@Fabric Foundation . Tôi nhớ đã xem một robot kho lướt xuống một lối đi một lần, chọn, quét, điều chỉnh lộ trình của nó mà không do dự. Chuyển động gần như thanh lịch. Nhưng hệ thống đứng sau nó thì kém ấn tượng hơn khi bạn nhìn gần hơn. Một bảng điều khiển đóng. Logic định tuyến độc quyền. Mọi lệnh cuối cùng đều truy nguyên về hạ tầng của một công ty duy nhất.
Mô hình đó xuất hiện ở khắp mọi nơi trong lĩnh vực robot.
Các máy móc trông có vẻ tự động trên bề mặt thường hoạt động trong các môi trường phần mềm được kiểm soát chặt chẽ. Trí thông minh có thể được phân phối qua các cảm biến và mô hình, nhưng quyền lực đứng sau hệ thống vẫn được tập trung.
Điều này đặt ra một câu hỏi khác: điều gì xảy ra khi chính robots hoạt động trong các mạng lưới mở thay vì hệ thống công ty đóng?
Đây là hướng mà Fabric Foundation đang khám phá thông qua Fabric Protocol—một lớp hạ tầng được thiết kế để phối hợp các máy thông minh sử dụng tính toán có thể xác minh và kiến trúc gốc của tác nhân. Ý tưởng này khá táo bạo nếu bạn theo dõi nó: robot, tác nhân AI, và con người đều tương tác qua một giao thức chung nơi danh tính, nhiệm vụ, và kết quả có thể được xác minh mà không cần dựa vào một nhà điều hành trung tâm.
Liệu kiến trúc đó có thực sự hoạt động ở quy mô lớn vẫn là một câu hỏi mở. Nhưng chính hướng đi đó đã báo hiệu điều gì đó quan trọng. Robotics, AI, và hạ tầng phi tập trung đang bắt đầu hội tụ theo những cách mà cảm thấy ít lý thuyết hơn so với vài năm trước.
Các Nền Tảng Kiến Trúc
Hầu hết các hệ thống robot ngày nay được thiết kế như các lớp dọc. Phần cứng ở dưới cùng, các lớp điều khiển phần mềm ở trên, và sự chỉ đạo tập trung ngồi ở trên cùng.
Fabric Protocol tiếp cận vấn đề theo cách khác. Thay vì xây dựng một nền tảng robot đóng, nó cố gắng tạo ra một lớp phối hợp nơi các máy có thể tương tác qua hạ tầng chia sẻ.
Hai thành phần xuất hiện ngay lập tức trong thiết kế: danh tính và xác minh. Một lớp thứ ba—phối hợp—xuất hiện gần như là mô liên kết giữa chúng.
Danh Tính Máy Móc
Mỗi người tham gia trong mạng lưới nhận được một danh tính mã hóa được ghi lại trên một sổ cái công khai.
Điều đó bao gồm con người, các tác nhân AI, và các robot vật lý.
Hiệu ứng nghe có vẻ đơn giản, nhưng nó thay đổi cách mà máy móc tương tác với các hệ thống xung quanh chúng. Một robot có thể xác thực chính nó trên mạng. Nhiệm vụ có thể được gán cho các máy cụ thể. Và trong một số trường hợp, chính các máy có thể thực hiện các giao dịch gắn liền với danh tính của chúng.
Thay vì tồn tại như các điểm phần cứng ẩn danh, robots bắt đầu hành xử giống như các nút bên trong một hệ thống phân phối.
Tính Toán Có Thể Xác Minh
Lớp thú vị hơn, tuy nhiên, là Tính Toán Có Thể Xác Minh.
Trong các môi trường phi tập trung, niềm tin nhanh chóng trở thành một vấn đề. Nếu một robot tuyên bố đã hoàn thành một nhiệm vụ—hoặc một mô hình AI tuyên bố đã tạo ra một kết quả—thì phần còn lại của mạng lưới làm thế nào để biết rằng tuyên bố đó là hợp pháp?
Fabric tiếp cận điều này thông qua các cơ chế xác minh mã hóa cho phép các đầu ra tính toán được chứng minh thay vì chỉ đơn giản được báo cáo.
