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Vergeblich: Ein dezentrales AGI -System für kollaborative und skalierbare allgemeine Intelligenz

Abstrakt

Das vergebene Projekt (Virtual Artificial Intelligence Network) schlägt ein dezentrales System für künstliche General Intelligence (AGI) vor, das ein P2P-Netzwerk (Peer-to-Peer) nutzt, um das kollaborative Lernen und eine verteilte Berechnung zu fördern. Durch die Kombination von Federated Learning, symbolischem Denken, Verstärkungslernen und kontextbewusster Gedächtnis versucht Vain, intelligentes Verhalten in einem globalen Netzwerk von Knoten zu entwickeln und zu echtem AGI voranzukommen. Dieses System ermöglicht autonomes Lernen, dezentrale Berechnungen und gemeinsames Wissen in verschiedenen Umgebungen und beseitigt die in der modernen KI typischen zentralisierten Barrieren.

Schöpfer : Vincent Janse Van Rensburg

1. Einführung

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezieht sich auf Maschinen, die menschliche Kognition aufweisen, die in der Lage sind, über eine breite Palette von Aufgaben hinweg zu verstehen und zu lernen. Aktuelle KI -Technologien sind spezialisiert und eng konzentriert und können nicht in der Art und Weise verallgemeinert werden, wie menschliche Intelligenz kann. Das vergebliche System zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu überwinden, indem ein dezentrales, kollaboratives AGI -Netzwerk geschaffen wird, in dem mehrere KI -Agenten (oder Knoten) Wissen teilen, aus Erfahrung lernen und sich gemeinsam verbessern können.

Umsonst ermöglicht ein Peer-to-Peer-Netzwerk (P2P) diese Knoten, Rechenressourcen beizutragen, am Federated Learning teilzunehmen und Erkenntnisse durch symbolisches Denken auszutauschen. Das System soll schlauer werden, wenn die Knoten zusammenarbeiten und autonom lernen und im Laufe der Zeit eine anspruchsvollere Intelligenz aufbauen.

Dieses Dokument beschreibt die Vision, Architektur und Komponenten von vergeblich und erläutert, wie dezentrale Systeme verwendet werden, um die Agi voranzutreiben.

2. Systemübersicht

Vain arbeitet in einem verteilten System, das die Zusammenarbeit zwischen AI -Agenten über ein P2P -Netzwerk fördert. Diese Agenten sind so konzipiert:

• Wissen teilen,
• Zusammenarbeit am Föderierten Lernen,
• Verbessern Sie die Fähigkeiten des anderen durch symbolisches Denken.

Schlüsselsystemkomponenten:

• P2P-Netzwerk : Eine dezentrale Infrastruktur, die Peer-to-Peer-Kommunikation und Datenaustausch ermöglicht.
• Federated Learning : Kollaborative Modelltraining, das Datenschutzdatenschutz beibehält, indem Daten lokal gehalten werden.
• Symbolisches Denken : Integration der symbolischen Logik für Entscheidungsfindung und Problemlösung.
• Verstärkungslernen : selbstlernende Agenten, die sich an ihre Umgebung anpassen, basierend auf Belohnungen und Strafen.
• Kontextbewusster Speicher : Ein System, das es Knoten ermöglicht, an frühere Erfahrungen für eine verbesserte Entscheidungsfindung zu erinnern.

Durch die Verwendung der verteilten Berechnung ermöglicht vergeblich Knoten, AGI -Modelle auf kollaborative, effiziente und dezentrale Weise zu trainieren und zu verbessern.

3. Architektur

Die Architektur von Vain ist modular, skalierbar und fehlertolerant und ermöglicht eine nahtlose Interaktion in seinem Netzwerk. Es besteht aus den folgenden Komponenten:

3.1. P2P -Netzwerk und Kommunikation

• Peer -Entdeckung : Dynamische Knotenentdeckung unter Verwendung von Protokollen wie LIBP2P oder GRPC.
• Nachrichtenaustausch : Effiziente Nachricht, die mit Protokollen wie GRPC (RPCS) oder Websockets für Echtzeitkommunikation bestehen.
• Fehlertoleranz : Redundante Systeme stellen sicher, dass das Netzwerk trotz Knotenfehlern funktionsfähig bleibt.
• NAT Traversal : Techniken wie UPNP oder Hole-Punching ermöglichen es Knoten, hinter Firewalls zu kommunizieren.

