vAIn

Sia -sia: sistem AGI yang terdesentralisasi untuk kecerdasan umum yang kolaboratif dan dapat diskalakan

Abstrak

Proyek Sia-sia (Jaringan Kecerdasan Buatan Virtual) mengusulkan sistem intelijen umum buatan (AGI) yang terdesentralisasi yang memanfaatkan jaringan peer-to-peer (P2P) untuk mendorong pembelajaran kolaboratif dan perhitungan terdistribusi. Dengan menggabungkan pembelajaran federasi, penalaran simbolis, pembelajaran penguatan, dan memori yang sadar konteks, sia-sia berupaya mengembangkan perilaku cerdas di seluruh jaringan node global, berkembang menuju AGI sejati. Sistem ini memungkinkan pembelajaran yang otonom, perhitungan terdesentralisasi, dan pengetahuan bersama di berbagai lingkungan, menghilangkan hambatan terpusat yang khas dalam AI modern.

Pencipta : Vincent Janse Van Rensburg

1. Pendahuluan

Kecerdasan umum buatan (AGI) mengacu pada mesin yang menunjukkan kognisi seperti manusia, yang mampu memahami dan belajar di berbagai tugas. Teknologi AI saat ini berspesialisasi dan fokus sempit, tidak dapat menggeneralisasi dalam cara kecerdasan manusia. Sistem sia -sia bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini dengan menciptakan jaringan AGI kolaboratif yang terdesentralisasi di mana banyak agen AI (atau node) dapat berbagi pengetahuan, belajar dari pengalaman, dan meningkatkan bersama.

Sia-sia, jaringan peer-to-peer (P2P) memungkinkan node ini untuk menyumbangkan sumber daya komputasi, berpartisipasi dalam pembelajaran federasi, dan bertukar wawasan melalui penalaran simbolis. Sistem ini dirancang untuk tumbuh lebih pintar saat node berkolaborasi dan belajar secara mandiri, membangun kecerdasan yang lebih canggih dari waktu ke waktu.

Dokumen ini menguraikan visi, arsitektur, dan komponen sia -sia, menjelaskan bagaimana menggunakan sistem desentralisasi untuk memajukan AGI.

2. Tinjauan Sistem

Vain beroperasi pada sistem terdistribusi yang mendorong kolaborasi antara agen AI melalui jaringan P2P. Agen -agen ini dirancang untuk:

• Bagikan pengetahuan,
• Berkolaborasi pada Pembelajaran Federasi,
• Meningkatkan kemampuan masing -masing melalui penalaran simbolis.

Komponen Sistem Utama:

• Jaringan P2P : Infrastruktur terdesentralisasi memungkinkan komunikasi peer-to-peer dan pertukaran data.
• Pembelajaran Federasi : Pelatihan model kolaboratif yang menjaga privasi data dengan menjaga data tetap lokal.
• Penalaran simbolik : Integrasi logika simbolik untuk pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.
• Pembelajaran Penguatan : Agen belajar mandiri yang beradaptasi dengan lingkungan mereka berdasarkan imbalan dan hukuman.
• Memori Context-Aware : Suatu sistem yang memungkinkan node untuk mengingat pengalaman masa lalu untuk meningkatkan pengambilan keputusan.

Dengan memanfaatkan perhitungan terdistribusi, sia -sia memungkinkan node untuk melatih dan meningkatkan model AGI secara kolaboratif, efisien, dan terdesentralisasi.

3. Arsitektur

Arsitektur Vain adalah modular, scalable, dan toleran terhadap kesalahan, memungkinkan interaksi tanpa batas di seluruh jaringannya. Ini terdiri dari komponen berikut:

3.1. Jaringan dan Komunikasi P2P

• Peer Discovery : Dinamic Node Discovery menggunakan protokol seperti libp2p atau grpc.
• Pertukaran Pesan : Pesan yang efisien lewat menggunakan protokol seperti GRPC (RPC) atau Websockets untuk komunikasi real-time.
• Toleransi Kesalahan : Sistem yang berlebihan memastikan jaringan tetap fungsional meskipun ada kegagalan simpul.
• NAT Traversal : Teknik seperti UPNP atau hole-meninju memungkinkan node untuk berkomunikasi di balik firewall.

