在我們這個高科技世界中，最大的問題之一是何時能看到以先進機器人形式出現的物理AI代理。
人們可能會爭論這些機器人是否會呈現人形，或者會有其他形態。
但無論如何，業界普遍認為，這些新型夥伴即將以某種形式進入我們的世界。
Nvidia的研究員Jim Fan近期就物理AI的即將到來發表了看法。
他在平安夜發布在X平台上表示："機器人不會被孤立訓練。它們將作為'鋼鐵艦隊'在實時圖形引擎中模擬，並在大規模集群中部署，以產生下一個萬億級高質量訓練 Token。大多數實體代理將在模擬環境中誕生，當準備就緒時，將零樣本遷移到現實世界。它們將共享一個'蜂巢思維'，通過來回傳遞潛在嵌入來協調多代理物理任務。"
然而，在一篇深入探討AI代理機制的LinkedIn文章中，他也暗示這種智能首先將主要以非實體形式存在。
Fan寫道："在現實世界擁有上百萬機器人之前，我們首先會在虛擬世界看到數十億個實體代理。遊戲是我2024年致力的第二個重要領域。AI和遊戲天生一對，他們的美好聯姻才剛剛開始。"
AI的演變
這篇文章中一個有趣的觀點是，Fan將遊戲環境稱為"通用AI萌芽的原始湯"。以Minecraft算法為例，他指出代理受限於其所處環境的複雜性。
他寫道："還有很多遊戲需要極其先進的感知、敏捷性、探索、推理和規劃能力。我們才剛剛觸及表面。"
注意力機制
Fan還提到了當今大語言模型引擎使用的一些高級策略。
我曾詳細寫過現代 Transformer 作為大語言模型設計關鍵部分的概念。Transformer 作為一種"注意力機制"，使模型能夠更多地關注對人類重要的內容，而較少關注不太相關的內容。這本身就減少了任何給定任務的資源密集度，為高 Token 系統創造了巨大的效率。
他寫道："Token 是由代理本身通過探索主動選擇的。它(代理)可以選擇嘗試最大程度減少其內部不確定性的事物 - 有點像人類好奇心的運作方式。"
思考AI引擎具有這種驅動力，以及它們如何獲取知識，或者用Fan的話說，"減少其內部不確定性"是很有趣的 - 這實際上聽起來有點像對學習本身的華麗描述...
新型NPC
"我相信2024年是一個轉折點，"Fan繼續說。"數字版西部世界即將到來，這將徹底改變整個行業。"
當他描述非玩家角色 (NPC) 將如何行動時，想想我們過去如何看待NPC - 作為僵硬的、明顯人工的角色，與完全的人類玩家形成對比。
Fan補充說："遊戲將真正富有生命力。角色們將與人類和彼此互動，建立關係，在其生命周期內採取一致的行動，並以類似人類的方式做出反應。每個遊戲都將具有無限的重玩價值，每個玩家都將有獨特的定製體驗。"
如果你已經聽過年輕遊戲玩家談論在當今遊戲中與NPC建立關係，那就請做好準備，因為隨著NPC變得更像人類，這種情況將會擴大。
Inworld的Ilya Gelfenbeyn在去年1月評論這一進展時寫道："隨著影片遊戲的發展，支撐NPC的技術也必須隨之發展。NPC行為的演變是由技術進步塑造的，為更複雜的特徵腳本（在業內也稱為工作系統）開創了新機會。簡單來說，這意味著NPC可以根據設定的變量以更多方式做出響應。"
未來展望
最終，我們很可能會看到這些進步以遊戲化現實的形式出現。它們將以娛樂和探索性玩法的形式出現，但可能會超越這些範疇，成為我們人類體驗中不可或缺的部分。
至於物理機器人，我們可能也會看到它們以實用的方式發展。人們總是談論管家機器人，以及我們何時能擁有它。同時，人口正在下降，勞動力需求旺盛。我們很快就會看到這些自動機器人投入工作。
無論如何，我會在2025年繼續為您帶來更多發展動態。
