Od lat rozmowa na temat robotyki i sztucznej inteligencji podąża za przewidywalnym scenariuszem. Buduj mądrzejsze maszyny. Spraw, aby były szybsze, bardziej zdolne, bardziej autonomiczne. Gdy technologia osiągnie określony poziom, wszystko inne rzekomo samo się ułoży.
Ale im więcej obserwuję, jak ta przestrzeń się rozwija, tym bardziej myślę, że ta narracja pomija najbardziej niewygodną część historii.
Ponieważ prawdziwe wyzwanie nie polega na budowaniu maszyn.
Chodzi o to, aby zrozumieć, jak te maszyny rzeczywiście funkcjonują w gospodarce.
Kto weryfikuje ich pracę?
Kto koordynuje ich zadania?
Kto zapewnia, że zachęty wokół nich nie dryfują powoli w coś zamkniętego i kontrolowanego?
To właśnie tam zaczynają się komplikacje. I to również tam większość projektów cicho traci zainteresowanie.
Kiedy po raz pierwszy natknąłem się na Fabric Protocol, założyłem, że to kolejny projekt opowiadający zwykłą futurystyczną historię o robotach i autonomicznych systemach. Krypto już widziało wiele takich projektów. AI stało się trendem, robotyka podążyła, a nagle każda druga prezentacja zaczęła brzmieć jak zwiastun sci-fi.
Ale Fabric wydaje się podchodzić do problemu z innego kierunku.
Zamiast skupiać się wyłącznie na samych maszynach, protokół wydaje się myśleć o infrastrukturze, która je wspiera. Warstwa, która koordynuje, jak autonomiczne systemy wchodzą w interakcję z ludźmi, danymi i wartością.
To znacznie mniej efektowny problem do rozwiązania.
Ale to może być ten, który naprawdę ma znaczenie.
Fabric Protocol, wspierany przez Fabric Foundation, jest oparty na pomyśle, że autonomiczne systemy potrzebują weryfikowalnych ram, jeśli mają działać w rzeczywistym świecie. Jeśli roboty wykonują pracę, ich wyniki muszą być weryfikowane. Jeśli zadania są rozdzielane między maszyny, system koordynujący te zadania musi mieć przejrzystość.
W przeciwnym razie zostajesz z czymś, co wygląda imponująco na powierzchni, ale załamuje się w momencie, gdy zaufanie staje się problemem.
Weryfikowalne obliczenia stają się tutaj ważne.
Nie dlatego, że brzmi technicznie, ale dlatego, że rozwiązuje praktyczne pytanie: jak udowodnić, że maszyna naprawdę zrobiła to, co twierdzi, że zrobiła?
Bez tego gospodarki maszyn pozostają teoretyczne.
Kolejnym interesującym elementem Fabric jest jego skupienie na infrastrukturze natywnej dla agentów. Zamiast traktować roboty jako zewnętrzne narzędzia wchodzące w interakcję z systemem zaprojektowanym wyłącznie dla ludzi, protokół wydaje się uznawać, że autonomiczne agenty same w końcu będą uczestniczyć bezpośrednio w sieciach cyfrowych.
To całkowicie zmienia wymagania projektowe.
Koordynacja, zarządzanie, tożsamość, zachęty—nagle wszystkie te rzeczy muszą działać zarówno wśród ludzi, jak i maszyn.
A historycznie rzecz biorąc, koordynacja była jednym z najtrudniejszych problemów do rozwiązania w zdecentralizowanych systemach.
Dlatego ten projekt przykuł moją uwagę. Nie dlatego, że obiecuje dramatyczną przyszłość wypełnioną inteligentnymi maszynami, ale dlatego, że wydaje się przyglądać tarciom, które pojawiają się, gdy te maszyny zaczynają wchodzić w interakcje z rzeczywistymi gospodarkami.
To subtelna różnica, ale ważna.
Krypto nigdy nie brakowało wielkich wizji. Czego często brakuje, to infrastruktura, która może poradzić sobie ze złożonością, gdy te wizje zaczynają się urzeczywistniać.
Fabric wydaje się pracować w tej cichszej warstwie. Tory, które umożliwiają współpracę między ludźmi a maszynami bez przekształcania systemu w chaos.
Oczywiście, rozpoznanie problemu to dopiero pierwszy krok.
Wykonanie to miejsce, gdzie rzeczy stają się trudne. Wiele projektów zaczynało z przemyślanymi pomysłami i miało trudności, gdy rzeczywiste wykorzystanie się pojawiło. Systemy koordynacyjne brzmią elegancko na papierze, ale w momencie, gdy realne zachęty wkraczają na scenę, rzeczy stają się skomplikowane.
To jest część, o której przemysł rzadko mówi.
Więc nie traktuję Fabric jako rozwiązanej historii. Nie jest. Projekt jest wciąż na wczesnym etapie, a obszar, do którego wchodzi, jest z definicji złożony.
Ale myślę, że zadaje właściwe pytania.
Jeśli autonomiczne maszyny mają stać się częścią cyfrowych gospodarek, potrzebna jest podstawowa struktura, która zarządza zaufaniem, wkładem i zarządzaniem. Bez tej warstwy system nie skaluje się.
W tej chwili Fabric wygląda jak jeden z projektów próbujących zbudować tę warstwę.
Czy odniesie sukces, czy nie, zależy od tego, jak dobrze pomysły przełożą się na rzeczywistą infrastrukturę.
Na razie po prostu obserwuję, jak elementy się rozwijają.
Ponieważ przyszłość gospodarek maszyn prawdopodobnie nie zostanie określona przez same maszyny.
Zostanie to określone przez systemy, które je koordynują.
@Fabric Foundation $ROBO #ROBO
