شيء واحد يُهمل غالبًا في تطوير الذكاء الاصطناعي المادي هو مصدر البيانات الفعلي. يمكن أن تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، لكن فهم العالم المادي يتطلب أكثر من مجرد معلومات رقمية. فهو يحتاج إلى ملاحظات من العالم الحقيقي، وبيئات متنوعة، وبيانات موثوقة تعكس كيفية عمل الأشياء خارج الكمبيوتر. لهذا السبب أجد @vangrid_io مثيرًا للاهتمام. فكرة تحويل الأجهزة اليومية إلى جزء من شبكة إدراك لامركزية تفتح نهجًا مختلفًا لجمع البيانات من العالم الحقيقي. بدلًا من الاعتماد كليًا على عدد قليل من المصادر المركزية، يمكن أن تساعد الشبكة الموزعة في التقاط معلومات أكثر تنوعًا من البيئات المحيطة بنا. ما يهم هنا ليس فقط جمع المزيد من البيانات، بل جعل هذه البيانات مفيدة وقابلة للتحقق وذات قيمة للأنظمة التي تعتمد عليها. شخصيًا، أعتقد أن هذا جزء مهم من سرد الذكاء الاصطناعي المادي. فالروبوتات والأنظمة الذاتية تحتاج إلى فهم أفضل للعالم الحقيقي قبل أن تستطيع العمل بموثوقية على نطاق واسع. بناء هذا الأساس يتطلب أكثر من مجرد نماذج قوية. بل يتطلب أيضًا بنية تحتية تربط بين جمع البيانات والتحقق منها والمساهمين والتطبيقات الواقعية. إذا استطاعت الشبكات اللامركزية تحقيق توافق في المحفزات حول إنتاج بيانات مفيدة، فقد تصبح جزءًا مهمًا من كيفية تطور الذكاء الاصطناعي المادي مع مرور الوقت. الفرصة الحقيقية هي تحويل الملاحظات اليومية إلى بنية تحتية تساعد الأنظمة الذكية على فهم العالم بشكل أفضل.