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Vain: un système AGI décentralisé pour l'intelligence générale collaborative et évolutive

Abstrait

Le projet Vain (Virtual Artificial Intelligence Network) propose un système d'intelligence générale artificielle décentralisée (AGI) qui exploite un réseau entre pairs (P2P) pour favoriser l'apprentissage collaboratif et le calcul distribué. En combinant l'apprentissage fédéré, le raisonnement symbolique, l'apprentissage du renforcement et la mémoire du contexte, Vain cherche à faire évoluer un comportement intelligent à travers un réseau mondial de nœuds, progressant vers le vrai AGI. Ce système permet l'apprentissage autonome, le calcul décentralisé et les connaissances partagées dans divers environnements, en supprimant les barrières centralisées typiques de l'IA moderne.

Créateur : Vincent Janse Van Rensburg

1. Introduction

L'intelligence générale artificielle (AGI) fait référence aux machines qui présentent une cognition humaine, capable de comprendre et d'apprendre à travers un large éventail de tâches. Les technologies actuelles d'IA sont spécialisées et étroitement ciblées, incapables de généraliser dans la façon dont l'intelligence humaine peut. Le système vain vise à surmonter ces limites en créant un réseau AGI décentralisé et collaboratif où plusieurs agents (ou nœuds) d'IA peuvent partager les connaissances, apprendre de l'expérience et s'améliorer ensemble.

En vain, un réseau peer-to-peer (P2P) permet à ces nœuds de contribuer des ressources de calcul, de participer à l'apprentissage fédéré et d'échanger des informations grâce à un raisonnement symbolique. Le système est conçu pour devenir plus intelligent à mesure que les nœuds collaborent et apprennent de manière autonome, créant une intelligence plus sophistiquée au fil du temps.

Ce document décrit la vision, l'architecture et les composants de Vain, expliquant comment il utilise des systèmes décentralisés pour faire progresser l'AGI.

2. Présentation du système

Vain fonctionne sur un système distribué qui encourage la collaboration entre les agents d'IA via un réseau P2P. Ces agents sont conçus pour:

• Partager des connaissances,
• Collaborer sur l'apprentissage fédéré,
• Améliorez les capacités de l'autre grâce à un raisonnement symbolique.

Composants système clés:

• Réseau P2P : une infrastructure décentralisée permettant une communication entre pairs et un échange de données.
• Apprentissage fédéré : formation de modèle collaboratif qui préserve la confidentialité des données en gardant les données locales.
• Raisonnement symbolique : intégration de la logique symbolique pour la prise de décision et la résolution de problèmes.
• Apprentissage du renforcement : agents d'auto-apprentissage qui s'adaptent à leur environnement en fonction des récompenses et des pénalités.
• Mémoire de contexte : un système qui permet aux nœuds de rappeler des expériences passées pour améliorer la prise de décision.

En utilisant le calcul distribué, Vain permet aux nœuds de s'entraîner et d'améliorer les modèles AGI d'une manière collaborative, efficace et décentralisée.

3. Architecture

L'architecture de Vain est modulaire, évolutive et tolérante aux pannes, permettant une interaction transparente à travers son réseau. Il se compose des composants suivants:

3.1. Réseau et communication P2P

• Découverte de pairs : découverte dynamique du nœud à l'aide de protocoles comme Libp2p ou Grpc.
• Échange de messages : transmission de messages efficace à l'aide de protocoles tels que GRPC (RPCS) ou WebSockets pour une communication en temps réel.
• Tolérance aux pannes : les systèmes redondants garantissent que le réseau reste fonctionnel malgré les défaillances des nœuds.
• Nat Traversal : Des techniques comme UPNP ou le coup de trou permettent aux nœuds de communiquer derrière des pare-feu.

3.2. Formation et collaboration du modèle AGI

• Apprentissage fédéré : les nœuds forment les modèles localement avec leurs données et leurs mises à jour d'échange sans exposer les données sensibles.
• Apprentissage du renforcement : les agents interagissent avec l'environnement, l'apprentissage des récompenses et des commentaires.
• Raisonnement symbolique : L'intégration de la logique symbolique permet la prise de décision de niveau supérieur et la résolution de problèmes.

3.3. Gestion de la mémoire et des connaissances

• Mémoire de contexte : les nœuds stockent et récupérent les interactions passées pour améliorer les réponses et les comportements.
• Bases de données de graphiques : à l'aide de bases de données de graphiques comme Neo4j, les connaissances sont structurées et partagées sur le réseau.
• Partage des connaissances : les nouvelles informations et les mises à jour du modèle sont échangées entre les nœuds, accélérant l'apprentissage du réseau.

