# AIと暗号化技術による自動化革命：ボットの"ChatGPTの瞬間"が間もなく到来ChatGPTの登場は人々の人工知能に対する認識を根本的に変えました。しかし、人類の本当の夢はAIがボットの形で物理世界と相互作用することであり、まるでSF映画に描かれているように。ボット分野の重大な突破が間もなく訪れるようです。この記事では、近年の人工知能の進展が業界の構図をどのように変えているかを分析し、バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が未来をどのように形作るか、そして暗号化技術がその中で果たす役割を考察します。同時に、ボットの安全性、資金調達、評価、教育などの注目すべき分野についても説明します。! [ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e0a0e9c3536f9333bd5fe9476d3c7b3d)## 1. 変化の主な推進力### 人工知能のブレークスルーマルチモーダル大規模言語モデルの進展はボットが複雑なタスクを実行するための"脳"を提供します。ボットは主に視覚と聴覚を通じて環境を認識します。従来のコンピュータビジョンモデルは物体検出や分類に優れていますが、視覚情報を行動指令に変換するのが難しいです。大規模言語モデルはテキストの理解と生成において優れた性能を発揮しますが、物理的な世界の認識能力に欠けています。視覚-言語-行動モデル(VLA)はボットが統一フレームワーク内で視覚的知覚、言語理解、実体行動を統合できるようにします。2025年2月、ある人工知能会社が発表した汎用ヒューマノイドロボット制御モデルは、ゼロショット一般化能力と二重システムアーキテクチャにより、業界の新しい基準を確立しました。ゼロショット一般化により、ボットは各タスクに対して繰り返し訓練することなく、新しいシーン、新しい物体、新しい指示に適応可能です。二重システムアーキテクチャは、高度な推論と軽量推論を分離し、人間の思考とリアルタイムの精度を兼ね備えた商業用ヒューマノイドロボットを実現しました。### 経済型ボットが現実になる世界を変える技術は普及性を持っています。ある人型ボットの価格が中級車やアメリカの最低年収を下回るとき、肉体労働や日常業務の大部分がボットによって行われる世界を想像するのはもはや遠い未来の話ではありません。### 倉庫から消費者市場へボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡張しています。この世界は人間のために設計されている——人間はすべての専門ボットの仕事をこなすことができるが、専門ボットはすべての人間の仕事をこなすことができません。ボット企業はもはや工場専用ボットの製造に限らず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発に転じています。したがって、ボット技術の最前線は倉庫だけではなく、日常生活にも浸透していくでしょう。コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。最も重要な指標は、毎時の総コストで、その計算方法は：トレーニングと充電の時間の機会コスト、タスク実行コスト、およびロボットの購入コストの合計を、ロボットの総稼働時間で割ったものです。このコストは、関連業界の平均賃金レベルを下回る必要があり、競争力を持つためには重要です。倉庫分野に全面的に浸透するためには、ボットの1時間あたりの総コストは31.39ドル未満でなければなりません。そして、最大の消費者市場である私立教育と健康サービス分野では、このコストは35.18ドル以下に抑える必要があります。現在、ボットはより安価で、より効率的で、より汎用的な方向に進化しています。! [ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dad05928d3bd80812cc8f0b2b8e11e69)## 2. ボット技術の次の突破### バッテリー最適化バッテリー技術は、ユーザーフレンドリーなボットのボトルネックとなっています。特定のヒューマノイドロボットのバッテリー持続時間は約2時間です。ユーザーは明らかに2時間ごとに手動で充電することを望んでいないため、自動充電とドッキングインフラが重点的な発展方向となっています。現在、ロボットの充電には主に2つのモードがあります：バッテリー交換または直接充電。バッテリー交換モードは、消耗したバッテリーグループを迅速に交換することで継続的な作業を実現し、ダウンタイムを最小限に抑え、野外や工場のシーンに適しています。このプロセスは手動操作でも自動化でも完了できます。感応充電はワイヤレス給電方式を採用しており、完全充電には時間がかかりますが、全自動化プロセスを簡単に実現できます。### レイテンシの最適化低遅延操作は、環境認識と遠隔操作の2つのカテゴリに分けられます。