Pundi AI đã hợp tác với ZenO để cách mạng hóa việc đào tạo trong các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo Vật lý. Với nhiều thông tin hơn từ thế giới thực và từ kinh nghiệm trực tiếp của con người để cung cấp năng lượng cho robot và máy móc tự hành khi chúng ta bước vào kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo có khả năng học hỏi từ nhiều thứ hơn là chỉ văn bản và mã lập trình, sự hợp tác này sẽ kết hợp các tập dữ liệu của ZenO với on-chain về nguồn gốc của dữ liệu đó, để tạo ra một thị trường thu thập dữ liệu thực tế, có thể kiểm chứng, kết nối trí tuệ kỹ thuật số (AI) và môi trường vật lý thực tế.
LINK (Chainlink) còn thiếu – Tại sao trí tuệ nhân tạo vật lý cần thực tế
Để robot có thể hoạt động ở bất cứ đâu ngoài phòng thí nghiệm, chúng cần có khả năng hiểu được chuyển động của con người, không gian xung quanh những chuyển động đó và cách đưa ra quyết định bằng cách xem xét bối cảnh. Hầu hết các bộ dữ liệu được sử dụng đều thiếu một thành phần thiết yếu – góc nhìn “người thứ nhất” về thế giới. Đây là thông tin quan trọng nếu chúng ta muốn chế tạo robot có thể hoạt động như con người trong một thành phố đông đúc hoặc thao tác với những vật dụng rất dễ vỡ như con người.
Sự hợp tác này sử dụng kinh nghiệm thực tế của con người để xây dựng các bộ dữ liệu khối lượng công việc có thể đọc được bằng máy. Thông cáo báo chí cho biết: “Trí tuệ nhân tạo vật lý cần trực tiếp trải nghiệm thế giới”. Các công nghệ đeo được như kính thông minh sẽ được sử dụng để thu thập dữ liệu dựa trên giác quan từ mắt và thính giác của người dùng như một thực thể sống. Dữ liệu lấy người dùng làm trung tâm là tốt nhất để huấn luyện các hệ thống tự động vì nó phản ánh cách các thực thể sinh học và hệ thống tự động trải nghiệm môi trường của chúng.
Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu thông qua nguồn gốc on-chain
Một khía cạnh nổi bật của sự hợp tác này là tập trung vào nguồn gốc dữ liệu được ghi lại trên on-chain . Khi ảo giác do AI tạo ra và deepfake trở nên phổ biến, tính toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện trở nên vô cùng quan trọng. Với việc nguồn gốc dữ liệu được ghi lại trên blockchain, Pundi AI tạo ra một hệ thống trong đó dữ liệu trên thị trường của họ có thể được xác nhận, theo dõi và không thể thay đổi.
Bằng cách phân quyền quản lý dữ liệu, các nhà phát triển có thể truy vết nguồn gốc và lịch sử của các tập dữ liệu mà họ mua, do đó sẽ ít có khả năng huấn luyện các mô hình robot trên dữ liệu đã bị thay đổi hoặc thiên vị. Kết quả là trí tuệ nhân tạo tự động an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Điều này cũng phù hợp với xu hướng rộng hơn về việc sử dụng blockchain để bảo mật chuỗi cung ứng trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong thế giới Web3, bao gồm tích hợp dữ liệu thể thao và tài sản sáng tạo.
Trao quyền cho thị trường dữ liệu AI Pundi
Là một thị trường AI hướng đến kiếm tiền sắp ra mắt, Pundi AI Data Marketplace sẽ đóng vai trò là nguồn dữ liệu thực tế tập trung, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ đào tạo AI thưởng cho người dùng vì những đóng góp của họ. Điều này sẽ giúp Pundi AI xây dựng một mô hình phát triển AI dân chủ hơn và ứng dụng rộng rãi hơn.
ZenO sẽ nâng cao tính hữu ích của thị trường bằng cách cung cấp thêm một kênh thu thập dữ liệu thông qua các bộ dữ liệu “Trí tuệ nhân tạo vật lý”, thay vì chỉ dựa vào các phương tiện kỹ thuật số. McKinsey ước tính rằng sẽ có sự gia tăng bùng nổ về nhu cầu đối với các bộ dữ liệu chuyên biệt, chất lượng cao được tạo ra bởi tự động hóa vật lý khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh hướng tới tự động hóa vật lý. Cơ sở hạ tầng của Pundi AI cung cấp một phương tiện hiệu quả để chia sẻ và phân phối dữ liệu chuyên biệt này, cho phép cả các công ty khởi nghiệp và các công ty công nghệ lớn tiếp cận cùng một nguồn lực cần thiết để cải thiện thuật toán robot của họ.
Phần kết luận
Nằm ở giao điểm của Web3 và Trí tuệ Nhân tạo, sự hợp tác này đánh dấu một bước phát triển quan trọng. Hai bên sẽ tạo ra trải nghiệm góc nhìn thứ nhất cho con người, được nhìn qua con mắt của họ, bằng cách sử dụng công nghệ blockchain để bảo đảm tính quý hiếm của tài sản kỹ thuật số, cũng như bảo tồn tính chính xác về mặt lịch sử của những robot đang được phát triển. Robot và trí tuệ nhân tạo vật lý sẽ ngày càng thâm nhập vào thế giới vật lý nhiều hơn. Những cơ hội như nền tảng của Pundi AI sẽ cho phép các thiết bị hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong thế giới vật lý được đào tạo theo cách tốt nhất và chính xác nhất để phản ánh thực tế của chúng.
