로봇 운영 체제: 블록체인과 스마트 계약은 이 급성장하는 부문이 번창하는 데 필요한 필수 인프라를 제공합니다.

그 혜택은 의료, 교육, 국방 전반에 걸쳐 가시적으로 나타날 것입니다.

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).

생각하는 기계를 인간 사회에 통합하는 것은 독특한 과제를 안겨줍니다. 기존 시스템은 인간을 위해 설계되었으며 기계와 관련이 없는 지문, 부모, 생년월일과 같은 특성을 가정합니다. 더욱이, 생각하는 기계를 규제하는 방법에 대한 불확실성이 있으며 일부에서는 이를 불법화하거나 개발을 일시 중지하거나 인간이 이해할 수 있는 감정을 합성하는 능력을 제한해야 한다고 주장합니다(유럽 연합에서 제안한 대로).

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.

Pearl Street에 있는 뉴욕 SEC 사무실의 거래 로봇이나 물리적 로봇의 동작을 제어하는 ​​저궤도 컴퓨터에서 실행되는 200B 매개변수 LLM에 어떤 지역 법률이 적용되는지 결정하는 것도 어렵습니다.

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.

이러한 문제를 해결하려면 금융 거래를 지원하고 인간과 컴퓨터가 투표 및 규칙 설정에 협력할 수 있게 하며 불변적이고 공개적이며 탄력적인 글로벌 시스템이 필요합니다.

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).

운 좋게도 수천 명의 혁신가와 개발자가 지난 16년 동안 분산형 거버넌스와 금융을 위한 병렬 프레임워크를 구축하는 데 시간을 보냈습니다. 처음부터 목표는 "누구와 대화하든 크게 상관하지 않는" 시스템을 만들어 "새로운 경제 패러다임을 실험하는 비지리적 커뮤니티"를 지원하는 것이었습니다(Satoshi 2/13/09).

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.

인간 중심의 나머지 기술, 금융 및 규제 스택과 달리 블록체인 및 스마트 계약은 인간이 사용하든 생각하는 기계가 사용하든 크게 신경 쓰지 않으며 모든 것을 우아하게 수용합니다. 우리. 이러한 이유로 분산형 암호화 네트워크는 이 급성장하는 부문이 번창하는 데 필요한 필수 인프라를 제공합니다. 그 혜택은 의료, 교육, 국방 전반에 걸쳐 가시적으로 나타날 것입니다.

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.

몇 가지 장애물을 극복해야 합니다. 원활한 인간<>기계와 기계<>기계 협업은 필수적입니다. 특히 운송, 제조, 물류 등 위험이 높은 환경에서는 더욱 그렇습니다. 스마트 계약을 통해 자율 기계는 서로를 발견하고 안전하게 통신하며 팀을 구성하여 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 아마도 대기 시간이 짧은 데이터 교환(예: 로봇 택시 간)은 가상 사설망 등의 오프 체인에서 이루어질 것이지만, 공항까지 데려다 줄 수 있는 인간과 로봇을 발견하는 등 그에 이르는 단계는 다음과 같은 경우에 적합합니다. 분산된 시장과 활동. 이러한 트랜잭션과 트래픽을 수용하려면 Optimism과 같은 확장 솔루션이 중요합니다.

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.

전 세계적으로 분산된 규제는 혁신을 지연시키는 또 다른 요인입니다. 온타리오와 같은 일부 관할권은 자율 로봇 공학에 있어서 앞서 있지만 대부분은 그렇지 않습니다. 분산형 거버넌스는 꼭 필요한 통일성을 제공하는 프로그래밍 가능한 블록체인 기반 규칙 세트를 구축하여 이 문제를 해결합니다. 안전, 윤리 및 운영에 대한 글로벌 표준을 만드는 것은 안전이나 규정 준수를 훼손하지 않고 자율 로봇이 국경을 넘어 대규모로 출시될 수 있도록 하는 데 중요합니다.

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.

DAO라고도 알려진 분산형 자율 조직은 로봇 공학 및 AI 분야의 연구 개발을 가속화하는 데 도움을 줍니다. 전통적인 자금 출처는 느리고 사일로화되어 업계를 방해하고 있습니다. DeSci DAO 플랫폼과 같은 토큰 기반 모델은 이러한 병목 현상을 제거하는 동시에 일상적인 투자자에게 참여할 수 있는 잠재적인 인센티브를 제공합니다. 마찬가지로, AI를 위한 개발 중인 비즈니스 모델 중 일부에는 소액 결제 및 데이터 또는 모델 제공자와의 수익 공유가 포함되며 이는 스마트 계약을 통해 수용될 수 있습니다.

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

이러한 장점이 결합되어 수많은 매력적인 사용 사례를 통해 자율 로봇의 개발을 가속화하는 데 도움이 될 것입니다.

A new paradigm for robotics and thinking machines

로봇 공학과 사고 기계의 새로운 패러다임

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.

인지가 제로섬 게임이고 스마트 기계의 광범위한 가용성이 인간과 직접적으로 경쟁할 것이라는 점을 두려워하기 쉽습니다. 그러나 현실은 교육, 의료 및 기타 여러 분야에서 잘 교육받은 인력이 심각하게 부족하다는 것입니다.

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.

최근 유네스코(UNESCO)의 연구에 따르면 "2030년까지 전 세계적으로 4,400만 명의 초등 및 중등 교사가 시급히 필요"하다는 전 세계적인 교사 부족 현상이 밝혀졌습니다. 이는 교실에서 일대일 지원을 제공하고 어려움을 겪고 있는 학생들이 학업을 유지하도록 돕는 보조 교사를 고려하기 전의 일입니다. 동료들과 함께. 자율 로봇은 교육 부문 전반에 걸쳐 심각한 부족 문제를 해결하면서 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 아이가 옆에 앉아 있는 로봇과 함께 복잡한 개념을 배우고 새로운 기술 개념을 안내함으로써 주제에 대한 이해를 강화하고 사회적 기술을 향상시킬 수 있다고 상상해 보세요. 우리는 인간이 로봇을 가르치는 데 익숙합니다. 이곳은 일방통행이지만 상황이 바뀌고 있습니다.

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

한편 WHO는 '보건 인력 위기'를 경고했다. 100개국에 걸쳐 총 720만 명의 전문인력이 부족하며, 전 세계가 인구 노령화에 직면해 있다는 점을 감안할 때 이 격차는 2035년까지 1,290만 명으로 가속화될 것으로 예상됩니다. 업계는 간호, 1차 의료, 관련 의료와 같은 중요한 분야에서 부족에 직면해 있습니다. . 이러한 위기는 환자가 받는 진료의 질에 영향을 미치고 의료 전문가의 업무 수행 능력을 위협하고 있습니다. 만성 질환이 있는 환자를 모니터링하고, 수술 절차를 지원하고, 노인을 위한 동반자 제공에 이르기까지 자율 로봇은 간호사와 의사의 업무량을 완화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 메시지를 표시하지 않고도 모니터링할 수 있습니다.