認識はボットの環境に対する空間認知能力を指し、遠隔操作は人間のオペレーターによるリアルタイム制御を特に指します。研究によると、ボットの感知システムは安価なセンサーから始まりますが、技術的な堀は融合ソフトウェア、低消費電力計算、およびミリ秒単位の精密制御回路にあります。ボットが空間位置を特定した後、軽量な神経ネットワークが障害物、パレット、または人間などの要素をマークします。シーンラベルがプランニングシステムに入力されると、すぐに足部、ホイールユニット、またはマニピュレーターに送信されるモーター指令が生成されます。50ミリ秒未満の感知遅延は人間の反射速度に相当し、この閾値を超える遅延はボットの動作が不器用になる原因となります。したがって、90％の意思決定は単一の視覚-言語-行動ネットワークでローカルに完了する必要があります。全自動ボットは、高性能VLAモデルの遅延が50ミリ秒未満であることを確保する必要があります。遠隔操作ボットは、操作端とボット間の信号遅延が50ミリ秒を超えないことが求められます。ここでのVLAモデルの重要性は特に顕著です──視覚とテキスト入力をそれぞれ異なるモデルで処理した後に大型言語モデルに入力すると、全体の遅延は50ミリ秒の閾値を大幅に超えることになります。### データ収集の最適化データ収集には主に三つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、遠隔操作データです。現実データと合成データの核心的なボトルネックは、ロボットの物理的な行動とビデオ/シミュレーションモデルとの間の差を埋めることです。現実のビデオデータは力のフィードバック、関節の運動誤差、材料の変形などの物理的な詳細が欠けています；シミュレーションデータはセンサーの故障、摩擦係数などの予測不可能な変数が不足しています。最も可能性のあるデータ収集方法はリモート操作であり、人間のオペレーターがボットを遠隔で操作してタスクを実行します。しかし、人件費はリモート操作データ収集の主な制約要因です。カスタムハードウェアの開発は、高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。一部の企業は、主流の方法とカスタムハードウェアを組み合わせて、多次元の人間の運動データを収集し、処理後にボットの神経ネットワークトレーニングに適したデータセットに変換し、迅速なイテレーションサイクルと組み合わせて、AIボットのトレーニングに膨大な高品質なデータを提供しています。これらの技術パイプラインは、原始データからデプロイ可能なボットへの変換経路を共同で短縮しました。## 3. 探索するエリアに焦点を当てる### 暗号化技術とボットの融合暗号化技術は、非信頼者を奨励してボットネットワークの効率を向上させることができます。前述の重要な分野に基づいて、暗号化技術はインフラストラクチャの接続、レイテンシの最適化、データ収集の3つの側面で効率を改善することができます。分散型物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新することが期待されています。人型ボットが自動車のように世界中で運行する際、充電ステーションはガソリンスタンドのように手の届くところに必要です。中央集権型ネットワークは巨額の初期投資を必要としますが、DePINはコストをノードオペレーターに分散させ、充電施設を迅速により多くの地域に拡大させます。DePINは、分散型インフラストラクチャを利用してリモート操作の遅延を最適化することもできます。地理的に分散したエッジノードの計算リソースを集約することで、リモート操作の指令はローカルまたは最も近い利用可能なノードによって処理され、データ転送距離を最大限に短縮し、通信遅延を大幅に低減します。しかし、現在のDePINプロジェクトは主に分散型ストレージ、コンテンツ配信、帯域幅共有に焦点を当てており、プロジェクトはエッジコンピューティングがストリーミングメディアやIoTにおける応用の利点を示しているものの、ボットやリモート操作の分野にはまだ広がっていません。リモート操作は最も有望なデータ収集方法ですが、中央集権的な実体が専門家を雇ってデータを収集するコストは非常に高いです。DePINは暗号トークンを通じて第三者にリモート操作データを提供するよう促すことでこの問題を解決します。一部のプロジェクトは、世界的なリモートオペレーターのネットワークを構築しており、その貢献をトークン化されたデジタル資産に変換し、許可なしの分散型システムを形成しています——参加者は利益を得るだけでなく、ガバナンスに参加し、AGIボットのトレーニングを助けることもできます。### 安全は常に核心の関心事ですボット技術の終極目標は完全な自律化を実現することですが、いくつかのSF映画が警告するように、人類が最も望まないのは自律性がボットを攻撃的な武器に変えてしまうことです。