ロボット オペレーティング システム: ブロックチェーンとスマート コントラクトは、この急成長する分野の繁栄を可能にするために必要な重要なインフラストラクチャを提供します。

そのメリットは医療、教育、防衛全体にわたって目に見えて現れるでしょう。

The integration of thinking machines into human society poses unique challenges. Existing systems are designed for humans and assume characteristics like fingerprints, parents, and birthdates, which are irrelevant for machines. Moreover, there is uncertainty about how to regulate thinking machines, with some advocating for outlawing them, pausing their development, or limiting their ability to synthesize human-intelligible emotions (as proposed in the European Union).

思考機械を人間社会に統合すると、独特の課題が生じます。既存のシステムは人間向けに設計されており、機械には無関係な指紋、両親、生年月日などの特性を想定しています。さらに、思考機械をどのように規制するかについては不確実性があり、（欧州連合で提案されているように）思考機械を非合法化したり、開発を一時停止したり、人間が理解できる感情を合成する能力を制限したりすることを主張する人もいる。

Determining which regional laws apply to a 200B parameter LLM running on a computer in low earth orbit that controls the actions of a trading bot or a physical robot in the New York SEC office on Pearl Street also presents difficulties.

パールストリートにあるニューヨーク証券取引委員会オフィスのトレーディングボットや物理ロボットの動作を制御する低軌道上のコンピュータ上で実行される200BパラメータLLMにどの地域法が適用されるかを決定することも困難を伴う。

To address these challenges, we need a global system that supports financial transactions, enables humans and computers to collaborate in voting and setting rules, and is immutable, public, and resilient.

これらの課題に対処するには、金融取引をサポートし、人間とコンピュータが投票やルール設定で協力できるようにし、不変で公開的で回復力のあるグローバル システムが必要です。

Fortuitously, thousands of innovators and developers have spent the last 16 years building precisely that - a parallel framework for decentralized governance and finance. From the outset, the aim was to support “non-geographic communities experimenting with new economic paradigms” by creating a system that “doesn't much care who it talks to” (Satoshi 2/13/09).

幸運にも、何千人ものイノベーターや開発者が過去 16 年間、まさにそれ、つまり分散型ガバナンスと財務のための並行フレームワークの構築に費やしてきました。当初からの目的は、「誰と話すかはあまり気にしない」システムを構築することで、「新しい経済パラダイムを実験している非地理的なコミュニティ」をサポートすることでした（Satoshi、2009 年 2 月 13 日）。

It's now becoming clearer what that meant - in contrast to the rest of the human-focused tech, financial, and regulatory stack, blockchains and smart contracts don’t much care if they are being used by humans or thinking machines, and gracefully accommodate all of us. For this reason, decentralized crypto networks offer the vital infrastructure that's needed to allow this burgeoning sector to flourish. The benefits will be tangible across healthcare, education and defense.

それが何を意味するのかが、今ではより明確になってきています。人間中心の他のテクノロジー、金融、規制スタックとは対照的に、ブロックチェーンとスマートコントラクトは、人間によって使用されているか思考マシンによって使用されているかをあまり気にせず、すべてに優雅に対応します。私たちの。このため、分散型暗号ネットワークは、この急成長するセクターの繁栄を可能にするために必要な重要なインフラストラクチャを提供します。そのメリットは医療、教育、防衛全体にわたって目に見えて現れるでしょう。

Several hurdles will need to be overcome. Seamless human<>machine and machine<>machine collaboration is essential — especially in high-stakes environments such as transportation, manufacturing, and logistics. Smart contracts enable autonomous machines to discover one another, communicate securely, and form teams to complete complex tasks. Presumably, low latency data exchange (e.g. among robot taxis) will happen off chain, for example in virtual private networks, but the steps leading up to that, such as discovering humans and robots able to drive you to the airport, are well suited for decentralized markets and actions. Scaling solutions such as Optimism will be critical to accommodate these transactions and traffic.

いくつかのハードルを乗り越える必要があります。人間<>機械、機械<>機械のシームレスなコラボレーションは、特に輸送、製造、物流などの一か八かの環境において不可欠です。スマート コントラクトにより、自律マシンが相互に検出し、安全に通信し、チームを形成して複雑なタスクを完了できるようになります。おそらく、低遅延のデータ交換 (ロボット タクシー間など) は、仮想プライベート ネットワークなどのオフチェーンで行われると考えられますが、そこに至るまでのステップ (空港まで車で送ってくれる人間やロボットの発見など) は、分散化された市場と行動。これらのトランザクションとトラフィックに対応するには、Optimism などのスケーリング ソリューションが重要になります。

The fragmented regulations around the world is another factor slowing innovation. While some jurisdictions such as Ontario are ahead of the curve when it comes to autonomous robotics, most are not. Decentralized governance tackles this by establishing programmable, blockchain-based rule sets that deliver much-needed uniformity. Creating global standards for safety, ethics and operations is critical for ensuring that autonomous robots can be rolled out across borders at scale, without compromising safety or compliance.

