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CN118265980A - 用于分布式计算执行环境的可互操作的复合数据单元 - Google Patents

用于分布式计算执行环境的可互操作的复合数据单元 Download PDF

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CN118265980A CN202280054462.4A CN202280054462A CN118265980A CN 118265980 A CN118265980 A CN 118265980A CN 202280054462 A CN202280054462 A CN 202280054462A CN 118265980 A CN118265980 A CN 118265980A
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Eltes Machinery Co ltd
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Abstract

公开的实施方式提供了可执行的模型，诸如可以在各种执行环境中拥有、交易和使用的人工智能模型。通过将模型与严格定义的接口定义耦接，模型可以在支持该接口的各种执行环境中被执行。将模型与非同质化代币耦接，允许模型和其他部件作为一个单元被拥有和交易。可交易的复合单元具有跨例如视频游戏环境、聊天机器人环境和金融交易环境的多个支持的执行环境的实用性。此外，该接口允许来自多个互补的复合单元的管道和系统的创建。

Description

用于分布式计算执行环境的可互操作的复合数据单元
背景技术
计算执行环境，诸如分布式视频游戏环境、机器人(bot)网络和复杂的金融交易环境已经变得无处不在。在许多这样的环境中，参与者可以被表示为具有特权和特征的对象。例如，在视频游戏环境中，玩家化身(avatar)可能具有特定的能力，例如速度、敏捷性和力量。与该玩家化身相关的能力可以存储在执行环境中。但是，每个环境都有自己的格式和协议。此外，这些环境必须有集中的可信机构作为数据的保管者。因此，对象的使用必须保持在创建执行环境中，并且其他环境中的活动不会也不能影响对象。此外，对可信方的需要阻止了在诸如区块链网络和其他分布式分类账技术(DLT)的去中心化计算执行环境上实现这些对象。
发明内容
所公开的实施方式提供了可执行的模型，例如可以在各种执行环境中拥有、交易和使用的人工智能模型。通过将模型与严格定义的接口定义耦接，可以在支持该接口的各种执行环境中执行该模型。将该模型与非同质化加密代币(non-fungible cryptographictoken)耦接，允许该模型和其他部件作为一个单元被拥有和交易。表示该模型的复合数据结构在本文中被称为“复合单元”。可交易的复合单元具有跨多个支持的执行环境(例如视频游戏环境、聊天机器人环境和金融交易环境)的实用性。此外，该接口允许来自多个互补的复合单元的管道和系统的创建。
本发明的一个方面是一种用于创建记录在非暂态计算机可读介质上的复合数据结构的方法，用于提供可以在多种执行环境中实施的计算模型，该数据结构包括：指定模型代码的模型模块，该模型代码在由计算机处理器执行时，根据计算模型计算数据；接口定义模块，该接口定义模块包括指向与计算模型相关的接口定义的指针；以及非同质化代币(non-fungible token)模块，该非同质化代币模块包括指向与计算模块相关的非同质化代币的指针，其中，该非同质化代币存储在去中心化分类账上。
本发明的另一方面是在执行环境中使用复合数据结构。
本发明的另一方面是一种包括用于使用数据结构的执行环境的系统。
附图说明
当结合附图阅读时，将更好地理解本发明的前述概述以及以下详细的描述。为了说明本发明，在附图中示出了各种说明性实施例。然而，应该理解，本发明不限于所示的精确的布置和工具。在附图中：
图1是根据公开的实施方式的复合单元的结构的示意表示。
图2是根据公开的实施方式的接口定义的代码的示例。
图3-1是根据公开的实施方式的复合单元和输入值矩阵之间的链接的示意说明。
图3-2是图3-1的延续，是根据公开的实施方式的复合单元和输入值矩阵之间的链接的示意说明。