4. Sécurité, vie privée et gouvernance

La sécurité et la confidentialité sont les principes fondamentaux de Vain:

• Sécurité d'apprentissage fédéré : la confidentialité différentielle et le calcul multipartite sécurisé (SMPC) assurent la confidentialité pendant la formation du modèle.
• Encryption de données : le cryptage TLS / SSL assure une communication sécurisée entre les nœuds.
• Gouvernance décentralisée : les nœuds valident et vérifient indépendamment les mises à jour du modèle et collaborent sur les décisions de gouvernance.

5. Chemin vers AGI

Vain vise à évoluer vers un AGI qui peut apprendre, raisonner et s'adapter de manière autonome. Pour y parvenir, il se concentre sur:

• Apprentissage de renforcement évolutif : construire un modèle capable de généraliser entre les tâches.
• Mémoire intégrée et raisonnement : combler les réseaux de neurones avec raisonnement symbolique pour la prise de décision avancée.
• Autonomie autonome : permettant au réseau de s'améliorer, des mises à jour du modèle aux améliorations du protocole.

6. Conclusion

En utilisant un réseau P2P pour l'apprentissage partagé et le calcul distribué, Vain vise à surmonter les défis de centralisation dans les systèmes d'IA actuels. Au fur et à mesure que les nœuds collaborent, partagent des ressources et améliorent les modèles ensemble, le réseau progressera vers l'AGI - accessible au raisonnement, à l'apprentissage de manière autonome et à l'adaptation à de nouveaux environnements.

Grâce à des techniques telles que l'apprentissage fédéré, le raisonnement symbolique et l'apprentissage du renforcement, Vain prend des mesures importantes pour réaliser une véritable intelligence générale artificielle.

Caractéristiques

• Architecture distribuée : fonctionne sur un réseau P2P, permettant aux nœuds de partager des ressources de calcul.
• Apprentissage fédéré : assure la confidentialité des données en formant des modèles locaux et en partageant des mises à jour.
• Attribution dynamique des ressources : alloue les tâches en fonction des capacités de nœud et des conditions de réseau.
• Apprentissage continu : les nœuds s'améliorent avec le temps en apprenant des interactions et des commentaires.
• Système multi-agents : les agents spécialisés collaborent pour améliorer la compréhension du langage, le raisonnement et la gestion du contexte.
• Sécurité et confidentialité : les techniques de cryptage de bout en bout et de confidentialité différentielle protègent les données utilisateur.

Project Tech Stack

Backend

• Python : Langue de base pour développer des algorithmes AGI, le traitement des données et la gestion de l'apprentissage automatique distribué.
• FASTAPI : Un cadre API haute performance pour un traitement asynchrone efficace, desservant des API qui facilitent la communication sécurisée, la communication de nœud à nœud et l'échange de données.
• Node.js : utilisé pour les interactions P2P décentralisées et en temps réel, optimisant l'architecture motivée par des événements et établissant un environnement multiplateforme pour les protocoles de réseau.

Apprentissage automatique / AI

• Tensorflow / Pytorch : bibliothèques primaires pour l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage du renforcement, soutenant la conception et la formation des modèles à travers des tâches telles que la vision par ordinateur, la PNL et la prise de décision basée sur le renforcement.
• Tensorflow Federated / Pysyft (OpenMined) : Cadreworks permettant l'apprentissage fédéré, permettant une formation de modèle distribuée avec des protocoles de partage de données préservant la confidentialité entre les nœuds.
• Cadres de raisonnement symbolique : des bibliothèques comme Symy (Mathématiques symboliques) et OpenGOG permettent l'intégration de l'inférence basée sur la logique avec les approches neuronales pour un raisonnement symbolique avancé et une prise de décision.

Gestion de la mémoire et des connaissances

• Bases de données de graphiques (NEO4J / ARANGODB) : pour gérer les graphiques de connaissances et structurer des relations complexes, permettant le raisonnement et le rappel de mémoire.
• Redis : utilisé comme couche de mise en cache pour la récupération rapide des données fréquemment accessibles dans des scénarios à haute demande.
• PostgreSQL / MongoDB : une double approche pour la gestion des données structurées (postgresql) et non structurées (MongoDB), offrant une flexibilité dans la gestion de divers formats de données à partir de plusieurs sources.

Réseau de peer-to-peer (P2P)

• LIBP2P / GRPC : Réseautage P2P flexible, haute performance, soutenant l'échange de messages décentralisé, la découverte par les pairs et la communication résiliente.
• WebSockets : facilite la communication en temps réel entre les nœuds, essentiels à la synchronisation, à la prise de décision et à la coordination.
• Nat Traversal (UPNP & Hole Punching) : assure la connectivité entre les nœuds même dans des environnements à pare-feu ou à restriction du NAT, crucial pour l'accès global et la disponibilité des pairs.

Conteneurisation et déploiement

• Docker : permet la conteneurisation, fournissant des environnements isolés pour les nœuds qui garantissent un fonctionnement cohérent dans diverses architectures de système.
• Kubernetes : gère et échelle les nœuds dans les systèmes distribués, avec l'équilibrage, la surveillance et la récupération automatisés de la charge sur les grands réseaux.
• Pipelines CI / CD (actions GitHub, Jenkins) : automatise les tests, la construction et le déploiement, assurant des cycles en douceur et en itération rapide.

