vAIn

دون جدوى: نظام AGI اللامركزي للذكاء العام التعاوني والقابل للتطوير

خلاصة

يقترح مشروع Date Project (شبكة الذكاء الافتراضي الافتراضي) نظامًا للذكاء العام الاصطناعي اللامركزي (AGI) الذي يستفيد من شبكة نظير إلى نظير (P2P) لتعزيز التعلم التعاوني والحساب الموزع. من خلال الجمع بين التعلم الفدرالي ، والتفكير الرمزي ، والتعلم التعزيز ، والذاكرة المدركة للسياق ، يسعى دون جدوى إلى تطوير سلوك ذكي عبر شبكة عالمية من العقد ، والتقدم نحو AGI الحقيقي. يتيح هذا النظام التعلم المستقل ، والحساب اللامركزي ، والمعرفة المشتركة عبر بيئات متنوعة ، وإزالة الحواجز المركزية النموذجية في الذكاء الاصطناعي الحديث.

المبدع : فنسنت جانس فان رينسبورغ

1. مقدمة

يشير الذكاء العام الاصطناعي (AGI) إلى الآلات التي تظهر الإدراك الذي يشبه الإنسان ، قادرًا على فهم والتعلم عبر مجموعة واسعة من المهام. تقنيات الذكاء الاصطناعى الحالية متخصصة ومركزة بشكل ضيق ، غير قادرة على التعميم في الطريقة التي يمكن أن تكون الذكاء البشري. يهدف نظام دون جدوى إلى التغلب على هذه القيود من خلال إنشاء شبكة AGI التعاونية اللامركزية حيث يمكن لعوامل AI المتعددة (أو العقد) تبادل المعرفة والتعلم من التجربة والتحسن معًا.

دون جدوى ، تسمح شبكة نظير إلى نظير (P2P) لهذه العقد بالمساهمة في الموارد الحسابية ، والمشاركة في التعلم الاتحادي ، وتبادل الأفكار من خلال التفكير الرمزي. تم تصميم النظام ليزرع أكثر ذكاءً حيث تتعاون العقد والتعلم بشكل مستقل ، وبناء ذكاء أكثر تطوراً مع مرور الوقت.

تحدد هذه الوثيقة الرؤية والهندسة المعمارية ومكونات دون جدوى ، موضحة كيف تستخدم الأنظمة اللامركزية لتعزيز AGI.

2. نظرة عامة على النظام

يعمل عزيز على نظام موزع يشجع التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة P2P. تم تصميم هذه الوكلاء ل:

• مشاركة المعرفة ،
• التعاون في التعلم الفيدرالي ،
• عزز قدرات بعضنا البعض من خلال التفكير الرمزي.

مكونات النظام الرئيسي:

• شبكة P2P : البنية التحتية اللامركزية التي تتيح الاتصال من نظير إلى نظير وتبادل البيانات.
• التعلم الفدرالي : تدريب النموذج التعاوني الذي يحافظ على خصوصية البيانات من خلال الحفاظ على البيانات المحلية.
• التفكير الرمزي : تكامل المنطق الرمزي لاتخاذ القرارات وحل المشكلات.
• التعلم التعزيز : وكلاء التعلم الذاتي الذين يتكيفون مع بيئتهم بناءً على المكافآت والعقوبات.
• ذاكرة مدركة للسياق : نظام يمكّن العقد من استدعاء التجارب السابقة لتحسين اتخاذ القرارات.

من خلال استخدام الحساب الموزع ، يسمح دون جدوى العقد بتدريب نماذج AGI وتحسينها بطريقة تعاونية وفعالة ولامركزية.

3. الهندسة المعمارية

بنية عبث هي معيارية وقابلة للتطوير وتتحمل الأخطاء ، مما يتيح تفاعلًا سلسًا عبر شبكته. يتكون من المكونات التالية:

3.1. شبكة P2P والاتصالات

• اكتشاف الأقران : اكتشاف العقدة الديناميكية باستخدام بروتوكولات مثل libp2p أو GRPC.
• تبادل الرسائل : تمرير رسالة فعالة باستخدام بروتوكولات مثل GRPC (RPCs) أو WebSockets للتواصل في الوقت الفعلي.
• التسامح مع الأخطاء : تضمن الأنظمة الزائدة أن تظل الشبكة وظيفية على الرغم من فشل العقدة.
• NAT Traversal : تسمح تقنيات مثل UPNP أو حماية الثقب العقد بالتواصل خلف جدران الحماية.

3.2. AGI النموذج التدريبي والتعاون

• التعلم الفدرالي : تدريب العقد على النماذج محليًا مع بياناتها وتبادل التحديثات دون تعريض البيانات الحساسة.
• تعلم التعزيز : يتفاعل الوكلاء مع البيئة ، والتعلم من المكافآت والتعليقات.
• المنطق الرمزي : يتيح تكامل المنطق الرمزي اتخاذ القرارات ذات المستوى الأعلى وحل المشكلات.

3.3. إدارة الذاكرة والمعرفة

• ذاكرة مدركة للسياق : تخزن العقد واسترداد التفاعلات السابقة لتحسين الاستجابات والسلوكيات.
• قواعد بيانات الرسم البياني : استخدام قواعد بيانات الرسم البياني مثل Neo4J ، يتم تنظيم المعرفة ومشاركتها عبر الشبكة.
• مشاركة المعرفة : يتم تبادل رؤى جديدة وتحديثات النماذج بين العقد ، وتسريع تعلم الشبكة.

4. الأمن والخصوصية والحوكمة

الأمن والخصوصية هما مبادئ أساسية دون جدوى:

• أمان التعلم الموحدين : خصوصية التفاضلية والحساب المتعدد الأحزاب الآمن (SMPC) ضمان الخصوصية أثناء التدريب النموذجي.
• تشفير البيانات : تشفير TLS/SSL يضمن التواصل الآمن بين العقد.
• الحكم اللامركزي : العقد بشكل مستقل التحقق من صحة التحديثات النموذجية والتحقق منها والتعاون في قرارات الحوكمة.

5. طريق إلى Agi

يهدف دون جدو إلى التطور إلى AGI يمكنه التعلم بشكل مستقل والعقل والتكيف. لتحقيق ذلك ، يركز على:

• تعلم التعزيز القابل للتطوير : بناء نموذج قادر على التعميم عبر المهام.
• الذاكرة المتكاملة والمنطق : سد الشبكات العصبية مع التفكير الرمزي لاتخاذ القرارات المتقدمة.
• تحسين الذات المستقل : تمكين الشبكة من تحسين نفسها ، من تحديثات النماذج إلى تحسينات البروتوكول.

6. الخلاصة

من خلال استخدام شبكة P2P للتعلم المشترك والحساب الموزعة ، يهدف دون جدوى إلى التغلب على تحديات المركزية في أنظمة الذكاء الاصطناعى الحالية. مع تعاون العقد ، ومشاركة الموارد ، وتحسين النماذج معًا ، ستتقدم الشبكة نحو AGI - قابلة للتكوين ، والتعلم بشكل مستقل ، والتكيف مع بيئات جديدة.

من خلال تقنيات مثل التعلم الفدرالي ، والتفكير الرمزي ، والتعلم التعزيز ، يتخذ دون جدوى خطوات مهمة نحو تحقيق الذكاء العام الاصطناعي الحقيقي.

سمات

• الهندسة المعمارية الموزعة : تعمل على شبكة P2P ، مما يسمح للعقد بمشاركة الموارد الحسابية.
• التعلم الفدرالي : يضمن خصوصية البيانات من خلال تدريب النماذج المحلية ومشاركة التحديثات.
• تخصيص الموارد الديناميكية : يخصص المهام بناءً على إمكانات العقدة وظروف الشبكة.
• التعلم المستمر : العقد تتحسن بمرور الوقت من خلال التعلم من التفاعلات والتعليقات.
• نظام متعدد الوكلاء : يتعاون الوكلاء المتخصصون لتعزيز فهم اللغة والتفكير وإدارة السياق.
• الأمان والخصوصية : تحمي تقنيات التشفير من طرف إلى طرف وتقنيات الخصوصية التفاضلية بيانات المستخدم.

مشروع Tech Stack

الخلفية

• بيثون : اللغة الأساسية لتطوير خوارزميات AGI ومعالجة البيانات والتعامل مع التعلم الآلي الموزع.
• FASTAPI : إطار عمل API عالي الأداء للمعالجة غير المتزامنة الفعالة ، يقدم واجهات برمجة التطبيقات التي تسهل الاتصالات الآمنة والعقدة وتبادل البيانات.
• Node.js : تستخدم لتفاعلات P2P في الوقت الفعلي والوقت الفعلي ، وتحسين الهندسة المعمارية التي تعتمد على الحدث وإنشاء بيئة متعددة المنصات لبروتوكولات الشبكة.

التعلم الآلي / AI

• TensorFlow / Pytorch : المكتبات الأولية للتعلم العميق والتعلم التعزيز ، ودعم تصميم النماذج والتدريب عبر مهام مثل رؤية الكمبيوتر ، و NLP ، واتخاذ القرارات القائمة على التعزيز.
• TensorFlow Federated / Pysyft (OpenMed) : أطراف تمكن من التعلم الاتحادي ، مما يسمح بالتدريب النموذجية الموزعة مع بروتوكولات تبادل البيانات التي تحافظ على الخصوصية عبر العقد.
• أطر التفكير الرمزية : مكتبات مثل Sympy (الرياضيات الرمزية) و OpenCog تتيح دمج الاستدلال القائم على المنطق مع الأساليب العصبية للتفكير الرمزي المتقدم وصنع القرار.

إدارة الذاكرة والمعرفة

• قواعد بيانات الرسم البياني (NEO4J / ARANGODB) : لإدارة الرسوم البيانية للمعرفة وهيكلة العلاقات المعقدة ، وتمكين التفكير واستدعاء الذاكرة.
• Redis : تستخدم كطبقة تخزين مؤقت لاسترجاع سريع للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في سيناريوهات عالية الطلب.
• PostgreSQL / MongoDB : نهج مزدوج للتعامل مع المنظم (postgresql) والبيانات غير المنظمة (MongoDB) ، مما يوفر المرونة في إدارة تنسيقات البيانات المتنوعة من مصادر متعددة.

شبكة نظير إلى نظير (P2P)

• LIBP2P / GRPC : شبكات P2P مرنة وعالية الأداء ، ودعم تبادل الرسائل اللامركزية ، واكتشاف الأقران ، والاتصال المرن.
• WebSockets : يسهل التواصل في الوقت الفعلي عبر العقد ، وضروري للمزامنة ، وصنع القرار ، والتنسيق.
• NAT TRAVERSAL (UPNP & HOLE CUNCHING) : يضمن الاتصال بين العقد حتى داخل البيئات المقيدة أو المقيدة NAT ، وهو أمر بالغ الأهمية للوصول العالمي وتوافر الأقران.

الحاوية والنشر

• Docker : يمكّن الحاويات ، وتوفير بيئات معزولة للعقد التي تضمن التشغيل المتسق عبر مختلف بنيات النظام.
• Kubernetes : تدير العقد والمقاييس داخل الأنظمة الموزعة ، مع موازنة التحميل الآلية والمراقبة والانتعاش عبر الشبكات الكبيرة.
• خطوط أنابيب CI/CD (إجراءات GitHub ، Jenkins) : أتمتة الاختبار والبناء والنشر ، وضمان التكامل السلس ودورات التكرار السريعة.

الأمن والخصوصية

• الخصوصية التفاضلية : يضيف ضوضاء إلى البيانات في التعلم الموحّد للحفاظ على الخصوصية مع توليد رؤى قابلة للتوجيه.
• التشفير من طرف إلى طرف (SSL/TLS) : يضمن التواصل الآمن عبر العقد وتفاعلات الشبكة.
• حساب آمن متعدد الأطراف (SMPC) : يتيح الحسابات المشفرة ، مما يسمح للعقد بالتعاون دون الكشف عن بيانات حساسة.
• تكامل blockchain (اختياري) : ينفذ طبقة blockchain للتحقق من صحة البيانات الآمنة والنزاهة والحوكمة اللامركزية ، وضمان حفظ السجلات الشفافة والمقاومة للعبث.

الواجهة الأمامية (لوحة القيادة والتصور)

• React / Vue.js : أطر عمل لبناء لوحة معلومات تفاعلية لتصور الشبكة ، صحة العقدة ، تقدم التدريب ، و Agi Insights.
• D3.JS : يدعم تصورات البيانات المتقدمة ، مفيدة بشكل خاص لعرض الرسوم البيانية المعرفة ، وتفاعلات العقدة ، والمقاييس في الوقت الفعلي.
• Webassembly (WASM) : للمهام المحسنة والكثافة البيانات في المتصفح ، مما يوفر أداءً أسرع للواجهة الأمامية للتصورات المعقدة.