3.2. Pelatihan dan kolaborasi model AGI

• Pembelajaran Federasi : Node melatih model lokal dengan data mereka dan pertukaran pembaruan tanpa mengekspos data sensitif.
• Pembelajaran Penguatan : Agen berinteraksi dengan lingkungan, belajar dari hadiah dan umpan balik.
• Penalaran simbolik : Integrasi logika simbolik memungkinkan pengambilan keputusan tingkat yang lebih tinggi dan pemecahan masalah.

3.3. Manajemen Memori dan Pengetahuan

• Memori Context-Aware : Node menyimpan dan mengambil interaksi masa lalu untuk meningkatkan respons dan perilaku.
• Basis data grafik : Menggunakan database grafik seperti Neo4j, pengetahuan terstruktur dan dibagikan di seluruh jaringan.
• Berbagi Pengetahuan : Wawasan baru dan pembaruan model dipertukarkan antara node, mempercepat pembelajaran jaringan.

4. Keamanan, privasi, dan tata kelola

Keamanan dan privasi adalah prinsip inti sia -sia:

• Keamanan Pembelajaran Federasi : Privasi Diferensial dan Komputasi Multi-Partai Aman (SMPC) Pastikan privasi selama pelatihan model.
• Enkripsi Data : Enkripsi TLS/SSL memastikan komunikasi yang aman antara node.
• Tata kelola yang terdesentralisasi : Node secara independen memvalidasi dan memverifikasi pembaruan model dan berkolaborasi pada keputusan tata kelola.

5. Jalan menuju AGI

Sia -sia bertujuan untuk berevolusi menjadi AGI yang dapat belajar, bernalar, dan beradaptasi secara mandiri. Untuk mencapai ini, itu berfokus pada:

• Pembelajaran penguatan yang dapat diskalakan : Membangun model yang mampu menggeneralisasi di seluruh tugas.
• Memori dan penalaran yang terintegrasi : Menjembatani jaringan saraf dengan penalaran simbolis untuk pengambilan keputusan tingkat lanjut.
• Pengembangan diri otonom : memungkinkan jaringan untuk meningkatkan dirinya sendiri, dari pembaruan model hingga peningkatan protokol.

6. Kesimpulan

Dengan memanfaatkan jaringan P2P untuk pembelajaran bersama dan perhitungan terdistribusi, sia -sia bertujuan untuk mengatasi tantangan sentralisasi dalam sistem AI saat ini. Saat node berkolaborasi, berbagi sumber daya, dan meningkatkan model bersama, jaringan akan berkembang menuju AGI - mampu beralasan, belajar secara mandiri, dan beradaptasi dengan lingkungan baru.

Melalui teknik -teknik seperti pembelajaran federasi, penalaran simbolis, dan pembelajaran penguatan, sia -sia mengambil langkah -langkah signifikan untuk mencapai kecerdasan umum buatan yang benar.

Fitur

• Arsitektur Terdistribusi : Beroperasi pada jaringan P2P, memungkinkan node untuk berbagi sumber daya komputasi.
• Pembelajaran Federasi : Memastikan privasi data dengan melatih model lokal dan berbagi pembaruan.
• Alokasi Sumber Daya Dinamis : Mengalokasikan tugas berdasarkan kemampuan node dan kondisi jaringan.
• Pembelajaran Berkelanjutan : Node meningkat dari waktu ke waktu dengan belajar dari interaksi dan umpan balik.
• Sistem multi-agen : Agen khusus berkolaborasi untuk meningkatkan pemahaman, penalaran, dan manajemen konteks bahasa.
• Keamanan dan Privasi : Enkripsi ujung ke ujung dan teknik privasi diferensial melindungi data pengguna.

Tumpukan Teknologi Proyek

Backend

• Python : Bahasa inti untuk mengembangkan algoritma AGI, pemrosesan data, dan penanganan pembelajaran mesin terdistribusi.
• FASTAPI : Kerangka API berkinerja tinggi untuk pemrosesan asinkron yang efisien, melayani API yang memfasilitasi komunikasi yang aman, node-to-node dan pertukaran data.
• Node.js : Digunakan untuk interaksi P2P yang terdesentralisasi dan real-time, mengoptimalkan arsitektur yang digerakkan oleh acara dan membangun lingkungan lintas platform untuk protokol jaringan.

