人工智能:链游的AI革命：AI不是一个新命题（一）_PEN

开篇语

“狼来了，狼来了……”AI这次真的来了，如洪水猛兽，短短两个月时间，OpenAI旗下的ChatGPT月度活跃用户数突破了一亿大关，成为历史上增长最快的应用之一。而最新的GPT-4于3月14日发布，随后在3月29日，狗狗币的统帅马斯克与1000多名专家和产业高层联名呼吁，暂停开发比GPT-4更强大的人工智能系统至少6个月，给个缓冲期，以认识并远离极端的大规模风险。带货大师马斯克都按下了暂停键，给手机前的你和我准备了6个月的实习时间，好好备战。暂停键也意味着，这将是一个不可逆转和不可抗拒的趋势，所以，我们现在还有5个多月时间好好思考下，该如何面对或迎接AI给我们的工作和生活带来的变革。AI之所以如此强大，是因为它让计算机像人类一样思考、学习和用逻辑关系解决问题。就好比你和不熟悉的网友聊天一样自然，而且对方拥有无穷多的知识储备和话题可以让你撩，还能兼具德云社捧哏和逗哏的功能。如果让这样一个全知全能的智能帮助人类工作，超过50%以上的工作可能很快就会被AI替代，90%以上的工作都将逐渐受到影响并大大提高效率，同时也将解放人类更多时间。比如，如果有一天，AI语音机器人通过与小朋友聊天，就知道小朋友的知识面低于平均水平，同时可以像一个和蔼可亲的老师一样长期陪伴，通过聊天和讲故事的形式，逐渐将许多空缺的知识传达给小朋友，会是天下虎爸虎妈们最幸福的短暂时刻。AI带来了一场全新的革命，谁都逃不过。感谢统帅按下了暂停键，哪怕是假装暂停，而自己“明修栈道，暗度陈仓”地偷偷在研发。瓜田实验室WLabs在ChatGPT3.5刚兴起的时候就成立了专门的“AI链游研究小组”，这段时间拜访了我们能通达到的已经涉足AI的链游项目和团队，并结合我们学习到的AI知识，开始撰写我们所理解的AI+游戏+链游的故事。我们这就开始吧！一，AI不是一个新命题

以太坊开发者发布以太坊ACDE会议要点：讨论Devnet 8更新、ElP-4788、Holesky测试网等:8月18日消息，以太坊核心开发者 Tim Beiko 总结最新一次以太坊核心开发者执行会议（ACDE），讨论内容包括 Devnet 8 更新、ElP-4788、Holesky 测试网、 EIP 编辑方面的更新以及新提出的 EIP-7212（secp256r1 预编译）。下一次 ACDE 定于北京时间 8 月 31 日 22:00。

1、针对最近上线的 Devnet 8，在一些客户端中发现了错误，部分已修复，Devnet 正在最终确定，并且已经建立了基本的基础设施。Besu 和 Erigon 尚未加入 Devnet，但希望在 EIP-4844 和 EIP-4788 实现最终确定后加入。

2、针对 ElP-4788，同意使用常规智能合约而不是预编译来存储历史信标块 roots。这意味着合约中的错误不会导致共识失败，但仍然会对构建在其之上的所有内容产生不利影响。

3、关于 Holesky 的更新，新的测试网计划于 9 月 15 日（合并日）启动。已经有一个请求创世分配的公共流程，提议总计 16 亿枚 HETH 的供应。

4、关于 EIP 编辑方面的更新，ERC/EIP 存储库分拆正取得进展，ERC 将转移到一个单独的 ropo。

5、还有一个小的建议规范调整：在 Github 存储库中对 EL 分叉规范进行编号。[2023/8/18 18:07:32]

上一次大众级别的AI热潮还要追溯到2016年AlphaGo战胜了前围棋世界冠军李世石，之后又是相对沉寂的几年，直到2022年ChatGPT横空出世再次引爆。这并不奇怪，实际上，AI已经是一个发展了六七十年的领域，并已经经历过数次寒冬了。AI发展史的故事可以从人工智能这个词的诞生开始讲起。在此之前，早期的计算机科学家和研究人员已经在思考和尝试模拟人类智能。1956年的盛夏，约翰?麦卡锡等人在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院召开了一次为期两个月的研究计划，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”。这次会议被称为“达特茅斯会议”，会议期间，与会者们讨论了机器模拟智能的一系列问题，包括如何使机器像人一样思考和学习。虽然会议没有取得预期的成果，但它标志着人工智能领域的诞生和发展，也被认为是AI领域的开端，确定了人工智能作为一门独立学科的研究方向。