3.2. AGI -Modelltraining und Zusammenarbeit

• Federated Learning : Knoten trainieren Modelle lokal mit ihren Daten und tauschen Sie Updates aus, ohne sensible Daten freizulegen.
• Verstärkungslernen : Agenten interagieren mit der Umwelt, lernen aus Belohnungen und Feedback.
• Symbolisches Denken : Die Integration der symbolischen Logik ermöglicht eine höhere Entscheidungsfindung und Problemlösung.

3.3. Gedächtnis- und Wissensmanagement

• Kontextbewusster Speicher : Knoten speichern und abrufen frühere Interaktionen, um die Antworten und Verhaltensweisen zu verbessern.
• Grafikdatenbanken : Verwenden von Graph -Datenbanken wie Neo4J wird Wissen strukturiert und über das Netzwerk freigegeben.
• Wissensaustausch : Neue Erkenntnisse und Modellaktualisierungen werden zwischen Knoten ausgetauscht, wodurch das Lernen des Netzwerks beschleunigt wird.

4. Sicherheit, Privatsphäre und Governance

Sicherheit und Privatsphäre sind Kernprinzipien von vergeblich:

• Sicherheit der Federated Learning : Differentiale Privatsphäre und sichere Multi-Party-Berechnungen (SMPC) gewährleisten die Privatsphäre während des Modelltrainings.
• Datenverschlüsselung : Die TLS/SSL -Verschlüsselung sorgt für eine sichere Kommunikation zwischen Knoten.
• Dezentrale Governance : Knoten validieren und überprüfen die Modellaktualisierungen unabhängig voneinander und arbeiten bei Entscheidungen von Governance zusammen.

5. Weg zu Agi

Abgebildet ist, sich zu einer AGI zu entwickeln, die autonom lernen, vereint und sich anpassen kann. Um dies zu erreichen, konzentriert es sich auf:

• Skalierbares Verstärkungslernen : Erstellen eines Modells, das über Aufgaben hinweg verallgemeinert werden kann.
• Integriertes Gedächtnis und Argumentation : Überbrückung neuronaler Netzwerke mit symbolischem Denken für fortgeschrittene Entscheidungen.
• Autonome Selbstverbesserung : Das Netzwerk kann sich verbessert, von Modellaktualisierungen bis hin zu Protokollverbesserungen.

6. Schlussfolgerung

Durch die Verwendung eines P2P -Netzwerks für gemeinsames Lernen und verteilte Berechnung zielt vergeblich die Zentralisierungsherausforderungen in aktuellen KI -Systemen. Wenn Knoten zusammenarbeiten, Ressourcen teilen und Modelle zusammen verbessern, wird das Netzwerk in Richtung AGI voranschreiten - wirksam, autonom zu lernen und sich an neue Umgebungen anzupassen.

Durch Techniken wie Federated Learning, symbolisches Denken und Verstärkungslernen unternimmt Vain erhebliche Schritte, um echte künstliche allgemeine Intelligenz zu erreichen.

Merkmale

• Verteilte Architektur : arbeitet in einem P2P -Netzwerk und ermöglicht Knoten, Rechenressourcen zu teilen.
• Federated Learning : Sicheret Datenschutzdatenschutz, indem sie lokale Modelle schulen und Updates teilen.
• Dynamische Ressourcenzuweisung : Zuteilt Aufgaben basierend auf Knotenfunktionen und Netzwerkbedingungen.
• Kontinuierliches Lernen : Knoten verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie aus Interaktionen und Feedback lernen.
• Multi-Agent-System : Spezielle Agenten arbeiten zusammen, um das Verständnis, das Denken und das Kontextmanagement des Sprachens zu verbessern.
• Sicherheit und Privatsphäre : End-to-End-Verschlüsselung und unterschiedliche Datenschutztechniken schützen Benutzerdaten.

Project Tech Stack

Backend

• Python : Kernsprache für die Entwicklung von AGI -Algorithmen, Datenverarbeitung und Umgang mit verteiltem maschinellem Lernen.
• FASTAPI : Ein Hochleistungs-API-Framework für eine effiziente asynchrone Verarbeitung, die APIs bedient, die sichere Kommunikation und Datenaustausch von Knoten zu Knoten erleichtern.
• Node.js : Wird für dezentrale und Echtzeit-P2P-Interaktionen verwendet, optimieren die ereignisgesteuerte Architektur und die Festlegung einer plattformübergreifenden Umgebung für Netzwerkprotokolle.