大規模言語モデルの安全性の問題は注目を集めており、これらのモデルが実体行動能力を持つようになると、ボットの安全性は社会の受け入れのための重要な前提条件となります。経済安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。いくつかの企業は、暗号化証明を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現する分散型のマシン協調層を構築しています。このようなシステムは、ボットが中央集権的な仲介者に依存せず、アイデンティティ情報、地理的位置、行動記録を自律的に証明できるようにします。行動制約と身分認証は、チェーン上のメカニズムによって実行され、誰でもコンプライアンスを監査できることを保証します。安全基準、品質要件、および地域規範を満たすボットは報酬を受け、違反者は罰則または資格剥奪に直面し、自律型マシネットワーク内で責任と信頼のメカニズムを確立します。第三者による再担保ネットワークもまた、対等な安全保証を提供することができます。罰則パラメータの体系はまだ改善の余地がありますが、関連技術は実用段階に入っています。業界の安全基準が間もなく形成されると予想されており、その時には罰則パラメータがこれらの基準を参照してモデル化されるでしょう。一つの可能な実施方案は以下の通りです:1. ボット会社が再ステーキングネットワークに参加。2. 検証可能な押収パラメータを設定する（例えば「2500ニュートンを超える人間の接触力を加える」）；3. ステーキング者はボットがパラメータを遵守することを保証するために保証金を提供します；4. もし違反が発生した場合、質押金は被害者への賠償金とします。このモデルは、企業に安全性を最優先に置くよう促すだけでなく、ステーキング資金プールの保険メカニズムを通じて消費者の受け入れを促進します。! [ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-51e9de0e57c07ff5b7e3a52d204ecce0)## 4. ボット技術スタックの空白を埋めるある有名なAI企業がAIの普及を推進しましたが、この突破の基石はすでに築かれています。クラウドサービスはモデルのローカルコンピューティングパワーへの依存を打破し、オープンプラットフォームはモデルのオープンソースを実現しました。いくつかのオンラインプラットフォームはAIエンジニアに実験の場を提供しています。これらの漸進的な突破は共同でAIの大衆化を促進しました。AIとは異なり、ボット分野は資金が限られているときに入りづらいです。ボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同じぐらい便利なレベルに引き下げる必要があります。私たちは、資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムの3つの側面に改善の余地があると考えています。資金調達はボット分野の痛点です。コンピュータプログラムの開発にはコンピュータとクラウドコンピューティングリソースのみが必要ですが、機能が完全なボットを構築するにはモーター、センサー、バッテリーなどのハードウェアを調達する必要があり、コストは簡単に10万ドルを超えます。このハードウェアの特性により、ボットの開発はAIに比べて柔軟性に欠け、コストが高くなります。現実のシーンにおけるボット評価インフラはまだ萌芽期にあります。AI分野では明確な損失関数体系が確立されており、テストは完全に仮想化可能です。しかし、優れた仮想戦略は現実世界の有効なソリューションに直接転換することはできません。ボットは多様な現実環境で自主戦略の評価施設をテストする必要があり、そこから反復的な最適化を実現することができます。これらのインフラが成熟すると、才能が大量に流入し、人型ボットがWeb2の爆発的成長曲線を再現するでしょう。一部の暗号ボット企業は、この方向で進んでいます——「ボット版Androidシステム」を開発し、原始のハードウェアを経済意識を持つアップグレード可能な知的エージェントに変換します。視覚、言語、そして運動計画モジュールは、スマートフォンアプリのようにプラグアンドプレイでき、すべての推論ステップは明瞭な言語で提示されるため、オペレーターはファームウェアに触れることなく行動を監査または調整できます。この自然言語推論能力により、新世代の才能がロボット分野にシームレスに参入し、ロボット革命を引き起こすオープンプラットフォームへの重要な一歩を踏み出すことができ、まるでオープンソース運動がAIを加速させたようです。人材密度が業界の軌跡を決定します。構造化された普惠教育システムはボット分野の人材供給に不可欠です。あるボット会社がナスダックに上場したことは、知能機械が金融革新と実体教育の両方に参加する新時代の幕開けを示しています。同社はパートナーと共同で、アメリカのK-12公立学校において初の人型ボットに基づく一般教育課程を導入することを発表しました。この課程はプラットフォーム非依存性を持ち、様々なボットの形態に適応でき、学生に実践的な操作機会を提供します。この
AI駆動ボット革命：ChatGPT時代のヒューマノイドボットが間もなく登場
