元宇宙空间在炒作和正在启动的新项目数量方面发展迅速——如此之多以至于行业市场规模预计生长 从 2022 年的 1002.7 亿美元增加到 2029 年的 15275.5 亿美元。但是,这些新项目中有多少能够实现实际设定的愿景?
我们距离看到真正的元宇宙还有很长的路要走
许多已经启动的元宇宙项目都是在游戏世界中。然而,通常情况下,这些项目仅包含标准游戏功能以及虚拟现实和 NFT。一个真正的元宇宙,在我们模拟世界的数字平行宇宙的意义上,一个数字模拟现实,参与者可以在各种自组织的群体和环境中参与各种社会、经济、娱乐和艺术活动,实现。
实现这一完整愿景需要用户轻松携带、大量多样化的元宇宙碎片以及新场所和空间的简单用户构建——一个想象 我们仍在为此开发技术。
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关于 Metaverse 的一个未被充分认识的事实是,它从根本上需要将人工智能融入其核心,以提供持久的用户价值主张。马克·扎克伯格显然意识到 这一点,但大多数进入该领域的加密世界进入者都远不以人工智能为导向。但 AI 究竟将如何改进 Metaverse?
解决“人口稀少的元宇宙”问题
开发人员之间的竞争将使早期采用者进入人口稀少的世界——这是人工智能可以解决的问题。
Metaverse 为新的和现有的科技公司提供了一个巨大的机会来扩展他们的产品,产生新的收入来源。目前有超过160家公司在职的 在他们自己的世界上——每个人都在竞争成为领先的元宇宙提供者。我们不太可能有“一个供应商来统治他们”,而是会有各种各样的选择提供给我们,每个都有自己独特的产品。
这样做的好处是为最终用户提供了一个更加多样化的环境,他们将能够从各种体验中进行选择。不利的一面是,由于有如此多的平台争夺客户的注意力并提供如此多的不同体验,各种元宇宙在其早期阶段将人烟稀少。由于与 metaverse 交互是一种固有的社交体验,这带来了一个巨大的问题。
人工智能驱动的非玩家人物 可以极大地帮助解决人口稀少的元宇宙问题。作为新世界中最初的少数用户之一,可能会感到短暂的兴奋——但如果没有人在那里互动,也没有人做有趣的事情,它就会很快变老。一个由 AI 角色建造、交谈、演奏音乐、制作艺术品和买卖的社会可以将虚拟世界的鬼城变成数字活动的闪亮温床。
这样做的结果将是无数生动的世界,这将激励更多的人加入元宇宙——最终达到非玩家角色 (NPC) 将成为奖励而不是必需品的地步。
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引导用户通过 Metaverse
由于许多科技公司都在开发自己的虚拟世界,用户不仅需要能够选择他们想要与之交互的公司,而且还需要能够在每个单独的虚拟世界之间无缝移动。这就是区块链将成为必不可少的工具的地方。区块链允许在构成区块链网络的所有小的、可管理的数据块(分片)之间轻松转移财产。该技术的这一特性将允许用户轻松地在每个独特的元宇宙之间移动。然而,在世界之间移动会带来另一个问题:用户将需要介绍他们进入的每个新世界。
预计到 2026 年,将有 25% 的人使用 元宇宙日报。从第一次接触需要全面介绍的用户,到精通技术的世界之间的跳跃,每个人都需要在他们花费时间的每个新元宇宙中得到指导。
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这么多人穿越到不同的世界,人类不可能管理必要的介绍次数。向用户介绍每个元宇宙的最有效方法是使用 AI 指南。向导将能够向用户解释个人世界所需的所有信息,确保最佳用户体验。
构建真正的数字世界
也许人工智能将给元宇宙带来的最深远的好处在于世界建设领域。人工智能提供商将能够使用变压器神经网络(人工智能背后的处理能力)、神经符号人工智能(具有高级学习能力的人工智能技术)和相关技术为每个用户生成定制场景。这可以通过让用户描述有关所需场景的一些细节,然后让 AI 生成所述场景的完整描述来实现。
然后,提供者可以使用另一个神经网络,该网络接受输入的口头描述,并使用虚拟现实技术将其变为现实。然后将这两个神经模型放在一起,我们得到一个系统,该系统从用户那里获取有关潜在场景的部分建议,并自动启动完整的 VR 体验,结合用户的建议并对其进行扩展。
随着更多场景的产生,这将随着时间的推移进行微调。一旦有足够大的用户社区利用这些功能来创建独特的内容,人工智能就可以用于对所有内容进行数据挖掘——寻找共同的模式,然后使用这些模式来生成额外的材料并调整其用户引导内容的风格创建。
然后可以从人类的大众思维中推断出现实和不现实的场景,并使用交互式讲故事界面进行指导,让每个用户选择他们想要体验的独特场景。 AI 最终将用于在 Metaverse 中创建身临其境的内容。
所有这些用例都表明迫切需要与 VR 和区块链技术协同工作的 AI 服务。随着 Metaverse 越来越受欢迎,我们将看到资金涌入——帮助创建所需的技术。随着 AI 技术的适当部署,它们将释放 Metaverse 的真正潜力,我们将看到与模拟世界并驾齐驱的令人兴奋的数字景观的发展。
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本戈策尔 是人工智能领域的领先创新者,担任通用人工智能协会主席。他曾在许多组织担任研究科学家,最著名的是担任 Hanson Robotics 的首席科学家,在那里他与 David Hanson 共同开发了 Sophia。在 Hanson Robotics 任职期间,他创立了 SingularityNET 并开始构建具有独特用例的 AI 工具网络。