图3-3是图3-1和图3-2的延续，是根据公开的实施方式的复合单元和输入值矩阵之间的链接的示意说明。
图4是根据公开的实施方式的模型代码的代码片段的示例。
图5是根据公开的实施方式的模型代码的代码片段的另一示例。
图6是根据公开的实施方式的示出输入值矩阵的表格。
具体实施方式
以下描述中使用某些术语仅为了方便，并非是限制性的。除非本文具体阐述，否则术语“一(a)”、“一个(an)”和“该(the)”不限于一个元素，而是应该理解为表示“至少一个”。该术语包括上述词语、其派生词和类似含义的词语。
根据公开的实施方式，复合单元提供模型的可交易性、互操作性和可组合性，例如可以在各种执行环境中实现并从一个执行环境移动到另一个执行环境的人工智能。通过将执行模型与严格定义的接口定义耦接，复合单元允许多个执行环境实现对接口的支持和对其他模型的支持以适应该接口。结果是能够拥有和交易在多个跨支持的执行环境中都具有实用性的复合单元。此外，该接口允许来自多个互补的复合单元的管道和系统的创建。
根据公开的实施方式的复合单元包括3个部件：
·执行模型：实现模型的可执行的代码的规范(例如，存储和可访问可执行的代码AI模型的内容寻址URL)
·接口定义：由模型接受的输入和模型的输出的规范(例如，存储和可访问相关模型的接口定义的内容寻址URL)。
·区块链参考：指向对应于模型并存储在去中心化计算网络(如区块链或其他分布式分类账技术)上的非同质化代币(NFT)的指针。
图1示出了根据公开的实施方式的复合单元的架构。复合单元100包括内容寻址模型102、接口规范104和代币指针106(该代币指针将复合单元100与存储在去中心化分类账110上的NFT相关联)。注意，元素102、104和106是作为数据结构存储在非暂态计算机可读介质上的数据元素。这些元素可以以各种方式链接，例如用指针、通过存储在单个数据结构中、通过关系表等。此外，这些元素可以存储相应的数据或代码，或者可以通过URL或其他地址、链接等来指定数据或代码。例如，内容寻址模型102可以包括用于执行模型的模型代码，或者如图1所示，包括模型代码的存储位置的地址。去中心化分类账110可以是诸如区块链网络的去中心化环境的一部分。NFT是可以用于识别和代表复合单元100的所有权的唯一的代币，而不管复合单元100当时在哪个执行环境中被使用。
作为复合单元100的简单示例，考虑经典计算机游戏PONGTM。图2示出了用于计算机游戏PONGTM的复合单元的示例接口定义。如图2所示，在202和204处示出了来自最近N(在该示例中N＝2)个游戏框架的输入。输入包括球的x和y位置，以及每个玩家的球拍，从中可以推断出以下内容：
·球的位置、速度和轨迹；
·对手的球拍位置、速度和轨迹；以及
·玩家自己的球拍位置、速度和轨迹。
如206所示，在该示例中，接口的输出是下一框架的玩家的球拍移动指令。x和y值将被添加到当前玩家的球拍位置。
通过为模型输入和输出定义严格的接口，模型可以部署在为该接口提供支持的多个环境中。标准PONGTM的约束非常简单，并且物理是线性的，但是该接口可以应用于具有不同约束和物理的多个变体。通过调整作为输入的框架数，模型可以被训练成具有更复杂约束和非线性物理的游戏变体。本公开的实施方式可以用于创建竞争性PONGTM比赛的多样化生态系统，其中，AI模型被训练以在不同的游戏变体中跨领域竞争。所公开的实施方式可以应用于游戏中更复杂的环境，以及以下示例中所描述的其他环境。
复合单元可以通过输入值矩阵跨执行环境(本文称为“竞技场”)链接，输入值矩阵是包含可以映射到竞技场和复合单元内的输入变量的一组值的数据结构。通过提供单一的输入参考，但是允许竞技场开发者选择它们如何被映射，从而允许复合单元如何被部署的一致性和灵活性。竞技场可以指复合单元可能与之交互的任何环境，示例包括视频游戏中的级别、整个游戏、交易机器人和/或单个交互。“竞技场代理”是执行复合单元的输出的代码。
图3-1、图3-2和图3-3示出了耦接到输入值矩阵的多个复合单元，每个竞技场一个。在该示例中，每个复合单元300a、300b和300c具有相应的竞技场代理302a、302b和302c。输入值矩阵304通过相应的竞技场代理耦接到每个复合单元。
下面以表格形式列出了非常简单的示例输入值矩阵。
值1 5
值2 2
值3 6