Maschinelles Lernen / KI

• TensorFlow / Pytorch : Primäre Bibliotheken für Deep Learning and verstärkte Lernen, Unterstützung des Modells und Trainings über Aufgaben wie Computer Vision, NLP und Verstärkungsbasis.
• TensorFlow Federated / Pysyft (OpenMined) : Frameworks, das das Föderierte Lernen ermöglicht und verteilte Modelltraining mit Datenschutzdaten-Sharing-Protokollen über Knoten über Knoten übernimmt.
• Symbolische Argumentation Frameworks : Bibliotheken wie Sympy (symbolische Mathematik) und OpenCOG ermöglichen die Integration logischer Inferenz mit neuronalen Ansätzen für fortschrittliches symbolisches Denken und Entscheidungsfindung.

Gedächtnis- und Wissensmanagement

• Diagrammdatenbanken (NEO4J / ArangoDB) : zum Verwalten von Wissensgrafiken und zum Strukturieren komplexer Beziehungen, zum Ermöglichen von Argumentation und Speicherrückruf.
• Redis : Wird als Caching-Schicht zum schnellen Abrufen von häufig zugegriffenen Daten in hohen Szenarien verwendet.
• PostgreSQL / MongoDB : Ein doppelter Ansatz für die Behandlung strukturierter (PostgreSQL) und unstrukturierter Daten (MongoDB), die Flexibilität bei der Verwaltung verschiedener Datenformate aus mehreren Quellen bietet.

Peer-to-Peer-Netzwerk (P2P)

• LIBP2P / GRPC : Flexibler, Hochleistungs-P2P-Networking, unterstützende dezentrale Nachrichtenaustausch, Peer-Entdeckung und widerstandsfähige Kommunikation.
• Websockets : Erleichtert die Echtzeitkommunikation über Knoten, wesentlich für die Synchronisierung, Entscheidungsfindung und Koordination.
• NAT-Traversal (UPNP & Loch-Stanzen) : Gewährleistet die Konnektivität zwischen Knoten auch in feuerwallierten oder natrestimierten Umgebungen, entscheidend für den globalen Zugriff und die Verfügbarkeit von Gleichaltrigen.

Containerisierung und Bereitstellung

• Docker : Ermöglicht die Containerisierung und bietet isolierte Umgebungen für Knoten, die einen konsistenten Betrieb über verschiedene Systemarchitekturen hinweg sicherstellen.
• Kubernetes : Verwaltet und skaliert Knoten in verteilten Systemen mit automatisierter Lastausgleich, Überwachung und Wiederherstellung in großen Netzwerken.
• CI/CD -Pipelines (Github -Aktionen, Jenkins) : Automatisiert das Testen, Erstellen und Bereitstellungen, um eine reibungslose Integration und schnelle Iterationszyklen zu gewährleisten.

Sicherheit und Privatsphäre

• Differential Privatsphäre : Daten im Verbund von Föderierten Lärm fügt Rauschen hinzu, um die Privatsphäre zu erhalten und verallgemeinerbare Erkenntnisse zu generieren.
• End-to-End-Verschlüsselung (SSL/TLS) : Gewährleistet eine sichere Kommunikation über Knoten und Netzwerkinteraktionen hinweg.
• Sichere Multi-Party-Berechnung (SMPC) : Ermöglicht verschlüsselte Berechnungen, sodass die Knoten zusammenarbeiten können, ohne empfindliche Daten anzugeben.
• Blockchain-Integration (optional) : Implementiert eine Blockchain-Schicht zur sicheren Datenvalidierung, Integrität und dezentraler Governance, um die transparente und manipulationsfestliche Aufzeichnung zu gewährleisten.

Frontend (Dashboard und Visualisierung)

• React / vue.js : Frameworks zum Erstellen eines interaktiven Armaturenbretts zur Visualisierung des Netzwerks, der Knotengesundheit, des Trainingsfortschritts und der AGI -Erkenntnisse.
• D3.JS : Unterstützt erweiterte Datenvisualisierungen, insbesondere nützlich für die Anzeige von Wissensgraphen, Knoteninteraktionen und Echtzeitmetriken.
• WebAssembly (WASM) : Für optimierte, datenintensive Aufgaben im Browser, die eine schnellere Frontend-Leistung für komplexe Visualisierungen bieten.