Pembelajaran Mesin / AI

• TensorFlow / Pytorch : Perpustakaan utama untuk pembelajaran pembelajaran dan penguatan yang mendalam, desain model pendukung dan pelatihan di seluruh tugas seperti visi komputer, NLP, dan pengambilan keputusan berbasis penguatan.
• TensorFlow Federated / Pysyft (OpenMined) : Kerangka kerja yang memungkinkan pembelajaran federasi, memungkinkan pelatihan model terdistribusi dengan protokol pembagian data yang memelihara privasi di seluruh node.
• Kerangka kerja penalaran simbolik : Perpustakaan seperti Sympy (Simbolic Mathematics) dan Opencog memungkinkan integrasi inferensi berbasis logika dengan pendekatan saraf untuk penalaran simbolik canggih dan pengambilan keputusan.

Manajemen Memori dan Pengetahuan

• Database grafik (Neo4j / ARANGODB) : Untuk mengelola grafik pengetahuan dan menyusun hubungan yang kompleks, memungkinkan penalaran dan mengingat memori.
• Redis : Digunakan sebagai lapisan caching untuk pengambilan cepat data yang sering diakses dalam skenario permintaan tinggi.
• PostgreSQL / MongoDB : Pendekatan ganda untuk menangani terstruktur (postgresql) dan data tidak terstruktur (MongoDB), memberikan fleksibilitas dalam mengelola beragam format data dari berbagai sumber.

Jaringan peer-to-peer (P2P)

• LIBP2P / GRPC : Jaringan P2P yang fleksibel dan berkinerja tinggi, mendukung pertukaran pesan terdesentralisasi, penemuan rekan, dan komunikasi yang tangguh.
• WebSockets : Memfasilitasi komunikasi waktu nyata lintas node, penting untuk sinkronisasi, pengambilan keputusan, dan koordinasi.
• NAT Traversal (UPNP & Hole Punching) : Memastikan konektivitas antara node bahkan di dalam lingkungan yang dibatasi oleh Firewall atau NAT, penting untuk akses global dan ketersediaan rekan sejawat.

Kontainerisasi dan penyebaran

• Docker : Mengaktifkan kontainerisasi, menyediakan lingkungan yang terisolasi untuk node yang memastikan operasi yang konsisten di berbagai arsitektur sistem.
• Kubernetes : Mengelola dan skala node dalam sistem terdistribusi, dengan penyeimbangan beban otomatis, pemantauan, dan pemulihan di seluruh jaringan besar.
• Pipa CI/CD (Tindakan GitHub, Jenkins) : Mengotomatiskan pengujian, bangunan, dan penyebaran, memastikan integrasi yang lancar dan siklus iterasi yang cepat.

Keamanan & Privasi

• Privasi diferensial : Menambahkan noise ke data dalam pembelajaran federasi untuk menjaga privasi sambil menghasilkan wawasan yang dapat digeneralisasikan.
• Enkripsi end-to-end (SSL/TLS) : Memastikan komunikasi yang aman di seluruh node dan interaksi jaringan.
• Secure Multi-Party Computation (SMPC) : Memungkinkan perhitungan terenkripsi, memungkinkan node untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan data sensitif.
• Integrasi Blockchain (Opsional) : Mengimplementasikan lapisan blockchain untuk validasi data yang aman, integritas, dan tata kelola yang terdesentralisasi, memastikan pencatatan yang transparan dan tahan kerusakan.

Frontend (Dasbor dan Visualisasi)

• React / vue.js : Kerangka kerja untuk membangun dasbor interaktif untuk memvisualisasikan jaringan, kesehatan simpul, kemajuan pelatihan, dan wawasan AGI.
• D3.JS : Mendukung visualisasi data canggih, terutama berguna untuk menampilkan grafik pengetahuan, interaksi simpul, dan metrik waktu-nyata.
• WebAssembly (WASM) : Untuk tugas yang dioptimalkan dan intensif data di browser, memberikan kinerja frontend yang lebih cepat untuk visualisasi yang kompleks.

