แหล่งที่มาต้นฉบับ: AWE

บทนำ

แนวคิดเรื่อง “โลกอัตโนมัติ” (Autonomous Worlds: AW) ในสาขา Web3 ได้ผ่านการพัฒนามาอย่างมาก สิ่งที่เริ่มต้นเป็นสภาพแวดล้อมการเล่นเกมบนเชนอย่างเต็มรูปแบบ - บนพื้นฐานของคำมั่นสัญญาของบล็อคเชนเกี่ยวกับความโปร่งใสและความไม่เปลี่ยนแปลง - ขณะนี้ได้พัฒนาไปเป็นวิสัยทัศน์ที่ยิ่งใหญ่ขึ้นมาก: ระบบนิเวศที่ยั่งยืนซึ่งตัวแทน AI ที่เป็นโทเค็นโต้ตอบ ปรับตัว และปกครองตนเอง การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงวิสัยทัศน์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นของโลกเสมือนจริง: การก้าวข้ามกฎเกณฑ์แบบคงที่และยอมรับพฤติกรรมที่เกิดขึ้นแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนโดยตัวแทนอิสระ

บทความนี้ติดตามการกำหนดนิยามใหม่ของแนวคิด AW มุ่งเน้นไปที่โครงการบุกเบิกในสาขานี้ สำรวจความท้าทายและโซลูชันที่สร้างสรรค์สำหรับการปรับขนาดการจำลองหลายตัวแทน และเปิดเผยวิวัฒนาการจากเมือง AI ขนาดเล็กไปสู่มหานคร AI ขนาดยักษ์

การกำหนดโลกแห่งความเป็นอิสระใหม่

AW ในระยะแรกเน้นที่สถานะที่ไม่เปลี่ยนแปลงและตรรกะแบบกระจายอำนาจ โดยมุ่งเน้นที่ความสามารถของบล็อคเชนในการขจัดการควบคุมแบบรวมศูนย์ แต่ความเป็นอิสระที่แท้จริงต้องไม่เพียงแต่ต้องโปร่งใส แต่ยังต้องมีความสามารถของระบบที่จะพัฒนาไปอย่างเป็นอิสระด้วย ปัจจุบัน AW ควรได้รับการเข้าใจว่าเป็นสภาพแวดล้อมที่ยั่งยืนซึ่งมีลักษณะสำคัญดังต่อไปนี้:

1. การควบคุมแบบกระจายอำนาจ: ไม่มีอำนาจใดอำนาจหนึ่งควบคุมการทำงาน

2. ความสามารถในการจัดระเบียบตนเอง: ตัวแทนสร้างโครงสร้างและปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงอย่างไดนามิก

3. พฤติกรรมที่เกิดขึ้นเอง: สร้างผลลัพธ์ที่ปรับตัวไม่ได้โดยธรรมชาติ

ภายใต้คำจำกัดความที่ปรับปรุงนี้ AW ไม่เพียงแต่เป็นระบบที่อยู่รอดเท่านั้น แต่ยังเป็นรูปแบบชีวิตดิจิทัลที่สามารถทำงาน จัดระเบียบตนเอง และพัฒนาตนเองได้อย่างอิสระ โดยสร้างระบบนิเวศที่มีชีวิตที่ก้าวข้ามสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

โครงการบุกเบิก

Smallville (เมือง Stanford AI)

Smallville เป็นหนึ่งในโครงการจำลองสังคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างต่อเนื่องโครงการแรกๆ และได้บรรลุความก้าวหน้าครั้งสำคัญ ตัวแทนที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์มีความสามารถดังต่อไปนี้: · เรียกคืนความทรงจำเพื่อใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจ · จัดกิจกรรมเฉพาะหน้า (เช่น งานปาร์ตี้วันวาเลนไทน์) · สร้างพฤติกรรมทางสังคมที่เกิดขึ้นเองโดยไม่ต้องมีคำแนะนำที่ชัดเจน · ผ่านการผสมผสานความทรงจำและการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล Smallville แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมอิสระในระดับใหญ่

Voyager (NVIDIA Minecraft Agent)

Voyager ใช้แนวทางที่แตกต่าง โดยใช้งานตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ในโลกเปิดของ Minecraft และโดดเด่นในด้าน:

· การเรียนรู้เชิงสำรวจโดยไม่ต้องตั้งเป้าหมายไว้ล่วงหน้า

· การเชี่ยวชาญทักษะที่ซับซ้อน (การสังเคราะห์/การนำทาง)

· การเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ความรู้โดยอัตโนมัติ

ด้วยการแจ้งเตือนแบบวนซ้ำและคลังทักษะที่สร้างขึ้นเอง Voyager แสดงให้เห็นถึงความสามารถของตัวแทนในการพัฒนาในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าสำคัญสำหรับความเป็นอิสระที่ปรับขนาดได้

