclassare i giganti dell'era Web2 e di offrirci il suo ketchup nel rispetto della privacy.

A differenza degli umani, robot e computer potrebbero scambiarsi dati spaziali tra loro, percependo il mondo insieme in modo collaborativo. Il calcolo spaziale collaborativo consentirebbe alle macchine di navigare meglio nel mondo, connettendosi ad altre fonti esterne di informazioni. In un paradigma Web3 DePIN, questo scambio può essere sia incentivato finanziariamente che crittograficamente sicuro.

Reti di percezione delle macchine decentralizzate

Immaginare che il nostro robot della spesa possa trovare il ketchup più velocemente senza compromettere la sicurezza aziendale è un esempio carino. Ma le implicazioni della percezione decentralizzata delle macchine sono sbalorditive. Una volta che le auto a guida autonoma potranno coordinarsi tra loro e scambiarsi informazioni in tempo reale sul traffico, il traffico verrà radicalmente trasformato.

A Pechino, dove ci sono più auto in strada che persone a Los Angeles, ogni giorno si perdono oltre 1.000 anni di produttività Human in transito. La percezione decentralizzata delle macchine consentirebbe a queste auto di muoversi più velocemente in coordinamento tra loro, sbloccando centinaia di anni di produttività ogni giorno.

La percezione decentralizzata delle macchine consentirà ONE giorno di realizzare occhiali AR che preservano la privacy con un fattore di forma più piccolo, poiché gli occhiali possono scaricare parte del pesante calcolo spaziale sui server di posizionamento locali e cambiare la comunicazione Human in modi tanto profondi quanto l'invenzione della scrittura o del telefono. Man mano che la nostra civiltà cresce verso oltre 100 miliardi di decisori intelligenti nei prossimi vent'anni, le reti di percezione automatica decentralizzate aiuteranno ONE di loro a trovare il proprio posto nel mondo, sia sulla Terra che oltre.

Nota: le opinioni espresse in questa rubrica sono quelle dell'autore e non riflettono necessariamente quelle di CoinDesk, Inc. o dei suoi proprietari e affiliati.