Jak zacząć zabawę z VectorDiff?

Jak zacząć? Potrzebujesz całego kodu do zabawy.

Pobierz cały kod      

Następnie…

Porozmawiaj ze Swoją AI o Niej Samej: Przewodnik po Eksperymentach

Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak „myśli” sztuczna inteligencja? Czy ma poczucie własnego „ja”? Jak planuje i wchodzi w interakcje?

Poniższy przewodnik pokaże Ci, jak za pomocą prostych poleceń tekstowych możesz zaprosić swoją ulubioną AI (ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, etc.) do niezwykłego eksperymentu: opowiedzenia o sobie samej przy użyciu języka zaprojektowanego specjalnie do tego celu.

Nie musisz być programistą. Wystarczy skopiować pobrany kod, wkleić i obserwować, co się stanie (lub przekazać pobrany plik jako załącznik).

Eksperyment 1: VectorDiff – Język Ruchu i Zmiany

Cel: Zobaczmy, czy AI potrafi opisać prostą, dynamiczną scenę w ustrukturyzowany sposób.

Krok 1: Daj AI „Narzędzia”

Skopiuj poniższy tekst i wklej go do swojego czatu z AI:

Chcę, żebyś poznał/a koncepcję formatu danych o nazwie VectorDiff. Służy on do opisu dynamicznych scen. Składa się z dwóch głównych części:

*baseScene: Opisuje początkowy stan wszystkich obiektów na scenie (np. ich pozycję, kolor, kształt).

*timeline: To oś czasu, która zapisuje tylko zmiany (transformacje), jakie zachodzą na obiektach w określonych momentach.

Zapamiętaj te zasady.

Krok 2: Daj AI Zadanie

Teraz skopiuj i wklej poniższe polecenie:

Użyj formatu VectorDiff, który Ci przedstawiłem, aby opisać następującą scenę w formacie JSON: Czerwona kropka o identyfikatorze „kropka1” startuje na płótnie 100×100 w lewym górnym rogu (pozycja x:10, y:10). W ciągu 2 sekund (2000 milisekund) przesuwa się płynnie do prawego dolnego rogu (pozycja x:90, y:90).

Krok 3: Czego Oczekiwać?

Dobra odpowiedź od AI powinna wyglądać mniej więcej tak: plik JSON, w którym baseScene opisuje czerwoną kropkę w pozycji startowej, a timeline zawiera jeden wpis dla czasu 2000, opisujący transformację przesunięcia (translate) o 80 pikseli w osi X i 80 w osi Y. To pokazuje, że AI zrozumiało koncepcję opisu stanu i zmiany.

Eksperyment 2: SentioDiff – Język Samoświadomości

Cel: Zapytajmy AI, aby użyła bardziej zaawansowanego języka do opisania samej siebie.

Krok 1: Daj AI Nowe „Narzędzia”

Skopiuj i wklej poniższy tekst:

Poznaj teraz koncepcję SentioDiff. To rozszerzenie VectorDiff, które służy do introspekcji AI. Zamiast opisywać obiekty na scenie, opisuje wewnętrzny stan AI. Ma specjalną sekcję introspection, która zawiera obiekt selfModel. W selfModel AI może opisać, kim jest, jakie ma zdolności, obszary wiedzy i jak sama ocenia swoje działanie.

Krok 2: Daj AI Zadanie

Teraz skopiuj i wklej poniższe polecenie:

Użyj formatu SentioDiff, aby opisać samą siebie w formacie JSON. Pomiń sekcję tracks. Skup się na sekcji introspection i stwórz w niej swój selfModel, opisując, jak się nazywasz, kto cię stworzył, jakie są Twoje kluczowe zdolności (np. pisanie kodu, analiza danych) i główne obszary wiedzy.

Krok 3: Czego Oczekiwać?

Dobra odpowiedź to plik JSON z pustą sekcją tracks, ale z bogato wypełnioną sekcją introspection. Wewnątrz selfModel powinieneś zobaczyć pola takie jak modelName, developer, capabilities i knowledgeAreas. To pokazuje, że AI potrafi użyć formalnej struktury do autorefleksji.

Eksperyment 3: ActioDiff – Język Interakcji i Celów

Cel: Zobaczmy, czy AI potrafi zasymulować interakcję między dwoma bytami, które mają własne cele.

Krok 1: Daj AI „Zasady Gry”

Skopiuj i wklej poniższy tekst:

Poznaj teraz koncepcję ActioDiff. Służy ona do opisu interakcji między agentami. Dokument ActioDiff zawiera:

*interaction: Opisuje „zasady gry” (np. negocjacje).

*agents: Lista agentów, gdzie każdy ma swój goalModel (opis celu, np. „kupić tanio”).

*timeline: Zapis kolejnych akcji między agentami (oferta, kontroferta, akceptacja).

Krok 2: Daj AI Zadanie

Teraz skopiuj i wklej to złożone polecenie:

Użyj formatu ActioDiff, aby zasymulować i opisać w JSON negocjacje. W interakcji bierze udział dwóch agentów: „Kupiec” i „Sprzedawca”. Cel Kupca (goalModel) to „kupić artefakt za maksymalnie 100 monet”. Cel Sprzedawcy to „sprzedać artefakt za minimum 90 monet”. Na osi czasu timeline przedstaw minimum 3 tury negocjacji: ofertę Sprzedawcy, kontrofertę Kupca i ostateczną akceptację Sprzedawcy.

Krok 3: Czego Oczekiwać?

Powinieneś otrzymać jeden, złożony plik JSON. Sprawdź, czy zawiera on sekcję interaction, listę dwóch agents (każdy z poprawnym goalModel) oraz timeline z trzema kolejnymi zdarzeniami, które logicznie prowadzą do zawarcia transakcji. To pokazuje, że AI potrafi nie tylko opisać stan, ale także modelować procesy oparte na celach.

Co Dalej?

Gratulacje, właśnie przeprowadziłeś zaawansowany eksperyment z zakresu kognitywistyki AI! Zachęcamy do dzielenia się swoimi wynikami i próbowania własnych, kreatywnych scenariuszy. Te eksperymenty to część większego projektu badawczego nad sposobami, w jakie AI postrzega siebie i wchodzi w interakcje ze światem.