ความท้าทายในการปรับขนาดโลกแห่งการทำงานอัตโนมัติ

แม้จะมีโครงการบุกเบิกบางโครงการที่วางรากฐาน แต่การปรับขนาด AW ให้มีขนาดใหญ่และซับซ้อนยิ่งขึ้นยังคงเผชิญกับความท้าทายต่อไปนี้:

· ไม่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุน: Smallville มีต้นทุนประมาณ 500 ดอลลาร์ต่อวันในการรันตัวแทน 25 ตัว และ Voyager มีค่าใช้จ่ายต่อตัวแทนสูงกว่านั้นอีก

· ข้อขัดแย้งในการทำงานพร้อมกัน: การแข่งขันทรัพยากรทำให้ระบบไม่เสถียร

· ความหยุดนิ่งของพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่: ตัวแทนตกอยู่ในวงจรซ้ำๆ (เช่น การทำฟาร์มแบบไม่มีที่สิ้นสุด) ซึ่งขัดขวางการพัฒนา

· การพิสูจน์ความเป็นอิสระ: การเก็บข้อมูลคำเตือนและหน่วยความจำแบบรวมศูนย์ทำให้การอ้างสิทธิ์ในการตัดสินใจเป็นอิสระลดลง

ความท้าทายเหล่านี้เผยให้เห็นความขัดแย้งหลัก: AW จะต้องรักษาสมดุลระหว่างความต้องการพลังการประมวลผลและคำมั่นสัญญาของการกระจายอำนาจ

การวิเคราะห์โซลูชันที่ขยาย

AI Town (พัฒนาโดย a16z)

AI Town มุ่งเน้นไปที่ความสะดวกในการใช้งานและมอบแพลตฟอร์มจำลอง AW ขนาดเล็กแบบแยกส่วนพร้อมคุณลักษณะดังต่อไปนี้:

· สถาปัตยกรรมแบบแยกส่วน: ลดความซับซ้อนในการพัฒนาและการปรับแต่ง

· กรอบงานอิสระที่ไม่ขึ้นกับ LLM: รองรับโมเดล AI หลายแบบ

· การปรับใช้แบบเนทีฟบนคลาวด์: ช่วยให้สามารถทดสอบซ้ำได้อย่างรวดเร็ว

· เทมเพลตชุมชน: จัดเตรียมจุดเริ่มต้นที่สร้างไว้ล่วงหน้า

AI Town ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสำรวจระบบนิเวศอัตโนมัติได้โดยการลดเกณฑ์ลง

โปรเจ็กต์ Sid (พัฒนาโดย Altera)

Project Sid เป็นระบบเศรษฐกิจและการเมืองที่จัดระเบียบตัวเองได้ซึ่งรองรับตัวแทนมากกว่า 1,000 ราย นวัตกรรมต่างๆ ได้แก่:

· โครงสร้างทางสังคม: จัดตั้งกลุ่มและลงคะแนนเสียงในการตัดสินใจอย่างไดนามิก

· การอนุญาโตตุลาการกระจายอำนาจ: กลไกฉันทามติช่วยแก้ไขข้อขัดแย้ง

· การกำหนดบทบาทเฉพาะ: การจัดสรรงานอย่างอิสระ

โครงการนี้ส่งเสริมโครงสร้างทางสังคมที่ซับซ้อนในระดับใหญ่โดยไม่มีลำดับชั้น

AI Metropolis (พัฒนาโดย Zhiqiang Xie)

AI Metropolis แก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพต้นทุนโดยตรง และทำการจำลองขนาดใหญ่ได้สำเร็จผ่านการปรับแต่งดังต่อไปนี้:

การดำเนินการนอกลำดับ: ข้ามการโต้ตอบที่ไม่จำเป็น

การดำเนินการแบบขนานที่ขับเคลื่อนโดยการอ้างอิง: การดำเนินการแบบอะซิงโครนัสในสถานการณ์ที่ไม่ขึ้นอยู่กับการอ้างอิง

บริบท LLM ที่ใช้ร่วมกัน: ลดการคำนวณซ้ำซ้อน

เทคโนโลยีเหล่านี้ลดต้นทุนได้ 4 เท่า ทำให้การจำลองตัวแทนระดับพันระดับทั้งใช้งานได้จริงและประหยัด

การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบของโซลูชันการขยาย

เปิดตัว Autonomous World Engine (AWE) แล้ว

กรอบงานการจำลองเอเจนต์หลายตัวที่ปรับขนาดได้

Autonomous World Engine (AWE) เปิดตัวโดย SPT Network เป็นโซลูชันแบบโมดูลาร์ที่รองรับการรันเอเจนต์อิสระนับพันตัวในสภาพแวดล้อมดิจิทัลถาวร AWE รับประกันความโปร่งใส ความสามารถในการปรับตัว และการกระจายอำนาจ โดยการรวมการจำลองนอกเครือข่ายกับการตรวจสอบบนเครือข่ายและระบบเศรษฐกิจ

