Na dzień dzisiejszy @Fabric Foundation wciąż ma 'jakieś uzasadnienie', a to dlatego, że nie chodzi tylko o wielkie słowa 'robotyka + AI + łańcuch', ale o stworzenie powiązanej sieci współpracy, zadań, zachęt i transakcji, które można przeanalizować.
'Widzisz, skąd pochodzi popularność, a także dokąd płynie płynność.'
Patrząc z innej perspektywy, Fabric próbuje zrobić coś całkiem interesującego - zbudować 'podstawowy porządek' dla przyszłego społeczeństwa maszyn. Kiedy rozmawialiśmy o AI, większość rozmów skupiała się na zdolnościach modeli: ile parametrów, jak szybko wnioskować, czy potrafi pisać kod. Ale gdy roboty naprawdę zaczynają wchodzić w scenariusze produkcji i usług, pytanie już nie brzmi 'czy będą pracować', lecz kto odpowiada, kto rozlicza, kto ponosi ryzyko po wykonaniu zadań.
Roboty w sieci nie są anonimowymi urządzeniami, lecz węzłami z tożsamością na łańcuchu; wykonują zadania, wykorzystują umiejętności, składają wyniki, a te działania mogą być rejestrowane, weryfikowane i rozliczane. Innymi słowy, roboty już nie są tylko aktywami danej firmy, ale bardziej przypominają gospodarcze role, które mogą uczestniczyć w sieci współpracy.
Jeśli ta sprawa naprawdę zadziała, przyniesie dość subtelną zmianę:
W przeszłości ludzie zatrudniali maszyny, w przyszłości może to się przekształcić w współpracę między maszynami w celu realizacji zadań. Na przykład jeden robot odpowiada za postrzeganie środowiska, inny za transport, a jeszcze inny za podejmowanie decyzji i harmonogramowanie; one przyjmują zlecenia, wykonują je i rozliczają, a $ROBO jest 'paliwem' i 'medium rozliczeniowym' w tym systemie.
Zatem ambicje Fabric nie ograniczają się tylko do stworzenia projektu koncepcyjnego AI, ale bardziej przypominają wcześniejsze budowanie warstwy rozliczeniowej dla gospodarki maszyna do maszyny (M2M).
Gdy liczba robotów rośnie, wartość tej sieci może nie być widoczna w przełomie technologicznym na jednym punkcie, ale w tym, czy uda się połączyć niezliczone rozproszone zdolności maszyn, tworząc nową sieć produkcyjną.
Pewnego dnia w przyszłości, gdy roboty zaczną samodzielnie przyjmować zlecenia, samodzielnie się rozliczać, a nawet gromadzić 'historie reputacji', wówczas patrząc wstecz na dzisiejsze, wydające się nieco abstrakcyjne projekty, mogą stać się bardzo intuicyjne.
Obecnie może to być tylko wczesny eksperyment, ale przynajmniej ta droga wydaje się nieco bardziej interesująca niż czysto narracyjne opowieści o AI.