世界中で細分化された規制もイノベーションを遅らせるもう一つの要因です。オンタリオ州など一部の地域は自律型ロボットの分野で時代の先を行っていますが、ほとんどの地域はそうではありません。分散型ガバナンスは、切望されている均一性を実現するプログラム可能なブロックチェーンベースのルールセットを確立することで、この問題に取り組みます。安全性や倫理、運用に関する世界標準を作成することは、安全性やコンプライアンスを損なうことなく自律型ロボットを国境を越えて大規模に展開できるようにするために重要です。

Decentralized autonomous organizations, otherwise known as DAOs, help accelerate research and development in robotics and AI. Traditional sources of funding are both slow and siloed, holding the industry back. Token-based models such as DeSci DAO platform remove these bottlenecks, while giving everyday investors potential incentives to get involved. Likewise, some of the developing business models for AI involve micropayments and sharing of revenue with data- or model- providers, which can be accommodated with smart contracts.

DAO としても知られる分散型自律組織は、ロボット工学と AI の研究開発の加速に役立ちます。従来の資金源は時間がかかり、サイロ化しているため、業界の足かせとなっています。 DeSci DAO プラットフォームなどのトークンベースのモデルは、これらのボトルネックを解消すると同時に、日常の投資家に参加する潜在的なインセンティブを与えます。同様に、AI のビジネス モデルの開発には、マイクロペイメントや、データ プロバイダーやモデル プロバイダーとの収益の分配が含まれており、これらはスマート コントラクトで対応できます。

Combined, these advantages will help fast-track the development of autonomous robots, with a plethora of compelling use cases.

これらの利点を組み合わせると、多数の魅力的な使用例を備えた自律ロボットの開発を迅速に進めることができます。

A new paradigm for robotics and thinking machines

ロボット工学と思考機械の新しいパラダイム

It’s easy to fear that cognition is a zero sum game, and that the broad availability of smart machines will directly compete with humans. But the reality is that there are severe shortages of well educated humans in education, healthcare, and many other sectors.

認知はゼロサムゲームであり、スマートマシンが広く普及すると人間と直接競合するのではないかと不安になるのは簡単です。しかし現実には、教育、医療、その他多くの分野で十分な教育を受けた人材が深刻に不足しています。

Research by UNESCO recently revealed a worldwide teacher shortage that there's an "urgent need for 44 million primary and secondary teachers worldwide by 2030" — and that's before you consider the assistants who offer one-on-one support in classrooms and help struggling students to keep up with their peers. Autonomous robots can deliver huge advantages here, tackling significant shortages across the education sector. Imagine a child being able to learn about a complicated concept with a robot sitting next to them, to walk them through a new concept of skill — reinforcing their understanding about a subject while enhancing their social skills. We are used to humans teaching robots, and this being a one way street, but that is changing.

ユネスコによる最近の調査では、世界的な教師不足が明らかになり、「2030年までに世界中で4,400万人の初等中等教師が緊急に必要」になるという。そしてそれは、教室で1対1のサポートを提供し、困難を抱える生徒たちに授業を続けるのを助けるアシスタントを考慮する前のことである。仲間と一緒に。自律型ロボットはここで大きな利点をもたらし、教育分野全体の深刻な不足に対処できます。子どもがロボットを隣に座らせて複雑な概念について学び、スキルの新しい概念を説明できることを想像してみてください。これにより、社会的スキルを向上させながら主題についての理解を強化できます。私たちは人間がロボットに教えること、そしてこれが一方通行であることに慣れていますが、それは変わりつつあります。

Meanwhile, the WHO has warned of a "health workforce crisis." There's a total shortfall of 7.2 million professionals across 100 countries — and given the world faces an aging population, this gap is expected to accelerate to 12.9 million by 2035. The industry is facing shortages in critical areas like nursing, primary care, and allied health. This crisis is affecting the quality of care patients receive and threatening the ability of healthcare professionals to do their jobs. From monitoring patients with chronic diseases, assisting surgical procedures, to offering companionship for the elderly, autonomous robots can play a crucial role in alleviating the workloads of nurses and doctors. Without being prompted, they can monitor

一方、WHOは「医療従事者の危機」について警告した。 100か国で合計720万人の専門家が不足しており、世界が人口高齢化に直面していることを考えると、このギャップは2035年までに1,290万人に加速すると予想されています。業界は看護、プライマリケア、関連医療などの重要な分野で人材不足に直面しています。 。この危機は患者が受けるケアの質に影響を与え、医療従事者の仕事の遂行能力を脅かしています。自律型ロボットは、慢性疾患患者の監視から外科手術の支援、高齢者の付き添いまで、看護師や医師の負担を軽減する上で重要な役割を果たすことができます。プロンプトを表示せずに監視できます