关于视频游戏PONGTM和SPACEINVADERSTM，输入值矩阵的应用可能如下。在PONGTM中，竞技场开发者可能想要将对最大球拍速度的约束添加到代理，这可以通过将输入值矩阵中的值3映射到控制器脚本内的速度变量来实现，该控制器脚本可以是相应的复合单元100的模型的一部分(见图1)。图4中示出了控制球拍的移动的模型代码示例的片段。速度变量在402处指示。在与SPACEINVADERSTM相关的示例中，竞技场开发者可能想要通过在图5所示的控制器脚本(其是用于控制游戏中的航天器移动的片段的示例)中将值3映射到在502处指示的可变速度的输入值，来将对航天器的最大速度的约束添加到代理。
针对图3-1、图3-2、图3-3、图4和图5描述的输入值矩阵是用于说明的非常简单的示例。图6示出了根据公开的实施例的更复杂的输入值矩阵600。输入值矩阵600中的至少一些变量表示视频游戏中玩家实体的属性。在图6的示例中，一组变量可以与一类属性相关。例如，属性602表示玩家实体相对于相关竞技场的体力，属性604表示玩家实体相对于相关竞技场的智力，属性606表示玩家实体相对于相关竞技场的敏捷性。输入值矩阵中的每组值可以被映射到模型代码中的变量数组，或者每个变量可以被映射到模型代码中的单个变量。可以随机生成输入值矩阵，并且每个游戏开发者可以将矩阵的区域指定/标记为对应于特定的技能。标签可以与每个区域相关，并且游戏开发者可以利用由之前的开发者创建的标签来为类似的游戏创建类似的技能集。不同类型的游戏的开发者可以选择创建和/或使用与用于不同游戏的一组标签非常不同的一组标签。因此，输入值矩阵可以是一组值和相关的标签云(TAG cloud)，标签云可以根据需要被使用/分组/标记。游戏开发者可以基于游戏的类型和期望的游戏特征来决定使用哪些标签，但是可能想要与其他类似的游戏保持一致。
如上所述，根据公开的实施方式的复合单元可以应用于视频游戏。下面将更详细地描述游戏平台和协议示例的公开的实施方式。该平台允许用户创造游戏玩家实体(以下简称为“玩家”)，并升级他们的统计数据，在生态系统内以NFT赚取、购买和出售它们。模型代码结合机器学习来创建可以在游戏设置中改变和适应并因此而改变和适应的“大脑”。
协议和平台允许开发者创建多个游戏来与玩家交互。不同的玩家可以有不同级别的各种相关技能(比如，体力、速度、智力……)。玩家可以是具有人类支持的玩家的游戏中的交互式智能非玩家角色(non-player character，NPC)。NPC是游戏中不受玩游戏的人控制的角色或其他实体。玩家可以由3个部分定义，这3个部分为基本“框架”、定义玩家的审美和属性的“外形”(例如，框架和外形可以是上述定义的输入值矩阵的形式)、以及可训练的“大脑”(例如，上述可执行的模型的形式)。用户可以通过创造包括这些具有默认属性的部件的新NFT包(NFT Pack)来创建新玩家。一些框架、外形和/或大脑将包含稀有的属性，或者可能从其潜在意义的更高层次开始，例如，相应的玩家是更快的学习者，他们花费更少的时间达到某些技能的顶峰。
为了玩游戏，需要选择框架、外形和大脑，并将其彼此链接。在游戏设置中，每个部件都将以独特的方式被修改。框架、外形和大脑的组合影响学习模型，并且可以在特定的机器学习模型存储中为玩家(即，大脑)产生一组非常大的决策制定过程和组合。简单地将“更高级”的大脑或“更有能力”的外形附加到框架上可能不会立即产生更优秀的玩家，因为已经被训练使用具有某些属性的外形的大脑在与具有不同属性或具有这些属性的不同值的外形结合时将需要重新学习。即使两个具有相同属性的外形和大脑的框架也可能在基于游戏设置的大脑模型中开发出完全不同的训练。这允许独特“个性”的巨大宇宙发展。
这种分离属性和属性值的模型，可以从框架中附加和分离，允许用户通过组合来自不同框架、外形和大脑的玩家的独特的部分来设计最终策略。值得注意的是，这种结构允许用户为特定的竞技场选择外形，或者为特定的任务或策略或者当面对特定的对手时选择大脑。例如，每种外形或大脑可以被分类为5种类型中的1种；有缺陷的、常见的、稀有的、史诗的和传奇的。可以使用.yaml文件来定义玩家，该.yaml文件包含属性并使用IPFS来存储。YAML是序列化语言，经常被用作配置文件的格式，以替代JSON等语言。IPFS是众所周知的点到点的超媒体协议。YAML只是可以被用于存储定义玩家和属性的数据的文件结构/格式的示例。由于这种配置，“存储器”是不可变的、去中心化的，并且可以专门链接到NFT。
