Рішення DePIN для найбільшої сліпої зони ШІ

Зараз 2030 рік, і ви відправили свого робота-гуманоїда піти купити кетчуп у продуктовий магазин. Це здатний ходун, у нього спритні руки, і він може нести більше продуктів, ніж будь-який батько. Камери високої роздільної здатності, гіроскопи та датчики тиску допомагають роботу тихо пересуватися проходами з такою витонченістю, що ви майже забуваєте, що він безнадійно заблукав. Подібно до своїх Human аналогів, він приречений безцільно тинятися по магазину, роблячи ставки на те, чи зберігається в цьому магазині кетчуп. приправи або соуси прохід.

Нільс Піль, Генеральний директор і засновникЛабораторії Auki, підприємець, інженер-біхевіоріст та соціальний трансгуманіст, який спеціалізується на перетині сучасних Технології і Human поведінки.

65% американських покупців продуктових магазинів витратити більше півгодини у магазині за одну поїздку за покупками, і середній покупець також йде без товару, якого не T знайти кожен третій візит. Без деяких досить суттєвих змін у тому, як роботи та комп’ютери розуміють фізичний світ і орієнтуються в ньому, немає особливих підстав вважати, що ваш людиноподібний робот почуватиметься краще — не без децентралізованої мережі машинного сприйняття, можливо, найважливішого DePIN для майбутнього з незалежними роботизованими агентами.

Просторові обчислення та Політика конфіденційності.

Як і люди, машини керуються пам’яттю або вказівками. Протягом десятиліть найпоширенішим способом отримання вказівок для машин і людей були супутники геопозиціювання, такі як GPS. Однак із зростанням наших міст GPS починає показувати свій вік.

Хоча ви рідко про це думаєте, GPS — це Технології прямої видимості, яка вимагає безперервного шляху між вами та кількома супутниками. Ось чому він так погано працює у великих містах і закритих приміщеннях.

Було зроблено кілька досягнень, щоб спробувати заповнити прогалини. ONE із перших, починаючи з перших днів розвитку мобільних комп’ютерів, було змусити мобільні телефони тихо вимірювати потужність сигналу для кожного маршрутизатора WiFi, через який вони проходили. З часом, завдяки складній тріангуляції, таким компаніям, як Skyhook і Google, вдалося створити карти з низькою роздільною здатністю, на яких показано розташування багатьох світових маршрутизаторів WiFi. Ось чому навігаційні програми, такі як Google Maps, попросять увімкнути Wi-Fi, щоб отримати кращі результати.

За останнє десятиліття критики порушили багато питань щодо Політика конфіденційності та судових процесів, пов’язаних із тріангуляцією Wi-Fi. І справедливо буде сказати, що, на жаль, Політика конфіденційності програла цю битву. Можливо, це певна втіха, що тріангуляція Wi-Fi все ще допомагає середньому користувачеві розташувати себе лише з точністю до кількох метрів — цього недостатньо, щоб наш робот, який приносить кетчуп, міг навіть правильно зрозуміти, у якому проході він знаходиться.

І ось великі технології звернулися до наступного багатообіцяючого прогресу в геолокації: систем візуального позиціонування. Створені такими компаніями, як Niantic і Snap, системи візуального позиціонування (VPS) порівнюють світ, який бачить бортова камера, із зовнішньою пам’яттю про те, як LOOKS світ, яка зберігається в їхній централізовано керованій хмарі. Коротше кажучи, VPS — це торгівля, де ви повідомляєте великим технологам, на що ви дивитеся, щоб вони могли визначити, де ви знаходитесь.

Системи візуального позиціонування мають точність до сантиметра в ідеальних умовах і точність до метра в багатьох громадських міських місцях. Саме завдяки цій неперевершеній точності великі технологічні компанії роблять ставку на VPS для майбутнього робототехніки та окулярів AR .

Але це повинно змусити нас зупинитися. Пам’ятаючи про численні порушення Політика конфіденційності простіших минулих часів мобільних соціальних медіа — як ми будемо почуватися, коли великі технологічні компанії зможуть дивитися на світ нашими очима, а на наші будинки та приватні простори через наші компаньйони?

Політика конфіденційності також потрібна корпораціям

Якщо ви зайдете в продуктовий магазин і почнете знімати полиці, вас швидко виведуть з магазину. Продукти розміщені на рівні очей більш імовірно, що їх візьмуть і куплять, а роздрібні продавці ретельно продумують, як вони розміщують свої товари, щоб максимізувати продажі. Таким чином, візуальне мерчандайзингове оформлення магазинів є ретельно охоронюваною конкурентною таємницею.

Простіше кажучи, магазини не зацікавлені в тому, щоб ділитися розміщенням товарів у своїх магазинах із центральною службою. Було б нерозумно очікувати, що наш робот може просто з’явитися в магазині й миттєво знати, де знаходиться кожен окремий продукт, оскільки це підірвало б інтелектуальну власність магазину.

Натомість найкраще, на що ми можемо сподіватися, це те, що в магазині є власна безпечна система, яка може відповідати на запитання роботів про окремі продукти та направляти окуляри AI та AR туди, куди їм потрібно, без шкоди для корпоративної безпеки.

Уважний читач уже побачить, де DePIN обіцяє перевершити гігантів епохи Web2 і представити нам наш кетчуп у спосіб збереження конфіденційності.

На відміну від людей, роботи та комп’ютери можуть обмінюватися просторовими даними один з одним, спільно сприймаючи світ разом. Спільні просторові обчислення дозволять машинам краще орієнтуватися у світі, підключаючись до інших зовнішніх джерел інформації. У парадигмі Web3 DePIN цей обмін може бути як фінансово стимульованим, так і криптографічно безпечним.

Децентралізовані мережі машинного сприйняття

Милий приклад — уявити собі, що наш робот-магазин продуктів може знайти кетчуп швидше без шкоди для корпоративної безпеки. Але наслідки сприйняття децентралізованої машини приголомшливі. Щойно безпілотні автомобілі зможуть координувати роботу один з одним і обмінюватися інформацією про дорожній рух у реальному часі, дорожній рух радикально зміниться.

У Пекіні, де на дорогах більше автомобілів, ніж людей у ​​Лос-Анджелесі, понад 1000 років Human продуктивності щодня втрачається в дорозі. Децентралізоване машинне сприйняття дозволить цим автомобілям рухатися швидше в координації одна з одною, розблоковуючи сотні років щоденної продуктивності.

Децентралізоване машинне сприйняття ONE разу дозволить використовувати окуляри AR із збереженням конфіденційності з меншим форм-фактором, оскільки окуляри можуть перевантажити частину важких просторових обчислень на локальні сервери позиціонування та змінити Human спілкування настільки глибоко, як винайдення письма чи телефону. У міру розвитку нашої цивілізації понад 100 мільярдів інтелектуальних людей, які приймають рішення Протягом наступних двадцяти років децентралізовані мережі машинного сприйняття допоможуть ONE з них знайти своє місце у світі, як на Землі, так і за її межами.

Примітка: погляди, висловлені в цій колонці, належать автору та не обов’язково відображають погляди CoinDesk, Inc. або її власників і афілійованих осіб.