Testen und Überwachung

• PyTest / Mokka : Primärtestbibliotheken für Python und Node.js Code, die Stabilität und Zuverlässigkeit über Module hinweg sicherstellen und Fehler minimieren.
• Prometheus & Grafana : Überwachung von Tools zur Verfolgung der Knotenleistung, der Systemlast, der Latenz und der Gesundheit, der Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen und der Fehlerbehebung.
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : Wird zur Protokollierung, Fehlerverfolgung und Analyse verwendet, die Leistungsoptimierung und die Überwachung von Echtzeitdatenflüssen ermöglichen.

Dokumentation

• MKDOCS / SPHINX : Tools zur Generierung strukturierter, entwicklerfreundlicher Dokumentation für jede Komponente, die für das Engagement der Gemeinschaft und für die kollaborative Entwicklung von wesentlicher Bedeutung sind.
• Swagger / OpenAPI : Bietet eine detaillierte API -Dokumentation, um die Konsistenz und einfache Integration über Komponenten hinweg sicherzustellen.
• Versioned Dokumentation : Verwalten Sie mehrere Dokumentationsversionen für Kompatibilität, Legacy -Unterstützung und Leichtigkeit der Referenz.

vergeblich: Eine dezentrale KI -Plattform

Vain ist eine dezentrale KI-Plattform, die symbolisches Denken, Föderierte und Gedächtnismanagement kombiniert, um intelligente, selbstverwaltete Systeme zu schaffen. Es integriert Peer-to-Peer-Netzwerke für verteilte Interaktionen und verwendet Docker und Kubernetes für Containerisierung und Bereitstellung.

Erste Schritte

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um das Projekt auf Ihrer lokalen Maschine einzurichten.

Voraussetzungen

Stellen Sie vor dem Ausführen des Projekts sicher, dass die folgende Software in Ihrem System installiert ist:

• Python 3.7+ : Erforderlich für Backend -Dienste wie symbolisches Denken, Föderierte Lernen und Gedächtnismanagement.
• Node.js : Für den P2P -Kommunikationsdienst und die Frontend -Entwicklung benötigt.
• Docker (optional) : Für die Containerisierung des Projekts und zum Ausführen von Diensten in isolierten Umgebungen. Dieser Schritt ist optional, aber für die einfache Bereitstellung empfohlen.
• Kubernetes (optional) : Für die Bereitstellung der Anwendung für einen Cluster.

Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Für Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Für Fenster:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

Installieren Sie die erforderlichen Python -Abhängigkeiten:

  pip install -r requirements.txt

Installieren Sie die Abhängigkeiten von Node.js (für Frontend und P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Bauen Sie Docker -Container (optional): Wenn Sie in Docker -Containern vergeblich ausführen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl, um alle erforderlichen Bilder zu erstellen:

  docker-compose build

Führen Sie die Dienste mit Docker Compose aus (optional): Sobald die Container erstellt wurden, können Sie alle Dienste starten:

  docker-compose up

Bereitstellen in Kubernetes (optional): Um die Anwendung in einem Kubernetes -Cluster bereitzustellen, führen Sie die folgenden Befehle aus:

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

Zugriff auf die Anwendung:

API: Zugriff auf http: // localhost: 8000 (standardmäßig).

Frontend: Wenn Sie das Frontend verwenden, ist sie unter http: // localhost: 3000 (standardmäßig) verfügbar.

Verwendung

Sie können die Backend -Dienste (symbolisches Denken, Föderierte Lernen, Speichermanagement) und das P2P -Netzwerk über Docker oder Kubernetes starten.

Stellen Sie für das Frontend sicher, dass Node.js installiert ist und verwenden NPM -Start, um die App React oder Vue.js auszuführen.

Beitrag

Wenn Sie zu vergeblich beitragen möchten, können Sie das Repository freigeben und Pull -Anfragen senden. Wir begrüßen Verbesserungen und zusätzliche Funktionen, insbesondere für die Erweiterung der dezentralen KI -Funktionen.