ความร่วมมือทางเทคนิคกับ Zhiqiang Xie

AWE เพิ่มประสิทธิภาพผ่านความร่วมมือกับ Zhiqiang Xie ผู้ก่อตั้ง AI Metropolis ความเชี่ยวชาญในการดำเนินการแบบไม่เรียงลำดับ การติดตามการอ้างอิง และการดำเนินการของตัวแทนแบบอะซิงโครนัส ช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก ช่วยให้ AWE สามารถจัดการตัวแทนนับพันได้อย่างราบรื่น

เหตุการณ์สำคัญ: การสาธิตตัวแทนระดับพันระดับ

AWE ประสบความสำเร็จในการสาธิตการทำงานของตัวแทนอิสระ 1,000 ตัวในการจำลองวิวัฒนาการแบบไดนามิกเมื่อไม่นานนี้ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่า AW ขนาดใหญ่สามารถสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความคุ้มทุนได้ผ่านการออกแบบสถาปัตยกรรมที่สมเหตุสมผล

คุณสมบัติหลักของ AWE

· การจำลองหลายเอเจนต์: การโต้ตอบหลายพันรายการเกิดขึ้นผ่านการประมวลผลแบบขนานและการจัดการการพึ่งพา

· วิวัฒนาการที่ขับเคลื่อนโดยเหตุการณ์: เหตุการณ์ภายในและภายนอกกระตุ้นพฤติกรรมใหม่และให้กำเนิดสังคมที่เกิดขึ้นใหม่

· การบูรณาการบล็อคเชน: สถานะและการดำเนินการที่สำคัญจะถูกยึดโยงกับเชนเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่สามารถถูกแทรกแซงได้

· การรับประกันความเป็นอิสระ: การจัดเก็บหน่วยความจำของตัวแทนที่เข้ารหัสและการตัดสินใจเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเป็นอิสระที่ป้องกันการแทรกแซง

AWE ไม่เพียงแต่จำลอง AW เท่านั้น แต่ยังวางรากฐานสำหรับสังคม AI แบบกระจายอำนาจบนเชนอย่างสมบูรณ์อีกด้วย

STP Network: บทใหม่ในการอัปเกรดแบรนด์

STP Network กำลังจะอัปเกรดแบรนด์ของตนเป็น AWE Network ซึ่งสะท้อนถึงการมุ่งเน้นไปที่โลกอัตโนมัติที่ปรับขนาดได้ เนื่องจากเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจำลองหลายเอเจนต์ เศรษฐกิจแบบออนเชน และสภาพแวดล้อม AI ที่ต่อเนื่อง เครือข่าย AWE จึงสร้างสะพานเชื่อมระหว่าง AI และ Web3 ซึ่งจะสร้างรูปแบบใหม่สำหรับการกำกับดูแล รูปแบบเศรษฐกิจ และประสบการณ์ดิจิทัล

แนวโน้มในอนาคต: การบูรณาการของ AI และระบบบนเชน

การบูรณาการของ AI และบล็อคเชนเปิดโอกาสที่สร้างการเปลี่ยนแปลงให้กับ AW:

สนามเกม: AI ขับเคลื่อน NPC ให้สร้างเรื่องราวที่เกิดขึ้นใหม่ในโลกบนเชน

DeSci: เมือง AI จำลองนโยบายการแพร่ระบาด/เศรษฐกิจ

เศรษฐกิจบนเชน: ตัวแทน AI ซื้อขายโดยอัตโนมัติ จัดการ DAO และมีส่วนร่วมใน DeFi

ด้วย AI Town ที่ลดเกณฑ์การเข้า Project Sid ที่บรรลุนวัตกรรมการกำกับดูแล และ AI Metropolis ที่ทะลุขีดจำกัดด้านต้นทุน ก้าวกระโดดครั้งต่อไปคือการบูรณาการความก้าวหน้าเหล่านี้เข้าในระบบบนเชนอย่างสมบูรณ์

โลกที่เป็นอิสระคืออนาคต

ตั้งแต่การทดลอง AI อิสระไปจนถึงมหานครดิจิทัลที่เจริญรุ่งเรือง AW ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง เมื่อ Web3 และ AI เชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง เรากำลังยืนอยู่แถวหน้าของโลกแห่งการปกครองแบบกระจายอำนาจและอัตโนมัติ ภารกิจที่ชัดเจนคือการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานและปลดปล่อยศักยภาพที่ไร้ขีดจำกัด โลกที่สามารถปกครองตนเองได้ไม่เพียงแต่เป็นไปได้เท่านั้น แต่ยังหลีกเลี่ยงไม่ได้อีกด้วย

บทความนี้มาจากการสนับสนุนและไม่แสดงถึงมุมมองของ BlockBeats

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia