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Vain: un sistema AGI descentralizado para inteligencia general colaborativa y escalable

Abstracto

El Proyecto Vain (Red de Inteligencia Artificial Virtual) propone un sistema descentralizado de inteligencia general artificial (AGI) que aprovecha una red de igual a igual (P2P) para fomentar el aprendizaje colaborativo y el cálculo distribuido. Al combinar el aprendizaje federado, el razonamiento simbólico, el aprendizaje de refuerzo y la memoria consciente del contexto, Vain busca evolucionar un comportamiento inteligente en una red global de nodos, progresando hacia el verdadero AGI. Este sistema permite el aprendizaje autónomo, el cálculo descentralizado y el conocimiento compartido en diversos entornos, eliminando las barreras centralizadas típicas de la IA moderna.

Creador : Vincent Janse Van Rensburg

1. Introducción

La inteligencia general artificial (AGI) se refiere a máquinas que exhiben cognición similar a la humana, capaz de comprender y aprender en una amplia gama de tareas. Las tecnologías actuales de IA son especializadas y enfocadas estrechamente, no pueden generalizarse en la forma en que la inteligencia humana puede. El sistema vano tiene como objetivo superar estas limitaciones creando una red AGI descentralizada y colaborativa donde múltiples agentes de IA (o nodos) pueden compartir conocimiento, aprender de la experiencia y mejorar juntos.

En vano, una red de igual a igual (P2P) permite que estos nodos contribuyan con recursos computacionales, participen en el aprendizaje federado e intercambien ideas a través del razonamiento simbólico. El sistema está diseñado para crecer más inteligente a medida que los nodos colaboran y aprenden de forma autónoma, construyendo una inteligencia más sofisticada con el tiempo.

Este documento describe la visión, la arquitectura y los componentes de Vain, explicando cómo utiliza sistemas descentralizados para avanzar AGI.

2. Descripción general del sistema

Vain opera en un sistema distribuido que fomenta la colaboración entre los agentes de IA a través de una red P2P. Estos agentes están diseñados para:

• Compartir conocimiento,
• Colaborar en el aprendizaje federado,
• Mejore las capacidades de los demás a través del razonamiento simbólico.

Componentes del sistema clave:

• Red P2P : una infraestructura descentralizada que permite la comunicación y el intercambio de datos entre pares.
• Aprendizaje federado : capacitación de modelos colaborativos que preserva la privacidad de los datos al mantener los datos locales.
• Razonamiento simbólico : integración de la lógica simbólica para la toma de decisiones y la resolución de problemas.
• Aprendizaje de refuerzo : agentes de autoaprendizaje que se adaptan a su entorno basados ​​en recompensas y sanciones.
• Memoria consciente del contexto : un sistema que permite a los nodos recordar experiencias pasadas para mejorar la toma de decisiones.

Al utilizar el cálculo distribuido, Vain permite que los nodos entrenen y mejoren los modelos AGI de manera colaborativa, eficiente y descentralizada.

3. Arquitectura

La arquitectura de Vain es modular, escalable y tolerante a fallas, lo que permite una interacción perfecta en su red. Consiste en los siguientes componentes:

3.1. Red y comunicación P2P

• Descubrimiento de pares : descubrimiento de nodos dinámicos utilizando protocolos como LibP2P o GRPC.
• Intercambio de mensajes : aprobación eficiente de mensajes utilizando protocolos como GRPC (RPCS) o WebSockets para comunicación en tiempo real.
• Tolerancia a fallas : los sistemas redundantes aseguran que la red permanezca funcional a pesar de las fallas de nodo.
• NAT Traversal : técnicas como UPNP o perforación de agujeros permiten que los nodos se comuniquen detrás de los firewalls.

3.2. Entrenamiento y colaboración de modelos AGI

• Aprendizaje federado : los nodos entrenan modelos localmente con sus datos e intercambian actualizaciones sin exponer datos confidenciales.
• Aprendizaje de refuerzo : los agentes interactúan con el medio ambiente, aprenden de recompensas y comentarios.
• Razonamiento simbólico : la integración de la lógica simbólica permite la toma de decisiones y la resolución de problemas de nivel superior.

3.3. Gestión de la memoria y el conocimiento

• Memoria consciente del contexto : los nodos almacenan y recuperan interacciones pasadas para mejorar las respuestas y los comportamientos.
• Bases de datos de gráficos : utilizando bases de datos de gráficos como NEO4J, el conocimiento se estructura y se comparte en toda la red.
• Compartir conocimiento : se intercambian nuevas ideas y actualizaciones del modelo entre nodos, acelerando el aprendizaje de la red.

