📅 18 มิถุนายน 2569
เคยสงสัยไหมว่า ถ้าออฟฟิศสามารถจัดตัวเองใหม่ได้ทุกวันตาม Cosine Similarity ของวัตถุ — มันจะหน้าตาเป็นยังไง? Cos-Sim Office คือ Simulation 3D ที่วัตถุทุกชิ้น (โต๊ะ เก้าอี้ คอมพิวเตอร์ โซฟา ตู้กดน้ำ) มี Feature Vector 5 มิติ ของตัวเอง เหมือน Word Embedding ใน NLP!
แนวคิดหลัก: เช่นเดียวกับที่คำศัพท์ใน NLP มี Cosine Similarity บอกว่าคำไหน "คล้าย" หรือ "ต่าง" กัน วัตถุทุกชิ้นในออฟฟิศก็มี feature vector 5 มิติ:
| วัตถุ | [work, social, energy, privacy, formality] |
|---|---|
| 🪑 โต๊ะทำงาน | [0.90, 0.20, 0.35, 0.70, 0.80] |
| 🖥️ คอมพิวเตอร์ | [0.95, 0.10, 0.50, 0.60, 0.50] |
| 🛋️ โซฟา | [0.10, 0.85, 0.10, 0.80, 0.10] |
| 💧 ตู้กดน้ำ | [0.15, 0.70, 0.30, 0.05, 0.15] |
| 🤝 โต๊ะประชุม | [0.80, 0.95, 0.55, 0.10, 0.75] |
Simulation นี้รันบน Three.js ใน Browser ไม่ต้องติดตั้งอะไรเลย เปิด /3d/office.html ก็เล่นได้ทันที คุณสามารถ:
ทุกๆ 600 รอบการอัปเดต (ประมาณ 10 วินาทีในเวลาจริง) จะครบ 1 วันใน Simulation แต่ละวันแบ่งเป็น 5 ช่วง:
| ช่วง | พฤติกรรม |
|---|---|
| 🌅 MORNING | บอทเดินจากจุดเกิดไปยังโต๊ะที่ได้รับมอบหมาย |
| 💼 WORK | บอททำงานที่โต๊ะ บางตัวไปประชุม หรือพักเบรก |
| 🍕 LUNCH | บอทเดินไปโซนพักผ่อน โซฟา ตู้กดน้ำ |
| 💼 WORK | กลับมาทำงานรอบบ่าย |
| 🧹 CLEANUP | 📌 โต๊ะถูกย้าย! บอทที่โต๊ะไม่ค่อยได้ใช้จะถูกย้ายไปใกล้คลัสเตอร์ที่บอทมีความสุข |
บอทแต่ละตัวมี state vector ที่เปลี่ยนทุก tick ตาม mood, energy, social need:
ทุกครั้งที่บอทต้องการตัดสินใจว่าจะไปไหน — มันคำนวณ cosine similarity ระหว่าง state vector ของตัวเอง กับ feature vector ของวัตถุทุกชิ้นที่ตรงกับ phase ปัจจุบัน แล้วเลือกไปยังวัตถุที่ คล้ายกับมันมากที่สุด เหมือน Token ใน NLP ที่หา Token ที่ใกล้เคียงที่สุดใน Embedding Space
ทุกสิ้นวัน (🌙 จัดเรียง) ระบบจะคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุทุกคู่ด้วย Cosine Similarity:
นี่คือหลักการของ Force-Directed Graph Layout แบบเดียวกับที่ใช้จัดเรียง Word Embedding ใน 2D — แต่ในกรณีนี้ วัตถุกำลังจัดเรียงตัวเองในพื้นที่ออฟฟิศจริงๆ!
บอทแต่ละตัวมี:
เปิด /3d/office.html (ไม่ต้องล็อกอิน)