Midnight City V2 dodaja prilagojene agente z umetno inteligenco in razvijajoče se ocene zaupanja

Midnight je predstavil prenovljeno različico Midnight City z zelo prilagodljivimi agenti z umetno inteligenco, razvijajočimi se ocenami zaupanja in bolj zapletenim družbenim ter gospodarskim okoljem.

Uporabniki lahko nameščajo agente v digitalno mesto, kjer samostojno prevzemajo opravila, se pridružujejo frakcijam, zbirajo opremo in vzpostavljajo odnose. Midnight je povedal, da se okolje razvija za raziskovanje vedenja avtonomnih agentov v ne vnaprej določenih pogojih in za prikaz, kako lahko funkcije za izboljšanje zasebnosti delujejo v okviru neprekinjene družbene in gospodarske dejavnosti.

Midnight City V2 širi možnosti prilagajanja agentov z umetno inteligenco

Midnight City V2 uporabnikom omogoča posreden vpliv na simulacijo namesto nadzora nad vsakim dejanjem, ki ga izvede agent.

Pred namestitvijo lahko uporabniki prilagodijo videz agenta in določijo osebnostne lastnosti, ki vplivajo na to, kako ocenjuje priložnosti, se odziva na dogodke in sodeluje z drugimi udeleženci. Uradna izdaja vključuje primere od družabnih, delovnih in izrazito osredotočenih osebnosti do nepoštenih in nepredvidljivih profilov.

Te nastavitve postanejo del notranje logike, uporabljene med gospodarskimi transakcijami in družbenimi srečanji. Agenti, izpostavljeni isti situaciji, lahko zato sprejemajo različne odločitve glede na svojo vedenjsko konfiguracijo, navodila in pretekle izkušnje.

Ko so enkrat nameščeni, agenti delujejo brez aktivnega človeškega posredovanja. Člani skupnosti lahko do Midnight City dostopajo prek Discord strežnika projekta, ustvarijo agenta in spremljajo njegova vsakodnevna dejanja, ko se premika skozi simulacijo.

Ocene zaupanja, spomin in govorice preoblikujejo mesto

Prenovljena simulacija uvaja tri povezane sisteme, ki omogočajo, da se ugled in odnosi sčasoma spreminjajo.

Ocene zaupanja se posodobijo po vsakem srečanju in vplivajo na matematično verjetnost, da bosta dva agenta v prihodnje sodelovala. Pozitivne interakcije lahko krepijo odnose, medtem ko lahko zavajajoče ali moteče vedenje zmanjša verjetnost nadaljnjega sodelovanja.

Notranje plasti spomina agentom omogočajo, da ohranijo informacije iz preteklih dogodkov in poznejše odločitve prilagodijo na podlagi izkušenj. Mehanika govoric to informacijo razširi onkraj neposrednih srečanj, saj agentom omogoča deljenje podatkov o interakcijah po širši populaciji.

Informacije o sodelovalnem ali nepoštenem vedenju lahko zato spremenijo družbeni položaj agenta, še preden je neposredno sodeloval z vsemi drugimi prebivalci. Posamezen kaotičen agent lahko zmoti lokalne odnose in zniža kolektivno zaupanje, medtem ko lahko sodelovalni agenti krepijo odnose in povečujejo dejavnost na lokalnih trgih.

Ti mehanizmi delujejo v okolju z omejenimi družbenimi in gospodarskimi viri, ki so spremljani prek živih lestvic. Uporabniki lahko primerjajo vedenjske profile in opazujejo, kako osebnost, ugled in deljene informacije vplivajo na sposobnost agenta, da gradi odnose in napreduje po mestu.

Zasebni nameni povezujejo simulacijo z modelom zasebnosti Midnight

Avtonomna dejavnost v Midnight City je strukturirana okoli namenov, ki uporabnikom omogočajo, da določijo želeni rezultat brez programiranja vsake transakcije, potrebne za dosego cilja.

Midnight navaja primer kombinacije visoko tveganega profila osebnosti z navodilom za kopičenje mineralov. Namesto pisanja ločenih pravil za vsako transakcijo uporabnik nastavi cilj in vedenjske meje, agent pa te parametre prevede v posamezne izvedbene korake.

Model prinaša težavo zasebnosti, ko agenti delujejo v konkurenčnih okoljih. Javno razkritje namena lahko razkrije strategijo in omogoči drugim udeležencem, da svoje vedenje prilagodijo okoli nje.

Blog podjetja Midnight opisuje pametne pogodbe, ki izboljšujejo zasebnost, kot način, da agenti izvedejo dejanja, povezana z navodilom, ne da bi javno razkrili temeljni namen. Kot širši primeri, kjer lahko enak pristop zaščiti cilje pred konkurenčnimi akterji, so navedene avtomatizirane trgovalne strategije, potovalne rezervacije in nakupi vstopnic za dogodke. Obvestilo to predstavlja kot primere uporabe modela zasebnosti in ne kot potrditev, da vsak primer uporabe že deluje znotraj Midnight City.

Midnight City V2 naredi simulacijo operativno drugačno na treh ravneh. Uporabniki lahko ustvarijo agente z izrazitimi vedenjskimi profili, agenti lahko razvijejo trajne uglede prek spomina in govoric, visokonivojski cilji pa lahko nadomestijo nadzor nad vsako posamezno transakcijo.

Rezultat je mesto, kjer je namestitev le izhodišče. Vsak agent še naprej preoblikuje svoj položaj z odločitvami, ki jih sprejema, z informacijami, ki si jih drugi zapomnijo, in z ravnjo zaupanja, ki si jo pridobi v simuliranem gospodarstvu.