4. Seguridad, privacidad y gobernanza

La seguridad y la privacidad son principios centrales de vano:

• Seguridad de aprendizaje federado : privacidad diferencial y cálculo seguro multipartidista (SMPC) garantizar la privacidad durante la capacitación del modelo.
• Cifrado de datos : el cifrado TLS/SSL garantiza una comunicación segura entre los nodos.
• Gobierno descentralizado : los nodos validan y verifican las actualizaciones del modelo y colaboran en las decisiones de gobierno.

5. Camino hacia AGI

Vain tiene como objetivo evolucionar a un AGI que pueda aprender, razonar y adaptarse de manera autónoma. Para lograr esto, se centra en:

• Aprendizaje de refuerzo escalable : construir un modelo capaz de generalizar en todas las tareas.
• Memoria y razonamiento integrados : unir redes neuronales con razonamiento simbólico para la toma de decisiones avanzadas.
• Superación autónoma : permitiendo que la red se mejore, desde las actualizaciones del modelo hasta las mejoras de protocolo.

6. Conclusión

Al utilizar una red P2P para el aprendizaje compartido y el cálculo distribuido, Vain tiene como objetivo superar los desafíos de centralización en los sistemas de IA actuales. A medida que los nodos colaboren, compartan recursos y mejoren los modelos juntos, la red progresará hacia AGI, que se puede hacer de razonamiento, aprender de forma autónoma y adaptarse a nuevos entornos.

A través de técnicas como el aprendizaje federado, el razonamiento simbólico y el aprendizaje de refuerzo, Vain toma pasos significativos para lograr la verdadera inteligencia general artificial.

Características

• Arquitectura distribuida : opera en una red P2P, lo que permite que los nodos compartan recursos computacionales.
• Aprendizaje federado : garantiza la privacidad de los datos capacitando modelos locales y compartiendo actualizaciones.
• Asignación de recursos dinámicos : asigna tareas basadas en capacidades de nodo y condiciones de red.
• Aprendizaje continuo : los nodos mejoran con el tiempo aprendiendo de interacciones y comentarios.
• Sistema de múltiples agentes : los agentes especializados colaboran para mejorar la comprensión del lenguaje, el razonamiento y la gestión del contexto.
• Seguridad y privacidad : el cifrado de extremo a extremo y las técnicas de privacidad diferencial protegen los datos del usuario.

Pila de tecnología de proyectos

Backend

• Python : lenguaje central para desarrollar algoritmos AGI, procesamiento de datos y manejo del aprendizaje automático distribuido.
• FASTAPI : un marco API de alto rendimiento para un procesamiento asíncrono eficiente, que sirve API que facilitan la comunicación segura de nodo a nodo y el intercambio de datos.
• Node.js : utilizado para interacciones P2P descentralizadas y en tiempo real, optimizando la arquitectura impulsada por eventos y estableciendo un entorno multiplataforma para protocolos de red.

Aprendizaje automático / AI

• TensorFlow / Pytorch : bibliotecas primarias para el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo, apoyando el diseño y la capacitación del modelo en tareas como la visión por computadora, la PNL y la toma de decisiones basada en el refuerzo.
• TensorFlow Federado / Pysyft (OpenMined) : marcos que permiten el aprendizaje federado, permitiendo la capacitación de modelos distribuidos con protocolos de intercambio de datos que preservan la privacidad en los nodos.
• Marcos de razonamiento simbólico : Bibliotecas como Sympy (Matemáticas Simbólicas) y OpenCog permiten la integración de la inferencia basada en la lógica con los enfoques neuronales para el razonamiento simbólico avanzado y la toma de decisiones.

Gestión de la memoria y el conocimiento

• Bases de datos de gráficos (Neo4J / Arangodb) : para administrar gráficos de conocimiento y estructurar relaciones complejas, permitiendo el razonamiento y el recuerdo de la memoria.
• Redis : utilizado como capa de almacenamiento en caché para la recuperación rápida de datos de acceso frecuente en escenarios de alta demanda.
• PostgreSQL / MongoDB : un enfoque dual para manejar datos estructurados (PostgreSQL) y no estructurados (MongoDB), proporcionando flexibilidad en la gestión de diversos formatos de datos de múltiples fuentes.

Red de igual a igual (P2P)

• LibP2P / GRPC : redes P2P flexibles, de alto rendimiento, compatible con el intercambio de mensajes descentralizado, el descubrimiento de pares y la comunicación resistente.
• WebSockets : facilita la comunicación en tiempo real entre los nodos, esencial para la sincronización, la toma de decisiones y la coordinación.
• NAT Traversal (UPNP & Hole Punching) : garantiza la conectividad entre nodos incluso dentro de entornos de firewalled o restrictados NAT, crucial para el acceso global y la disponibilidad de pares.