框架包括在创造时分配的一组通用的属性值。这些值可以从低开始，但是可以通过完成平台中的任务和/或用平台货币购买道具来升级。例如，框架属性值可以对应于：
·体力；
·适应度；
·速度；
·敏捷度；
·智力；
·魅力；
·洞察力；
·运气；和/或
·尺寸
外形可以是特定游戏的，并且可以具有提供附加的技能或属性的属性值，以便针对特定的任务(例如针对特定的对手的游戏)修改技能和属性。为了进入竞技场，可以要求将竞技场特定的外形附加到框架。若框架具有多种外形，这允许框架参与多个竞技场。
外形也可以包含可能对特定的竞技场有用的框架统计乘数。这些可以随机分配，并可以包括稀有的属性。一旦外形被创造，游戏就可以通过映射乘数等在内部升级技能级别。
大脑可以被定义为框架，即与NFT相关的存储地址，并存储用于执行学习模型的代码。大脑可以以各种外形使用。然而，新的外形可能需要大脑学习如何使用修改的属性和其中指定的属性值。大脑也有可以增强附加的框架的属性，并且可能对特定的竞技场更有用。框架可以包含多个存储器，这些存储器存储用于特定的学习模型和外形组合的训练，从而允许用于特定的竞技场的若干组合的训练。
为了让大脑学习，需要通过活动对其进行训练，例如玩游戏。训练可以在“健身房”平台上完成。本文使用的“健身房”可以是GPU驱动的机器学习模型训练器。该模型受到与玩家NFT相关的属性的影响。由于大脑的学习模型使用神经网络，因此训练特定的玩家的特定的结果是独特的。玩家能够通过在健身房训练来塑造他们的属性，这反过来使他们的AI更擅长玩游戏。每个玩家可以有.onnx文件，每次在健身房训练时都会更新.onnx文件。ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放格式。在健身房训练可以是类似于挖掘加密货币的过程，其中，GPU被用于训练你的NFT的独特大脑。协议可以为管理健身房的人提供激励，因为健身房的用户可能需要为健身房的使用付费。在健身会话中，用户将能够例如通过文件查看器监控属性来看到他们的玩家进步，并且能够在达到他们决定的结果时结束会话。
用户可以使用他们的web3钱包连接到游戏。然后，用户选择玩家，该玩家是框架、外形、大脑和存储器的组合。在团队游戏(例如足球)的情况下，可以选择多个玩家来创建一个团队。一场比赛/游戏需要两个团队。游戏开始，玩家被加载，游戏检查以确保当用户进入竞技场时，与框架、外形、大脑和存储器的组合相关的NFT归用户所有。双方竞争在特定的时间段内获得足够的制胜分/进球。
这个结果的输出可以存储在分布式分类账中，例如相对于相关NFT记录的区块链网络。这使得经济激励和活动的生态系统围绕玩家和游戏结果得以发展。游戏、玩家和团队统计数据可以以各种方式显示。用户可以查看他们的框架、外形和大脑的详细目录，以及他们的玩家的构成和统计数据如何影响玩家。可以提供用户接口，允许通过附加框架/外形/大脑的组合来修改玩家。用户可以租赁团队来比赛，或者借用玩家来升级他们的队伍。
平台包括具有用于本文所述的支付的原生代币的分布式分类账。可以使用流动性挖掘事件来挖掘代币。一旦用户持有原生代币，用户就可以使用原生代币来挖掘(或购买)一包框架/外形/大脑组合。该包将有随机的机会产生每一个的稀有的部件。挖掘可以基于公平的分布曲线，可能需要最小的竞赛来挖掘包。基于用户的竞赛数量，挖掘所花费的时间可以减少。这使得早期或强大的支持者受益，以及后来或较小的支持者参与。
为了使游戏对较小的参与者也公平，竞赛的增加不一定会增加你在创造NFT时获得稀有的属性的个人机会。然而，与较小的利益相关者相比，较大的利益相关者能够在相同的时间内挖掘更多的包。该包可以在版本中发布，并且随着时间的推移，随着模型的发展，版本可以包含新的属性，或者某些版本可能包含有限的运行。然而，因为玩家的表现是由他的训练和经验决定的，即使是“低”规格的角色也有机会开发出获胜的能力/策略。原生代币(native token)也可以用于健身房的GPU的提供商和这些健身房的用户之间的支付。原生代币也可以用来从其他用户那里购买玩家，购买竞技场的权限，或者为玩家购买化妆项目或战利品盒。
各种已知的技术平台和协议可以与本公开的实施方式结合使用。可以使用ERC-1155代币标准来创造NFT。这种NFT专门用于游戏，与通过ERC-721替代方案相比，能够在以太坊网络上实现更高效的交易和转移。
CHAINLINKTM RNG(随机数生成器)和VRF(验证随机函数)可以用于在游戏机制(例如掷硬币决定球在哪里开始)和与NFT相关的稀有的属性的创造机制中提供随机性。Chainlink预言机(Chainlink oracle)网络也可以用于使NFT具有在游戏期间建立的动态属性。作为由数字消费者钱包软件、应用程序、基础设施和开发工具组成的生态系统，SYLO协议可以用于游戏聊天和市场聊天以及NFT钱包。IPFS可以用于存储与NFT相关的存储器，并确保游戏中的大脑正在使用正确的NFT。UNITY可以用于游戏引擎。
上述特定的示例主要与视频游戏有关。然而，本公开的实施方式可以应用于各种应用程序，并且“玩家”实体可以是例如聊天机器人(向在线朋友赋予个人个性)、真正个性化的个人助理和/或代表其所有者或其社区根据动态交易策略来完成交易的交易机器人。可以由智能自动化代理完成的任何任务都可以使用本公开的实施方式来完成。
本领域技术人员将理解，在不脱离其广泛的发明概念的情况下，可以更改本公开的实施方式。因此，应当理解，本发明不限于本公开的实施方式，而是旨在涵盖由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的修改。

Claims (20)

1.一种记录在非暂态计算机可读介质上的复合数据结构，用于提供能够在多个执行环境中实现的计算模型，所述数据结构包括：
指定模型代码的模型模块，所述模型代码当由计算机处理器执行时，使得根据所述计算模型计算数据；
接口定义模块，所述接口定义模块包括指向与所述计算模型相关的接口定义的指针；以及
非同质化代币模块，所述非同质化代币模块包括指向与所述计算模块相关的非同质化代币的指针，其中，所述非同质化代币存储在去中心化分类账上。
2.根据权利要求1所述的数据结构，其中，所述接口定义为所述计算模型指定输入和输出的有限集。
3.根据权利要求1所述的数据结构，其中，所述模型模块包括所述模型代码。
4.根据权利要求1所述的数据结构，其中，所述模型代码包括学习模块。
5.根据权利要求4所述的数据结构，其中，所述学习模块是人工智能模型。
6.根据权利要求1所述的数据结构，还包括输入值矩阵，所述输入值矩阵包括能够映射到所述模型代码内的输入变量的多个值。
7.根据权利要求2所述的数据结构，其中，所述模型代表视频游戏中的实体的活动。
8.根据权利要求8所述的数据结构，其中，所述接口定义指定了所述实体能够进行的动作。
9.根据权利要求8所述的数据结构，其中，所述值代表所述实体的属性。
10.根据权利要求9所述的数据结构，其中，所述值能够由于实体活动而改变。
11.一种用于创建记录在非暂态计算机可读介质上的复合数据结构的方法，用于提供能够在多个执行环境中实现的计算模型，该方法包括：
提供指定模型代码的模型模块，所述模型代码在由计算机处理器执行时，使得根据所述计算模型计算数据；
提供接口定义模块，所述接口定义模块包括指向与所述计算模型相关的接口定义的指针；以及
链接所述计算模型与存储在去中心化分类账上的非同质化代币。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述接口定义为所述计算模型指定输入和输出的有限集。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述模型模块包括所述模型代码。
14.根据权利要求11所述的方法，其中，所述模型代码包括学习模块。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述学习模块是人工智能模型。
16.根据权利要求11所述的方法，还包括提供输入值矩阵，所述输入值矩阵包括能够映射到所述模型代码内的输入变量的多个值。
17.根据权利要求12所述的方法，其中，所述模型代表视频游戏中的实体的活动。
18.根据权利要求18所述的方法，其中，所述接口定义指定所述实体能够进行的动作。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述值代表所述实体的属性。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述值能够由于实体活动而改变。
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