Lớp chứng minh đó có thể xác thực một số điều:
rằng một nhiệm vụ robot thực sự đã xảy ra
rằng một kết quả tính toán đã được tạo ra chính xác
rằng một tác nhân đã tuân theo các quy tắc thực hiện cụ thể
Thay vì dựa vào các hệ thống giám sát tập trung, chính mạng lưới trở thành khung xác thực.
Sổ cái Phối hợp
Danh tính và xác minh một mình không tạo ra một hệ thống hoạt động. Máy móc vẫn cần một môi trường chia sẻ nơi nhiệm vụ, đầu ra, và hoạt động kinh tế có thể được ghi lại.
Đây là nơi lớp phối hợp xuất hiện.
Giao thức duy trì một sổ cái công khai nơi hoạt động mạng được neo lại. Các phân công nhiệm vụ, hành động của máy, chứng minh xác minh, và thanh toán đều chảy qua lớp này. Nó hoạt động ít giống như một sổ cái blockchain truyền thống và nhiều hơn như một nền tảng phối hợp—một môi trường nơi nhiều loại tác nhân có thể tương tác với các quy tắc dự đoán được.
Hạ tầng Gốc của Tác Nhân
Hầu hết các nền tảng kỹ thuật số giả định có một con người nào đó ở phía sau bàn phím.
Fabric không làm vậy.
Hạ tầng được thiết kế với kỳ vọng rằng các tác nhân tự động—các hệ thống phần mềm và máy móc—sẽ tương tác trực tiếp với nhau.
Điều đó thay đổi cách mà các mạng cần hành xử.
Giao tiếp giữa máy với máy trở thành thói quen. Các tác nhân phát hiện nhiệm vụ mà không cần can thiệp của con người. Giao dịch có thể diễn ra tự động khi công việc được hoàn thành. Hệ thống bắt đầu giống như một thị trường lao động tự động hơn là một nền tảng phần mềm truyền thống.
Không khó để tưởng tượng cách điều này phát triển. Khi máy móc có thể xác thực chính chúng, xác minh công việc của chúng, và thực hiện các giao dịch, các thành phần cơ bản của một nền kinh tế máy móc bắt đầu xuất hiện gần như một cách tự nhiên.
Nhận Thức Mô-đun và Các Lớp Kỹ Năng
Một quyết định thú vị khác trong kiến trúc là cách mà trí tuệ được cấu trúc.
Thay vì nhúng một mô hình AI khổng lồ vào mỗi robot, hệ thống khuyến khích các lớp nhận thức mô-đun. Robots có thể rút ra từ nhiều mô-đun khả năng—các mô hình nhận thức, hệ thống điều hướng, các lớp lý luận, và cuối cùng là kỹ năng thao tác.
Các mô-đun này hoạt động gần như các phần mở rộng phần mềm.
Các nhà phát triển có thể cải thiện chúng độc lập. Các khả năng mới có thể được giới thiệu mà không cần xây dựng lại toàn bộ máy. Theo thời gian, hệ sinh thái có thể bắt đầu giống như một thị trường cho các khả năng robot, nơi các thuật toán chuyên biệt trở thành hạ tầng chia sẻ trên toàn mạng.
Đó là một sự lựa chọn thiết kế tinh tế, nhưng một sự lựa chọn phù hợp với các mô hình phát triển phi tập trung.
Nền Kinh Tế Mã Thông Báo ROBO
Sự phối hợp kinh tế bên trong hệ sinh thái được tạo điều kiện bởi mã thông báo gốc của mạng, ROBO.
Hầu hết các mã thông báo trong ngành này cuối cùng hành xử như các tài sản đầu cơ. Fabric đang cố gắng làm điều gì đó hơi khác bằng cách liên kết mã thông báo trực tiếp với các chức năng hoạt động bên trong mạng.
Robots và tác nhân sử dụng mã thông báo để truy cập các dịch vụ như xác minh, đăng ký danh tính, và phối hợp tính toán.