AIと暗号化技術による自動化革命：ボットの"ChatGPTの瞬間"が間もなく到来
ChatGPTの登場は人々の人工知能に対する認識を根本的に変えました。しかし、人類の本当の夢はAIがボットの形で物理世界と相互作用することであり、まるでSF映画に描かれているように。
ボット分野の重大な突破が間もなく訪れるようです。この記事では、近年の人工知能の進展が業界の構図をどのように変えているかを分析し、バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が未来をどのように形作るか、そして暗号化技術がその中で果たす役割を考察します。同時に、ボットの安全性、資金調達、評価、教育などの注目すべき分野についても説明します。
! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命
1. 変化の主な推進力
人工知能のブレークスルー
マルチモーダル大規模言語モデルの進展はボットが複雑なタスクを実行するための"脳"を提供します。ボットは主に視覚と聴覚を通じて環境を認識します。従来のコンピュータビジョンモデルは物体検出や分類に優れていますが、視覚情報を行動指令に変換するのが難しいです。大規模言語モデルはテキストの理解と生成において優れた性能を発揮しますが、物理的な世界の認識能力に欠けています。
視覚-言語-行動モデル(VLA)はボットが統一フレームワーク内で視覚的知覚、言語理解、実体行動を統合できるようにします。2025年2月、ある人工知能会社が発表した汎用ヒューマノイドロボット制御モデルは、ゼロショット一般化能力と二重システムアーキテクチャにより、業界の新しい基準を確立しました。ゼロショット一般化により、ボットは各タスクに対して繰り返し訓練することなく、新しいシーン、新しい物体、新しい指示に適応可能です。二重システムアーキテクチャは、高度な推論と軽量推論を分離し、人間の思考とリアルタイムの精度を兼ね備えた商業用ヒューマノイドロボットを実現しました。
経済型ボットが現実になる
世界を変える技術は普及性を持っています。ある人型ボットの価格が中級車やアメリカの最低年収を下回るとき、肉体労働や日常業務の大部分がボットによって行われる世界を想像するのはもはや遠い未来の話ではありません。
倉庫から消費者市場へ
ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡張しています。この世界は人間のために設計されている——人間はすべての専門ボットの仕事をこなすことができるが、専門ボットはすべての人間の仕事をこなすことができません。ボット企業はもはや工場専用ボットの製造に限らず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発に転じています。したがって、ボット技術の最前線は倉庫だけではなく、日常生活にも浸透していくでしょう。
コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。最も重要な指標は、毎時の総コストで、その計算方法は：トレーニングと充電の時間の機会コスト、タスク実行コスト、およびロボットの購入コストの合計を、ロボットの総稼働時間で割ったものです。このコストは、関連業界の平均賃金レベルを下回る必要があり、競争力を持つためには重要です。
倉庫分野に全面的に浸透するためには、ボットの1時間あたりの総コストは31.39ドル未満でなければなりません。そして、最大の消費者市場である私立教育と健康サービス分野では、このコストは35.18ドル以下に抑える必要があります。現在、ボットはより安価で、より効率的で、より汎用的な方向に進化しています。
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2. ボット技術の次の突破
バッテリー最適化
バッテリー技術は、ユーザーフレンドリーなボットのボトルネックとなっています。特定のヒューマノイドロボットのバッテリー持続時間は約2時間です。ユーザーは明らかに2時間ごとに手動で充電することを望んでいないため、自動充電とドッキングインフラが重点的な発展方向となっています。現在、ロボットの充電には主に2つのモードがあります：バッテリー交換または直接充電。
バッテリー交換モードは、消耗したバッテリーグループを迅速に交換することで継続的な作業を実現し、ダウンタイムを最小限に抑え、野外や工場のシーンに適しています。このプロセスは手動操作でも自動化でも完了できます。