AugmentLabs DAO推出了去中心化交易所AugmentDEX:金色财经报道，AugmentLabs DAO推出了去中心化交易所AugmentDEX，旨在为USC持有者提供无缝交易体验。Uniswap和PancakeSwap等现有平台已经提供USC互换。 AugmentDEX拥有超过3,000,000 USDT的综合流动性，为加密货币爱好者创造了一个量身定制的高效交易环境。[2023/6/20 21:49:07]

1956达特茅斯会议参会的关键人物早期的AI研究主要集中在符号主义方法上，例如使用基于规则和逻辑的方法来模拟人类智能。在这个阶段，马文?明斯基打造了“马克一号”感知机，也是最早的神经网络。后面艾伦?图灵则提出了著名的图灵测试。如果还不知道图灵的加密圈玩家，总该知道2023年上半年的十倍币陈凤霞吧？香港概念板块的领军代币，能涨的这么凶除了背后做市商是凶狠的大潍坊之外，CFX几年前初闯江湖靠的是“清华姚班”的牌子，姚班就是华人计算机专家姚期智在清华带的班级，而姚期智最大的成就是获得了2000年图灵奖，也是目前唯一一位获该奖的华人，所以大家知道图灵在行业内的地位了吧……绕了这么大一圈，终于扯回来了。图灵测试的前身是图灵1950年的论文《计算机器与智能》里提出的“模仿游戏”思想实验，后来演变为我们现在如今更熟悉的图灵测试。这个概念甚至早于人工智能这个词本身，是最早的判断“机器能否思考”的一套标准：如果一定比例的人类已经无法分辨与之交谈的是人还是机器，那么一般就认为这个机器是通过了图灵测试。这个伟大的想法和它产生的巨大影响也奠定了图灵“人工智能之父”的历史地位，如今计算机领域的最高荣誉便是以他名字命名的“图灵奖”。想要深入了解图灵这位惊世骇俗的天才的，可以去看帅哥卷福扮演图灵的电影《模拟游戏》。

dForce与PulsarSwap合作，为流动性互换设施整合TWAMM:12月31日消息，dForce将把Pulsar的TWAMM（时间加权平均做市商）集成到dForce Trade 中，以帮助将DF和USX之间的交易对dForce Trade的价格影响降到最低。[2022/12/31 22:18:40]

艾伦·图灵达特茅斯会议之后这段时期的AI发展是比较缓慢的，一直没有什么重大的突破，70年代算是第一次人工智能的寒冬。1986年，杰弗里?辛顿等人提出了反向传播算法，这一算法使神经网络能够通过梯度下降优化权重，从而实现更有效的学习。而后便是从90年代持续到21世纪这十几年的第二次人工智能寒冬。