Contenedorización e implementación

• Docker : habilita la contenedorización, proporcionando entornos aislados para nodos que garantizan una operación constante en diversas arquitecturas del sistema.
• Kubernetes : gestiona y escala nodos dentro de los sistemas distribuidos, con equilibrio de carga automatizado, monitoreo y recuperación en redes grandes.
• Tuberías CI/CD (GitHub Actions, Jenkins) : automatiza las pruebas, la construcción y la implementación, asegurando los ciclos de integración y iteración rápidas.

Seguridad y privacidad

• Privacidad diferencial : agrega ruido a los datos en el aprendizaje federado para preservar la privacidad mientras se genera ideas generalizables.
• Cifrado de extremo a extremo (SSL/TLS) : garantiza una comunicación segura entre nodos e interacciones de red.
• Secure Multi-Party Computation (SMPC) : habilita los cálculos encriptados, lo que permite que los nodos colaboren sin revelar datos confidenciales.
• Integración de blockchain (opcional) : implementa una capa de cadena de bloques para la validación segura de datos, la integridad y la gobernanza descentralizada, asegurando el mantenimiento de registros transparentes y resistentes a la manipulación.

Frontend (tablero y visualización)

• React / Vue.js : marcos para construir un tablero interactivo para visualizar la red, la salud del nodo, el progreso de la capacitación y las ideas AGI.
• D3.JS : Admite visualizaciones de datos avanzados, particularmente útiles para mostrar gráficos de conocimiento, interacciones de nodos y métricas en tiempo real.
• WebAssembly (WASM) : para tareas optimizadas intensivas en datos en el navegador, proporcionando un rendimiento frontend más rápido para visualizaciones complejas.

Pruebas y monitoreo

• Pytest / Mocha : bibliotecas de pruebas primarias para el código Python y Node.js, asegurando la estabilidad y la confiabilidad entre los módulos y minimizando los errores.
• Prometheus & Grafana : herramientas de monitoreo para rastrear el rendimiento del nodo, la carga del sistema, la latencia y la salud, proporcionando información en tiempo real y la resolución de problemas.
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : se utiliza para registrar, seguimiento de errores y análisis, habilitando la optimización del rendimiento y el monitoreo de los flujos de datos en tiempo real.

Documentación

• MKDOCS / Sphinx : herramientas para generar documentación estructurada y amigable para el desarrollador para cada componente, esencial para la participación comunitaria y el desarrollo colaborativo.
• Swagger / OpenAPI : proporciona documentación de API detallada para garantizar la consistencia y la facilidad de integración entre los componentes.
• Documentación versión : mantiene múltiples versiones de documentación para compatibilidad, soporte heredado y facilidad de referencia.

Vain: una plataforma de IA descentralizada

Vain es una plataforma de IA descentralizada que combina un razonamiento simbólico, el aprendizaje federado y la gestión de la memoria para crear sistemas inteligentes y autoadaptativos. Integra las redes entre pares para las interacciones distribuidas y utiliza Docker y Kubernetes para la contenedoras y la implementación.

Empezando

Para comenzar con Vain , siga los siguientes pasos para configurar el proyecto en su máquina local.

Requisitos previos

Antes de ejecutar el proyecto, asegúrese de tener el siguiente software instalado en su sistema:

• Python 3.7+ : requerido para servicios de backend como razonamiento simbólico, aprendizaje federado y gestión de memoria.
• Node.js : necesario para el servicio de comunicación P2P y el desarrollo de frontend.
• Docker (opcional) : para contener el proyecto y la ejecución de servicios en entornos aislados. Este paso es opcional pero se recomienda para facilitar la implementación.
• Kubernetes (opcional) : para implementar la aplicación en un clúster.

Navegue al directorio del proyecto:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Para Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Para Windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

Instale las dependencias de Python requeridas:

  pip install -r requirements.txt

Instale las dependencias de node.js (para frontend y p2p):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Construir contenedores Docker (opcional): si desea ejecutar Vain en Docker Containers, use el siguiente comando para construir todas las imágenes necesarias:

  docker-compose build

Ejecute los servicios con Docker Compose (opcional): una vez que se construyen los contenedores, puede iniciar todos los servicios:

  docker-compose up

Implementar en Kubernetes (opcional): para implementar la aplicación en un clúster de Kubernetes, ejecute los siguientes comandos:

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

Acceda a la aplicación:

API: Accesible en http: // localhost: 8000 (por defecto).

Frontend: si está utilizando el frontend, estará disponible en http: // localhost: 3000 (por defecto).

Uso

Puede iniciar los servicios de backend (razonamiento simbólico, aprendizaje federado, gestión de memoria) y la red P2P a través de Docker o Kubernetes.

Para el frontend, asegurar que Node.js esté instalado y use el inicio de NPM para ejecutar la aplicación React o Vue.js.

Contribución

Si desea contribuir a Vain, no dude en bifurcar el repositorio y enviar solicitudes de extracción. Agradecemos mejoras y características adicionales, especialmente para expandir las capacidades de IA descentralizadas.