Sécurité et confidentialité

• Confidentialité différentielle : ajoute du bruit aux données dans l'apprentissage fédéré pour préserver la confidentialité tout en générant des informations généralisables.
• Encryption de bout en bout (SSL / TLS) : assure une communication sécurisée entre les nœuds et les interactions réseau.
• Computation multipartite sécurisé (SMPC) : permet des calculs chiffrés, permettant aux nœuds de collaborer sans révéler des données sensibles.
• Intégration de la blockchain (facultative) : implémente une couche de blockchain pour la validation sécurisée des données, l'intégrité et la gouvernance décentralisée, assurant une tenue de dossiers transparente et séduisante.

Frontend (tableau de bord et visualisation)

• React / vue.js : cadres de construction d'un tableau de bord interactif pour visualiser le réseau, la santé des nœuds, la progression de la formation et les informations AGI.
• D3.JS : prend en charge les visualisations avancées des données, particulièrement utiles pour afficher des graphiques de connaissances, des interactions de nœuds et des mesures en temps réel.
• WebAssembly (WASM) : pour les tâches optimisées et à forte intensité de données dans le navigateur, offrant des performances frontales plus rapides pour des visualisations complexes.

Tests et surveillance

• PYTEST / MOCHA : Bibliothèques de tests primaires pour le code Python et Node.js, assurant la stabilité et la fiabilité entre les modules et la minimisation des erreurs.
• Prometheus & Grafana : Surveillance des outils pour suivre les performances du nœud, la charge du système, la latence et la santé, fournissant des informations en temps réel et le dépannage.
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : Utilisé pour la journalisation, le suivi des erreurs et l'analyse, permettant l'optimisation des performances et la surveillance des flux de données en temps réel.

Documentation

• MKDOCS / SPHINX : Outils pour générer une documentation structurée et adaptée aux développeurs pour chaque composant, essentielle pour l'engagement communautaire et le développement collaboratif.
• Swagger / OpenAPI : fournit une documentation API détaillée pour assurer la cohérence et la facilité d'intégration entre les composants.
• Documentation versée : maintient plusieurs versions de documentation pour la compatibilité, le support hérité et la facilité de référence.

Vain: une plate-forme d'IA décentralisée

Vain est une plate-forme d'IA décentralisée qui combine le raisonnement symbolique, l'apprentissage fédéré et la gestion de la mémoire pour créer des systèmes intelligents et auto-adaptatifs. Il intègre le réseautage entre pairs pour les interactions distribuées et utilise Docker et Kubernetes pour la conteneurisation et le déploiement.

Commencer

Pour commencer avec Vain , suivez les étapes ci-dessous pour configurer le projet sur votre machine locale.

Condition préalable

Avant d'exécuter le projet, assurez-vous que le logiciel suivant soit installé sur votre système:

• Python 3.7+ : requis pour les services backend comme le raisonnement symbolique, l'apprentissage fédéré et la gestion de la mémoire.
• Node.js : nécessaire pour le service de communication P2P et le développement frontal.
• Docker (facultatif) : pour la conteneurisation du projet et l'exécution des services dans des environnements isolés. Cette étape est facultative mais recommandée pour faciliter le déploiement.
• Kubernetes (facultatif) : pour déployer l'application dans un cluster.

Accédez au répertoire du projet:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Pour Linux / Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Pour Windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

Installez les dépendances Python requises:

  pip install -r requirements.txt

Installez les dépendances Node.js (pour Frontend et P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Créer des conteneurs Docker (facultatif): Si vous souhaitez exécuter vain dans des conteneurs Docker, utilisez la commande suivante pour créer toutes les images nécessaires:

  docker-compose build

Exécutez les services avec Docker Compose (facultatif): une fois les conteneurs construits, vous pouvez démarrer tous les services:

  docker-compose up

Déployer sur Kubernetes (facultatif): Pour déployer l'application sur un cluster Kubernetes, exécutez les commandes suivantes:

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

Accéder à l'application:

API: accessible sur http: // localhost: 8000 (par défaut).

Frontend: Si vous utilisez le frontend, il sera disponible sur http: // localhost: 3000 (par défaut).

Usage

Vous pouvez démarrer les services backend (raisonnement symbolique, l'apprentissage fédéré, la gestion de la mémoire) et le réseau P2P via Docker ou Kubernetes.

Pour le frontend, assurez-vous que Node.js est installé et utilisez NPM Démarrez pour exécuter l'application React ou Vue.js.

Contribution

Si vous souhaitez contribuer à Vain, n'hésitez pas à alimenter le référentiel et à soumettre des demandes de traction. Nous accueillons des améliorations et des fonctionnalités supplémentaires, en particulier pour l'expansion des capacités d'IA décentralisées.