杰弗里·辛顿我们现在已经基本认知了科技的进步不是线性增长的，而是需要经过一大段时间的平台期，然后短时间会突然爆发。在经过了两次寒冬后，到了2007年，辛顿创造了一种描述神经网络的方式——深度学习出现了。作为AI的一个子领域，深度学习在2000年代开始迅速崛起，并带动了人工智能突飞猛进的十年，一批批才华横溢的计算机科学家和大小公司纷纷入场：2010年，DeepMind成立；2011年，吴恩达等人创立“谷歌大脑”；2013年，扎克伯格和发明了卷积神经网络的杨立昆成立了Facebook人工智能实验室，该实验室也在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了一系列重要突破；2014年，谷歌收购DeepMind；2015年，AlphaGo击败了欧洲冠军樊麾，初显身手；2015年，今天全球最瞩目的明星公司OpenAI成立了；2016年，AlphaGo击败了世界冠军李世石；2017年，AlphaGo击败了柯洁，从此再无敌手；同年陆奇加入百度，百度作为中国的AI领导者，在自然语言处理、自动驾驶等领域具有重要地位。英伟达推出渐进式生成网络，可以生成照片级的人脸，“深度造假”开始出现在互联网上。英伟达这个公司后续会不断出现在我们这个系列的长文中，真的是华人之光，一个公司通过显卡芯片技术横跨了游戏，AI和加密三大行业。这里要帮百度多说几句，早在2012年人工智能这一波复兴刚开始不久，百度就意识到了深度学习的重要性。为了把神经网络之父辛顿招进公司，几家第一梯队的公司加入了竞价，发起对辛顿团队的人才收购。辛顿为此特意注册了一家初创小公司DNNresearch，公司的全部资产便是辛顿、他的两个学生，以及几篇深度学习的论文和研究成果。参与本次竞拍的四家公司是硅谷巨头谷歌、微软、刚成立两年的DeepMind、以及……中国公司百度。百度率先给出了一千万美元的报价，但很快价格就来到了两千万美元，资金不足的初创公司DeepMind不得不退出竞拍，而信仰不足的微软随后也退出了竞拍，只剩下谷歌和百度持续在掰手腕儿，双方都非常坚决要把辛顿拿下。于是价格从两千万，到三千万，到四千万，眼看势必还要继续去五千万和更高的价码，百度也从一开始负责竞拍的研究员换成了公司高管，从北京直接连线接入拍板。但最后辛顿主动停止了拍卖，选择用较低的价格直接出售给谷歌——早已功成名就的大佬，把合适的研究环境看得比钱更重要一些。而当时替百度参与竞拍的研究员余凯，惊奇的发现原来财富可以来的这么快和舒服！李彦宏再帅也阻挡不了余凯的梦想了！于是他创办了自己的芯片和自动驾驶公司，就是地平线。截止2022年末，地平线的估值为50亿美元，累计融资34亿美元，这是一个屌丝抓住信息机遇实现自由的典型案例。而辛顿的其中一个学生伊尔亚?苏茨克维后来也应马斯克的邀请离开了谷歌，联合成立了OpenAI。那是谷歌在人工智能领域最春风得意的一段时间。其实直到18年，谷歌都是人工智能领域绝对的领头羊，招来了辛顿、收购了DeepMind、发展自家的谷歌大脑GoogleBrain，将自己置于AI领域的研究和应用前沿。业界其他人员和公司大多也都追寻着谷歌的研究道路，谷歌发布的Transformer架构也为OpenAI提供了巨人的肩膀——今天广为人知的GPT的T便指的是这个架构。但此后OpenAI慢慢来到了历史舞台的中央。2019年，OpenAI发布了GPT-2，没有把辛顿收入旗下的微软这次没有错过机会，向OpenAI投资10亿美元。GPT-2以后的OpenAI终于在不同于谷歌领导的道路上走通了属于自己的大模型之路，而后便开启了狂暴的开挂模式：2020年，GPT-3；2022年，GPT-3.5，仅用十几天做出来的ChatGPT在年末席卷了全球，开启新一轮AI热潮；2023年，其他公司还在苦苦追赶ChatGPT之际，又直接砸出了GPT-4。至此，再无敌手，打通了任督二脉的OpenAI以强悍的先发优势和极快的迭代速度和所有同行拉开了代际差。未完待续。感觉这个系列要成为瓜田实验室创立以来最长的系列长文了，各位看官当做八卦故事慢慢欣赏哈～本系列由WLabs“AI链游研究小组”集体创作，感谢小组成员瓜哥、嘉然、包包、Brian、小飞、华哥的努力付出！

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区块链游戏运行上链：需成熟的底层公链和各类配套服务设施:据Node Capital研究数据显示，中国是全球第二大游戏市场，仅次于美国。2017年中国游戏市场实际销售收入达到2036.1亿元，同比增长23.0%。区块链技术在游戏行业中应用机会广泛，主要有两种结合的思路，一是直接在现有公链上开发游戏应用，即区游Dapp；另一种是利用区块链技术对游戏产业的基础设施和衍生服务环节进行优化和改造，比如底层行业公链、资产道具交易平台、专用钱包、区游分发渠道等。若将整个游戏的运行放到链上，需要成熟的底层公链和各类配套服务设施，还有很多技术难关需要被攻克。[2018/5/17]

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