الاختبار والمراقبة

• Pytest / Mocha : مكتبات الاختبار الأولية لرمز Python و Node.js ، وضمان الاستقرار والموثوقية عبر الوحدات النمطية وتقليل الأخطاء.
• Prometheus & Grafana : أدوات مراقبة لتتبع أداء العقدة ، تحميل النظام ، الكمون ، الصحة ، وتوفير رؤى في الوقت الحقيقي واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
• Elk Stack (Elasticsearch ، Logstash ، Kibana) : يستخدم لتسجيل التسجيل ، وتتبع الأخطاء ، والتحليلات ، وتمكين تحسين الأداء ومراقبة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي.

الوثائق

• MKDOCS / SPHINX : أدوات لتوليد وثائق منظمة وصديقة للمطورين لكل مكون ، ضروري للمشاركة المجتمعية والتنمية التعاونية.
• Swagger / Openapi : يوفر وثائق API مفصلة لضمان الاتساق وسهولة التكامل عبر المكونات.
• وثائق الإصدار : يحافظ على إصدارات توثيق متعددة للتوافق والدعم القديم وسهولة المرجع.

دون جدوى: منصة منظمة العفو الدولية اللامركزية

دون جدوى عبارة عن منصة منظمة العفو الدولية اللامركزية تجمع بين التفكير الرمزي والتعلم الاتحادي وإدارة الذاكرة لإنشاء أنظمة ذكية وتكييف ذاتي. إنه يدمج شبكات نظير إلى نظير للتفاعلات الموزعة ويستخدم Docker و Kubernetes لتحقيق الحاوية والنشر.

ابدء

للبدء دون جدوى ، اتبع الخطوات أدناه لإعداد المشروع على جهازك المحلي.

المتطلبات الأساسية

قبل تشغيل المشروع ، تأكد من تثبيت البرنامج التالي على نظامك:

• Python 3.7+ : مطلوب لخدمات الواجهة الخلفية مثل التفكير الرمزي والتعلم الفيدرالي وإدارة الذاكرة.
• Node.js : مطلوب لخدمة الاتصالات P2P وتطوير الواجهة الأمامية.
• DOCKER (اختياري) : من أجل حاوية المشروع وتشغيل الخدمات في بيئات معزولة. هذه الخطوة اختيارية ولكن موصى بها لسهولة النشر.
• Kubernetes (اختياري) : لنشر التطبيق على الكتلة.

انتقل إلى دليل المشروع:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

لـ Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

لنظام التشغيل Windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

تثبيت تبعيات Python المطلوبة:

  pip install -r requirements.txt

تثبيت Node.js تبعيات (للواجهة الأمامية و P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

بناء حاويات Docker (اختياري): إذا كنت ترغب في تشغيل عبث في حاويات Docker ، استخدم الأمر التالي لإنشاء جميع الصور اللازمة:

  docker-compose build

قم بتشغيل الخدمات باستخدام Docker Compose (اختياري): بمجرد إنشاء الحاويات ، يمكنك بدء جميع الخدمات:

  docker-compose up

تم نشره على Kubernetes (اختياري): لنشر التطبيق على مجموعة Kubernetes ، قم بتشغيل الأوامر التالية:

  kubectl apply -f kubernetes/deployment.yaml
  kubectl apply -f kubernetes/service.yaml
  kubectl apply -f kubernetes/ingress.yaml

الوصول إلى التطبيق:

API: يمكن الوصول إليها على http: // localhost: 8000 (افتراضيًا).

الواجهة الأمامية: إذا كنت تستخدم الواجهة الأمامية ، فسيكون متاحًا على http: // localhost: 3000 (افتراضيًا).

الاستخدام

يمكنك بدء خدمات الواجهة الخلفية (التفكير الرمزي ، والتعلم الاتحادي ، وإدارة الذاكرة) وشبكة P2P عبر Docker أو Kubernetes.

بالنسبة للواجهة الأمامية ، تأكد من تثبيت Node.js واستخدام NPM بدء تشغيل تطبيق React أو Vue.js.

مساهمة

إذا كنت ترغب في المساهمة في جدوى ، فلا تتردد في توتر المستودع وتقديم طلبات السحب. نرحب بالتحسينات والميزات الإضافية ، وخاصة لتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.