Mã thông báo cũng đóng một vai trò trong quản trị. Các thành viên có thể bỏ phiếu về các nâng cấp giao thức, tham số hạ tầng, và điều chỉnh chính sách. Về lý thuyết, điều này phân phối việc ra quyết định trên toàn hệ sinh thái thay vì tập trung bên trong một tổ chức duy nhất.
Liệu quản trị có hoạt động suôn sẻ trong các hệ thống phối hợp máy móc vật lý vẫn là một câu hỏi mở—nhưng cơ chế ít nhất cố gắng căn chỉnh các động lực giữa các nhà phát triển, nhà cung cấp hạ tầng, và các nhà điều hành.
Các Ứng Dụng Tiềm Năng
Logistics là điểm khởi đầu rõ ràng.
Các kho, hệ thống giao hàng, và đội tàu robot đã hoạt động với mức độ tự động hóa đáng kể. Một lớp phối hợp phi tập trung có thể cho phép các hệ thống này tương tác giữa các tổ chức thay vì bị khóa trong các nền tảng sở hữu.
Tự động hóa công nghiệp có thể theo sau. Các nhà máy triển khai đội tàu máy móc có thể phối hợp khối lượng công việc một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu trên các mạng lưới chia sẻ.
Bảo trì hạ tầng không rõ ràng nhưng có thể lớn hơn. Các hệ thống tự động chịu trách nhiệm kiểm tra đường ống, duy trì lưới năng lượng, hoặc giám sát điều kiện môi trường có thể hoạt động dưới sự phối hợp phi tập trung.
Và sau đó có các thị trường dịch vụ—robots thực hiện các nhiệm vụ dọn dẹp, kiểm tra, bảo mật, hoặc giao hàng tự động phát hiện công việc thông qua các thị trường kỹ thuật số.
Trong mỗi trường hợp, các máy ngừng hoạt động như thiết bị tĩnh. Chúng bắt đầu trông giống như các tác nhân kinh tế tham gia vào mạng lưới.
Các Thách Thức và Câu Hỏi Mở
Tất nhiên, robot mang lại những phức tạp mà các hệ thống blockchain thuần túy hiếm khi gặp phải.
Độ tin cậy phần cứng là quan trọng. An toàn vật lý thậm chí còn quan trọng hơn. Một máy chủ bị xâm phạm có thể gây mất dữ liệu; một robot bị xâm phạm có thể gây ra thiệt hại thực tế.
Vì vậy, an ninh trở nên phức tạp hơn. Các lỗ hổng mạng không còn chỉ là vấn đề phần mềm.
Khả năng mở rộng là một mối quan tâm khác. Phối hợp hàng nghìn—chưa nói đến hàng triệu—máy móc tự động thông qua hạ tầng phi tập trung sẽ yêu cầu các hệ thống xác minh cực kỳ hiệu quả.
Cũng không rõ cách thức các khung quy định sẽ phát triển xung quanh các nền kinh tế máy móc. Các hệ thống pháp lý vẫn đang gặp khó khăn trong việc xác định trách nhiệm khi các hệ thống tự động đưa ra quyết định.
Tất cả những vấn đề này nằm ngay dưới bề mặt của kiến trúc.
Nền Kinh Tế Máy Móc Mới Nổi
Trong nhiều năm, các hệ thống blockchain tập trung gần như hoàn toàn vào sự phối hợp tài chính—các mã thông báo, thanh toán, các sàn giao dịch phi tập trung.
Nhưng khi các mô hình AI cải thiện và robot tiếp tục tiến bộ, một biên giới khác bắt đầu xuất hiện.
Các mạng lưới phối hợp công việc vật lý.
Đó là nơi Fabric Protocol trở nên thú vị. Không nhất thiết là bởi vì mọi phần của tầm nhìn sẽ thành công, mà vì nó cố gắng kết nối một số xu hướng công nghệ đang tiến gần nhau: các tác nhân thông minh, máy móc tự động, và hạ tầng phi tập trung.
Nếu các hệ thống như thế này bao giờ hoạt động ở quy mô lớn, các hệ quả bắt đầu mở rộng vượt xa crypto.
Bởi vì vào thời điểm đó, mạng không chỉ phối hợp dữ liệu hoặc tài sản.
Nó đang phối hợp máy móc.
