I robot fisici attuali hanno per lo più confini funzionali definiti al momento della produzione. I robot aspirapolvere seguono solo percorsi fissi, mentre i bracci meccanici possono solo ripetere azioni di presa lungo una linea di assemblaggio. Per insegnare loro ad adattarsi a nuovi ambienti, il metodo tradizionale richiede di attendere l'aggiornamento del sistema inviato centralmente dal produttore originale o di assumere costose squadre di professionisti per riscrivere la logica hardware di base.
Questo modello di evoluzione chiusa è estremamente inefficiente. I consumatori che spendono grosse somme per hardware high-tech spesso vedono tali dispositivi diventare obsoleti in pochi anni, incapaci di soddisfare le esigenze reali del mercato. Ancora più fatalmente, esclude la vasta maggioranza del pubblico dall'accesso all'addestramento delle macchine.
Fabric Foundation @Fabric Foundation , sfruttando le infrastrutture native di proxy di base, ha fornito un percorso di soluzione che rompe completamente le convenzioni. All'interno della rete, attraverso contratti intelligenti e registri pubblici, è stato costruito direttamente un mercato decentralizzato per il trading delle abilità dei robot. È come se si fosse creato un incredibile e aperto repository di plugin pubblici che possono evolversi continuamente per i robot generali in tutto il mondo.
Qualsiasi partecipante può impacchettare e caricare un modello di comportamento specifico addestrato su questa rete. Ad esempio, un insieme di movimenti estremamente fluidi per servire tè e versare acqua, oppure una logica di camminata speciale per terreni accidentati. Una volta che questi dati di movimento sono stati verificati e confermati per sicurezza ed efficacia, verranno archiviati come pacchetti di abilità indipendenti in un libro mastro distribuito.
Il direttore, quando osserva questi progetti infrastrutturali, dà la massima importanza alla soglia di partecipazione del pubblico. Noi non siamo sviluppatori di codice e non comprendiamo quegli estremamente complessi algoritmi di base. Tuttavia, nell'ecosistema di Fabric, le regole di partecipazione sono state completamente ripensate, e chi non sa scrivere codice può comunque entrare.
Non è necessario che tu ti impegni a fondo con alcuna logica di sviluppo. Basta che, nella vita quotidiana, utilizzando un semplice telecomando o dispositivi di cattura del movimento, porti il tuo cane robot a percorrere una serie di scale complesse, oppure corregga manualmente un'azione di presa errata; queste esperienze interattive di scene reali che fornisci possono essere catturate e trasformate direttamente dal sistema.
Una volta che hai aiutato la rete a verificare un nuovo movimento, oggettivamente diventi un compartecipante ai benefici di questo nodo di abilità. Questo meccanismo ingegnoso trasforma l'addestramento di livello istituzionale dell'IA, un tempo inaccessibile, in una collaborazione di contributo dati a cui tutti possono partecipare con basse barriere.
Quando i cani robot degli altri utenti si trovano di fronte a terreni o compiti simili e vogliono padroneggiare questa nuova abilità, possono pagare direttamente online in tempo reale $ROBO token, per richiamare e apprendere con un clic. Il protocollo sottostante distribuirà con precisione questo guadagno $ROBO a tutti i contributori ordinari che inizialmente hanno fornito dati, potenza di calcolo e verifica, sulla base delle prove oggettive registrate sulla catena.
Questa logica non solo ha realizzato tecnicamente l'intelligenza collettiva dei robot, ma ha anche permesso una nuova redistribuzione dei benefici nel commercio.
Grazie a questo meccanismo di pagamento automatico decentralizzato, l'evoluzione dei robot non è più monopolizzata da pochi giganti della tecnologia. Utilizzando leve economiche reali, si incoraggia la partecipazione globale degli utenti all'addestramento e all'evoluzione delle macchine, permettendo a ogni persona comune che fornisce dati validi di ottenere guadagni diretti dallo sviluppo della rete fisica; questo è il sostegno fondamentale per l'esplosione a lungo termine nel settore dei robot generali.