感応充電はワイヤレス給電方式を採用しており、完全充電には時間がかかりますが、全自動化プロセスを簡単に実現できます。
レイテンシの最適化
低遅延操作は、環境認識と遠隔操作の2つのカテゴリに分けられます。認識はボットの環境に対する空間認知能力を指し、遠隔操作は人間のオペレーターによるリアルタイム制御を特に指します。
研究によると、ボットの感知システムは安価なセンサーから始まりますが、技術的な堀は融合ソフトウェア、低消費電力計算、およびミリ秒単位の精密制御回路にあります。ボットが空間位置を特定した後、軽量な神経ネットワークが障害物、パレット、または人間などの要素をマークします。シーンラベルがプランニングシステムに入力されると、すぐに足部、ホイールユニット、またはマニピュレーターに送信されるモーター指令が生成されます。50ミリ秒未満の感知遅延は人間の反射速度に相当し、この閾値を超える遅延はボットの動作が不器用になる原因となります。したがって、90％の意思決定は単一の視覚-言語-行動ネットワークでローカルに完了する必要があります。
全自動ボットは、高性能VLAモデルの遅延が50ミリ秒未満であることを確保する必要があります。遠隔操作ボットは、操作端とボット間の信号遅延が50ミリ秒を超えないことが求められます。ここでのVLAモデルの重要性は特に顕著です──視覚とテキスト入力をそれぞれ異なるモデルで処理した後に大型言語モデルに入力すると、全体の遅延は50ミリ秒の閾値を大幅に超えることになります。
データ収集の最適化
データ収集には主に三つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、遠隔操作データです。現実データと合成データの核心的なボトルネックは、ロボットの物理的な行動とビデオ/シミュレーションモデルとの間の差を埋めることです。現実のビデオデータは力のフィードバック、関節の運動誤差、材料の変形などの物理的な詳細が欠けています；シミュレーションデータはセンサーの故障、摩擦係数などの予測不可能な変数が不足しています。
最も可能性のあるデータ収集方法はリモート操作であり、人間のオペレーターがボットを遠隔で操作してタスクを実行します。しかし、人件費はリモート操作データ収集の主な制約要因です。
カスタムハードウェアの開発は、高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。一部の企業は、主流の方法とカスタムハードウェアを組み合わせて、多次元の人間の運動データを収集し、処理後にボットの神経ネットワークトレーニングに適したデータセットに変換し、迅速なイテレーションサイクルと組み合わせて、AIボットのトレーニングに膨大な高品質なデータを提供しています。これらの技術パイプラインは、原始データからデプロイ可能なボットへの変換経路を共同で短縮しました。
3. 探索するエリアに焦点を当てる
暗号化技術とボットの融合
暗号化技術は、非信頼者を奨励してボットネットワークの効率を向上させることができます。前述の重要な分野に基づいて、暗号化技術はインフラストラクチャの接続、レイテンシの最適化、データ収集の3つの側面で効率を改善することができます。
分散型物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新することが期待されています。人型ボットが自動車のように世界中で運行する際、充電ステーションはガソリンスタンドのように手の届くところに必要です。中央集権型ネットワークは巨額の初期投資を必要としますが、DePINはコストをノードオペレーターに分散させ、充電施設を迅速により多くの地域に拡大させます。
DePINは、分散型インフラストラクチャを利用してリモート操作の遅延を最適化することもできます。地理的に分散したエッジノードの計算リソースを集約することで、リモート操作の指令はローカルまたは最も近い利用可能なノードによって処理され、データ転送距離を最大限に短縮し、通信遅延を大幅に低減します。しかし、現在のDePINプロジェクトは主に分散型ストレージ、コンテンツ配信、帯域幅共有に焦点を当てており、プロジェクトはエッジコンピューティングがストリーミングメディアやIoTにおける応用の利点を示しているものの、ボットやリモート操作の分野にはまだ広がっていません。
リモート操作は最も有望なデータ収集方法ですが、中央集権的な実体が専門家を雇ってデータを収集するコストは非常に高いです。DePINは暗号トークンを通じて第三者にリモート操作データを提供するよう促すことでこの問題を解決します。一部のプロジェクトは、世界的なリモートオペレーターのネットワークを構築しており、その貢献をトークン化されたデジタル資産に変換し、許可なしの分散型システムを形成しています——参加者は利益を得るだけでなく、ガバナンスに参加し、AGIボットのトレーニングを助けることもできます。
安全は常に核心の関心事です