Pengujian dan pemantauan

• Pytest / Mocha : Perpustakaan pengujian utama untuk kode Python dan Node.js, memastikan stabilitas dan keandalan di seluruh modul dan meminimalkan kesalahan.
• Prometheus & Grafana : Alat pemantauan untuk melacak kinerja simpul, beban sistem, latensi, dan kesehatan, memberikan wawasan waktu nyata dan pemecahan masalah.
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : Digunakan untuk logging, pelacakan kesalahan, dan analitik, memungkinkan optimasi kinerja dan memantau aliran data waktu-nyata.

Dokumentasi

• MKDOCS / SPHINX : Alat untuk menghasilkan dokumentasi terstruktur dan ramah pengembang untuk setiap komponen, penting untuk keterlibatan masyarakat dan pengembangan kolaboratif.
• Swagger / OpenAPI : Menyediakan dokumentasi API terperinci untuk memastikan konsistensi dan kemudahan integrasi lintas komponen.
• Dokumentasi Versi : Mempertahankan beberapa versi dokumentasi untuk kompatibilitas, dukungan warisan, dan kemudahan referensi.

Sia -sia: platform AI yang terdesentralisasi

Vain adalah platform AI terdesentralisasi yang menggabungkan penalaran simbolis, pembelajaran gabungan, dan manajemen memori untuk menciptakan sistem yang cerdas dan adaptif sendiri. Ini mengintegrasikan jaringan peer-to-peer untuk interaksi terdistribusi dan memanfaatkan Docker dan Kubernetes untuk kontainerisasi dan penyebaran.

Memulai

Untuk memulai dengan sia -sia , ikuti langkah -langkah di bawah ini untuk menyiapkan proyek di mesin lokal Anda.

Prasyarat

Sebelum menjalankan proyek, pastikan Anda memiliki perangkat lunak berikut yang diinstal pada sistem Anda:

• Python 3.7+ : Diperlukan untuk layanan backend seperti penalaran simbolis, pembelajaran federasi, dan manajemen memori.
• Node.js : Dibutuhkan untuk Layanan Komunikasi P2P dan Pengembangan Frontend.
• Docker (Opsional) : Untuk memuat proyek dan menjalankan layanan di lingkungan yang terisolasi. Langkah ini opsional tetapi direkomendasikan untuk kemudahan penyebaran.
• Kubernetes (opsional) : Untuk menggunakan aplikasi ke cluster.

Arahkan ke Direktori Proyek:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Untuk Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Untuk windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

Instal dependensi Python yang diperlukan:

  pip install -r requirements.txt

Instal Node.js Dependencies (untuk Frontend dan P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Bangun Wadah Docker (Opsional): Jika Anda ingin menjalankan sia -sia di wadah Docker, gunakan perintah berikut untuk membangun semua gambar yang diperlukan:

  docker-compose build

Jalankan Layanan dengan Docker Compose (Opsional): Setelah wadah dibangun, Anda dapat memulai semua layanan:

  docker-compose up

Deploy to Kubernetes (Opsional): Untuk menggunakan aplikasi pada cluster Kubernetes, jalankan perintah berikut:

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

Akses aplikasi:

API: Diakses di http: // localhost: 8000 (secara default).

Frontend: Jika Anda menggunakan frontend, itu akan tersedia di http: // localhost: 3000 (secara default).

Penggunaan

Anda dapat memulai layanan backend (penalaran simbolik, pembelajaran federasi, manajemen memori) dan jaringan P2P melalui Docker atau Kubernetes.

Untuk frontend, pastikan Node.js diinstal dan gunakan NPM mulai menjalankan aplikasi React atau Vue.js.

Kontribusi

Jika Anda ingin berkontribusi sia -sia, jangan ragu untuk membayar repositori dan mengirimkan permintaan tarik. Kami menyambut peningkatan dan fitur tambahan, terutama untuk memperluas kemampuan AI yang terdesentralisasi.