多元宇宙需要一个全宇宙
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2021-07-01 20:29
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今天的互联网有点像这样。许多不同的应用程序和空间,它们之间共享的信息相对较少,但加密和去中心化计算开始打破其中的一些壁垒。
例如,您可以将自己拥有的东西从一个应用程序带到另一个应用程序。例如,您可以在Uniswap上进行加密货币交换,然后查看Zerion 中反映的余额。同样,你可以在 OpenSea 上出售你的 Decentraland 可穿戴设备。
大多数 3D 世界资产或环境本身并非如此。例如,我无法在 The Sandbox 中探索 Decentraland 世界,也无法使用 Unreal Engine 应用打开 Unity 制作的游戏。
如果我们希望我们的世界在不同的平台、设备和引擎上真正开放和可探索,我们需要数据是开放的和可访问的,我们需要及时的服务和数据订阅,以便在我们需要的时间和地点交付资产他们。NVIDIA 的 Omniverse将 Pixar 的通用场景描述等开放文件格式与网络服务相结合,您可以将这些服务与用于创建 VR 媒体的软件工具连接起来。
结果是世界创造者可以跨各种应用程序实时协作,所有编辑和查看相同的资产。这基本上就像在 3D 世界的 Google Docs 中进行协作。
Omniverse 使用 Pixar 的 USD 作为原生文件格式,但它更进了一步,将资产作为实时云服务提供,许多应用程序可以同时连接到这些服务。Pixar 的 USD 技术是开源的,这意味着任何开发人员都可以下载工具并采用这些技术并将它们集成到他们的应用程序和游戏中。我会敦促所有从事元节相关项目的人围绕可共享的开放技术和资产进行融合。
但数据共享并没有结束。元节的基础是共享数据、共享计算和共享带宽,当它们聚集在一起时,它可以扩展我们作为一个物种可以共同完成的范围。
现在我们需要的是一个去中心化的全宇宙,作为一种公共物品,任何人都可以使用、贡献、托管节点并在其上构建。
现在我们需要的是一个去中心化的全宇宙,作为一种公共物品,任何人都可以使用、贡献、托管节点并在其上构建。
加密货币连接
像 Folding@Home 这样的分布式计算软件从 2000 年就已经存在。点对点文件共享从 1990 年代就已经存在。几十年前,我们本可以为文件共享和分散计算构建一个通用操作系统。但是缺少一个关键组成部分:我们如何奖励为公共服务做出贡献的用户?
许多人会贡献他们的 CPU 时间来帮助对抗癌症和 COVID-19,但 P2P 文件共享服务的主要问题之一是免费加载。很多人会连接,使用共享资源,然后在他们做出足够的贡献来弥补他们所付出的代价之前分裂。
我们需要激励措施。加密货币是可编程的货币,有了它们,我们可以创建自给自足的协议:文件共享服务,人们付费分享他们的空间和带宽,或者计算共享服务,人们付费分享他们昂贵的游戏 GPU。不玩。同样,我们可以将我们的资金集中在一起以提供流动性,以便用户可以有效地从一种数字货币转换到另一种数字货币。流动性提供者因向市场增加流动性而获得报酬。
自从我开始写这篇文章以来,我在Theta 网络上赚取了 3.7617 TFUEL(约合 0.13 美元),以换取共享带宽和计算。Theta Edge Compute beta 也会自动向 Folding@Home 捐赠资源。我可以做我的好事并得到报酬。
加密货币使我们能够围绕一个共享的元节团结起来,并为支持它所需的服务付费,而无需一家公司拥有所有资源。无需每个人都支付 AWS,任何人都可以在自己的家中运行服务节点,并收回与 Metaverse 交互所需的部分硬件成本。
人工智能和元宇宙
元宇宙最重要和最容易被忽视的方面之一将是人工智能。有很多用例。
这里有一些例子:
AI 可用于创建、审计和保护智能合约,使其更安全、更易于创建和使用。我们对此有迫切的需求,我们需要的技术已经存在。
智能 AI 生物可以在元宇宙中漫游,并与我们和彼此互动。今天,人工智能可以生成逼真的图像和人脸 3D 模型,生成用于对话的文本,将该文本转换为听起来像人类的语音,并为 3D 角色制作动画以使其看起来像是在说话。
AI 可以帮助我们创建元节资产、艺术品和内容。
人工智能可以改进我们用来构建所有这些东西的软件和流程。再过几年,人工智能将改进人工智能并导致智能和技术的爆炸式增长。
最终,人工智能可能能够在我们探索时实时生成完整的虚拟世界。图形渲染技术和人工智能技术之间的界限可能会继续模糊。有一天,人工智能可以接受一些输入,例如“郁郁葱葱的丛林环境,从瀑布中流出的溪流”,并将其转变为我们可以探索和互动的完全沉浸式 3D 环境。
今天,由于增强的创造力和语言技能,人工智能甚至可以生成描述。如果您对 AI 的对话功能持怀疑态度,请观看我与 OpenAI 的 GPT-3 聊天的视频。GPT-3 的头像是一个虚拟演员,由 AI 通过Synthesia制作动画: