但是他发现很多问题,数字世界在开始运转之后,经常性的出现报错,并且这种报错不是个例,而是大范围的报错。
现在数字世界里只有纽约市,但就是这一个纽约市就生活着两千多万人口,而数字世界运行的时候,经常是整个纽约市里布满了报错的红点。
报错原因各种各样,但是最主要的原因是逻辑断崖,这种逻辑断崖的出现主要源于物品模拟的不够充分。
因为数字人的心理模型和决策模型全部是根据现实人来的,带有明显的个性特征,这时候数字世界里的数字人在开始运行之后,就会遇到这样那样的逻辑断崖。
比如一个爱美的小女生决定要买一款炫彩口红,然后她决定去网上购买,数字世界可以模拟这一切过程,但是当小女生准备上网的时候就开始报错了。首先小女生的房间地址是确定的,但是房间内的物品是不确定的,毕竟监控没有那么发达,私人空间很难进入监控范围。
小女生想上网,但是找不到电脑,并且她不仅找不到电脑,她的屋子里实际上是空荡荡的,只有一个建筑物的主体框架,内部的装饰、物品完全没有数据源进行模拟。
于是程序运行到这开始卡壳了,程序完全无法继续下去,类似的情况很多,一旦牵扯到监控范围之外,就开始大量出现报错,程序出现逻辑断崖,人物行为在缺失物品的情况下截止了。
类似的情况很多,像是送外卖的没有东西可送,上班的站在空空如也的办公室里发呆,加油站没有汽油,商店里没有商品,学校里没有桌椅,图书管里没有书籍......
数字世界缺失的东西太多,想要整体运行起来太难,莫回尝试多次始终无法降低报错率,最后他只好暂时放弃这种高大上的数字世界模式,改为局部模拟。
局部模拟都集中在公共空间,因为这些地方有监控覆盖,可以提供准确的物品细节,并且还能实时调整,随时将现实世界的变化映射到数字世界。
改变思路之后就顺畅了很多,比如莫回模拟城市的交通状况,只将所有上路的车辆和行人纳入计算范围,这样简化了很多,报错率小了不少,数字世界总算磕磕绊绊的跑起来了。
当莫回将范围进一步缩小,变成某个街区的模拟,或者某条主干道的模拟,这时候就已经能够比较流畅了。范围缩小的同时,再根据现实反馈,实时增加进入范围的车辆和行人。
这个小范围内的每一个人都能够精准的导入对应的数字人,而数字人会根据实时变化,随时将现实世界的改变映射到数字世界,这样在这个小范围内,莫回终于获得了比较好的模拟效果。
这就像莫回手中有一个微缩世界,或者一个投影世界一样,当现实世界的某条道路开始进入早高峰的时候,数字世界里这条道路同样进入早高峰,里面的车辆、行人一一对应。每当有新的车辆进入,新的行人进入的时候,数字世界立刻就会调入对应的数字人,保证实时模拟。
两个世界同步并且平行的各自发展,它们高度相关、高度相似,但是总会出现一些微小的差异。
比如1号车被导入数字世界,与此同时现实世界中1号车开进布什威克大街,这时它左边有一辆菲亚特,前方有一辆蓝鸟。
在行进的过程中,现实世界中的1号车与蓝鸟车距6米,而数字世界中两者的车距是9米,这时现实世界中的菲亚特打右转灯准备变线,而数字世界中的菲亚特则选择超车蓝鸟,然后再变线。
两个世界开始出现偏差......
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