ボット技術の終極目標は完全な自律化を実現することですが、いくつかのSF映画が警告するように、人類が最も望まないのは自律性がボットを攻撃的な武器に変えてしまうことです。大規模言語モデルの安全性の問題は注目を集めており、これらのモデルが実体行動能力を持つようになると、ボットの安全性は社会の受け入れのための重要な前提条件となります。
経済安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。いくつかの企業は、暗号化証明を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現する分散型のマシン協調層を構築しています。このようなシステムは、ボットが中央集権的な仲介者に依存せず、アイデンティティ情報、地理的位置、行動記録を自律的に証明できるようにします。
行動制約と身分認証は、チェーン上のメカニズムによって実行され、誰でもコンプライアンスを監査できることを保証します。安全基準、品質要件、および地域規範を満たすボットは報酬を受け、違反者は罰則または資格剥奪に直面し、自律型マシネットワーク内で責任と信頼のメカニズムを確立します。
第三者による再担保ネットワークもまた、対等な安全保証を提供することができます。罰則パラメータの体系はまだ改善の余地がありますが、関連技術は実用段階に入っています。業界の安全基準が間もなく形成されると予想されており、その時には罰則パラメータがこれらの基準を参照してモデル化されるでしょう。
一つの可能な実施方案は以下の通りです:
このモデルは、企業に安全性を最優先に置くよう促すだけでなく、ステーキング資金プールの保険メカニズムを通じて消費者の受け入れを促進します。
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4. ボット技術スタックの空白を埋める
ある有名なAI企業がAIの普及を推進しましたが、この突破の基石はすでに築かれています。クラウドサービスはモデルのローカルコンピューティングパワーへの依存を打破し、オープンプラットフォームはモデルのオープンソースを実現しました。いくつかのオンラインプラットフォームはAIエンジニアに実験の場を提供しています。これらの漸進的な突破は共同でAIの大衆化を促進しました。
AIとは異なり、ボット分野は資金が限られているときに入りづらいです。ボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同じぐらい便利なレベルに引き下げる必要があります。私たちは、資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムの3つの側面に改善の余地があると考えています。
資金調達はボット分野の痛点です。コンピュータプログラムの開発にはコンピュータとクラウドコンピューティングリソースのみが必要ですが、機能が完全なボットを構築するにはモーター、センサー、バッテリーなどのハードウェアを調達する必要があり、コストは簡単に10万ドルを超えます。このハードウェアの特性により、ボットの開発はAIに比べて柔軟性に欠け、コストが高くなります。
現実のシーンにおけるボット評価インフラはまだ萌芽期にあります。AI分野では明確な損失関数体系が確立されており、テストは完全に仮想化可能です。しかし、優れた仮想戦略は現実世界の有効なソリューションに直接転換することはできません。ボットは多様な現実環境で自主戦略の評価施設をテストする必要があり、そこから反復的な最適化を実現することができます。
これらのインフラが成熟すると、才能が大量に流入し、人型ボットがWeb2の爆発的成長曲線を再現するでしょう。一部の暗号ボット企業は、この方向で進んでいます——「ボット版Androidシステム」を開発し、原始のハードウェアを経済意識を持つアップグレード可能な知的エージェントに変換します。視覚、言語、そして運動計画モジュールは、スマートフォンアプリのようにプラグアンドプレイでき、すべての推論ステップは明瞭な言語で提示されるため、オペレーターはファームウェアに触れることなく行動を監査または調整できます。この自然言語推論能力により、新世代の才能がロボット分野にシームレスに参入し、ロボット革命を引き起こすオープンプラットフォームへの重要な一歩を踏み出すことができ、まるでオープンソース運動がAIを加速させたようです。
人材密度が業界の軌跡を決定します。構造化された普惠教育システムはボット分野の人材供給に不可欠です。あるボット会社がナスダックに上場したことは、知能機械が金融革新と実体教育の両方に参加する新時代の幕開けを示しています。同社はパートナーと共同で、アメリカのK-12公立学校において初の人型ボットに基づく一般教育課程を導入することを発表しました。この課程はプラットフォーム非依存性を持ち、様々なボットの形態に適応でき、学生に実践的な操作機会を提供します。この