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無駄：共同およびスケーラブルな一般情報のための分散型AGIシステム

抽象的な

Vain Project（仮想人工知能ネットワーク）は、ピアツーピア（P2P）ネットワークを活用して共同学習と分散計算を促進する分散型人工人工総インテリジェンス（AGI）システムを提案します。フェデレート学習、象徴的な推論、強化学習、コンテキスト認識記憶を組み合わせることにより、無駄なノードのグローバルネットワーク全体でインテリジェントな行動を進化させ、真のAGIに向かって進みます。このシステムにより、自律学習、分散化された計算、および多様な環境全体で知識の共有が可能になり、現代のAIで典型的な集中障壁が削除されます。

作成者：ヴィンセント・ジャンセ・ヴァン・レンズバーグ

1。はじめに

人工的な一般情報（AGI）とは、幅広いタスクで理解し、学習できる人間のような認知を示す機械を指します。現在のAIテクノロジーは特殊で焦点を絞っており、人間の知性ができる方法で一般化することができません。無駄なシステムは、複数のAIエージェント（またはノード）が知識を共有し、経験から学び、一緒に改善できる分散型の共同AGIネットワークを作成することにより、これらの制限を克服することを目的としています。

無駄に、ピアツーピア（P2P）ネットワークにより、これらのノードは計算リソースに寄与し、フェデレーション学習に参加し、象徴的な推論を通じて洞察を交換できます。このシステムは、ノードが協力して自律的に学習するにつれてよりスマートに成長するように設計されており、より洗練されたインテリジェンスを長期にわたって構築します。

このドキュメントは、無駄のビジョン、アーキテクチャ、およびコンポーネントの概要を説明し、分散型システムを使用してAGIを進める方法を説明します。

2。システムの概要

無駄は、P2Pネットワークを介してAIエージェント間のコラボレーションを促進する分散システムで動作します。これらのエージェントは次のように設計されています。

• 知識を共有し、
• フェデレートラーニングで協力して、
• 象徴的な推論を通じて、お互いの能力を向上させます。

キーシステムコンポーネント：

• P2Pネットワーク：ピアツーピア通信とデータ交換を可能にする分散型インフラストラクチャ。
• フェデレーションラーニング：データをローカルに保つことでデータプライバシーを保持する共同モデルトレーニング。
• 象徴的な推論：意思決定と問題解決のための象徴的論理の統合。
• 強化学習：報酬と罰則に基づいて環境に適応する自己学習エージェント。
• コンテキスト認識メモリ：ノードが過去の経験をリコールして意思決定を改善できるようにするシステム。

分散計算を利用することにより、Nodesは、共同、効率的、分散化された方法でAGIモデルをトレーニングおよび改善することができます。

3。アーキテクチャ

Vainのアーキテクチャはモジュール式でスケーラブルで、断層耐性であり、ネットワーク全体でシームレスな相互作用を可能にします。次のコンポーネントで構成されています。

3.1。 P2Pネットワークと通信

• ピアディスカバリー：LIBP2PやGRPCなどのプロトコルを使用した動的ノード発見。
• メッセージ交換：リアルタイム通信のためのGRPC（RPCS）やWebSocketsなどのプロトコルを使用して効率的なメッセージの渡されます。
• フォールトトレランス：冗長システムは、ノードの障害にもかかわらず、ネットワークが機能することを保証します。
• Nat Traversal ：UPNPやホールパンチなどの手法により、ノードはファイアウォールの背後に通知できます。

3.2。 AGIモデルのトレーニングとコラボレーション

• フェデレーションラーニング：ノードは、機密データを公開することなく、データと交換の更新を使用してローカルでモデルを訓練します。
• 強化学習：エージェントは環境と対話し、報酬とフィードバックから学習します。
• 象徴的な推論：シンボリックロジックの統合により、高レベルの意思決定と問題解決が可能になります。

3.3。メモリとナレッジマネジメント

• コンテキスト認識メモリ：ノードは、過去の相互作用を保存および取得して、応答と動作を改善します。
• グラフデータベース：Neo4Jなどのグラフデータベースを使用して、知識がネットワーク全体で構成され、共有されます。
• 知識共有：新しい洞察とモデルの更新は、ノード間で交換され、ネットワークの学習を加速します。

4。セキュリティ、プライバシー、およびガバナンス

セキュリティとプライバシーは無駄の中核原則です。

• フェデレーション学習セキュリティ：プライバシーの差と安全なマルチパーティ計算（SMPC）は、モデルトレーニング中にプライバシーを確​​保します。
• データ暗号化：TLS/SSL暗号化により、ノード間の安全な通信が保証されます。
• 分散型ガバナンス：ノードは、モデルの更新を独立して検証および検証し、ガバナンスの決定について協力します。

5。AGIへのパス

Vainは、自律的に学び、推論し、適応できるAGIに進化することを目指しています。これを達成するために、それは次のことに焦点を当てます。

• スケーラブルな強化学習：タスク全体に一般化できるモデルの構築。
• 統合されたメモリと推論：高度な意思決定のための象徴的な推論を備えたニューラルネットワークをブリッジングします。
• 自律的な自己改善：モデルの更新からプロトコルの強化まで、ネットワークがそれ自体を改善できるようにします。

6。結論

共有学習および分散計算のためにP2Pネットワークを利用することにより、無駄な目的は、現在のAIシステムの集中課題を克服することを目指しています。ノードが協力し、リソースを共有し、モデルを一緒に改善するにつれて、ネットワークはAGIに向かって進行します。推論、自律的に学習し、新しい環境に適応することができます。

フェデレーション学習、象徴的な推論、強化学習などのテクニックを通じて、無駄は真の人工的な一般情報の達成に向けて重要な措置を講じます。

特徴

• 分散アーキテクチャ：P2Pネットワークで動作し、ノードが計算リソースを共有できるようにします。
• Federated Learning ：ローカルモデルのトレーニングと更新を共有することにより、データプライバシーを保証します。
• 動的リソース割り当て：ノード機能とネットワーク条件に基づいてタスクを割り当てます。
• 継続的な学習：ノードは、相互作用とフィードバックから学習することで時間とともに改善します。
• マルチエージェントシステム：専門のエージェントが協力して、言語の理解、推論、およびコンテキスト管理を強化します。
• セキュリティとプライバシー：エンドツーエンドの暗号化と差別的なプライバシー手法は、ユーザーデータを保護します。

プロジェクト技術スタック

バックエンド

• Python ：AGIアルゴリズム、データ処理、および分散機械学習の取り扱いのためのコア言語。
• FASTAPI ：効率的な非同期処理のための高性能APIフレームワーク。安全性、ノード間通信、およびデータ交換を促進するAPIを提供します。
• node.js ：分散型およびリアルタイムのP2P相互作用に使用され、イベント駆動型アーキテクチャを最適化し、ネットワークプロトコルのクロスプラットフォーム環境を確立します。

機械学習 / AI

• Tensorflow / Pytorch ：深い学習と強化学習のための主要ライブラリ、コンピュータービジョン、NLP、強化ベースの意思決定などのタスク全体でモデル設計とトレーニングをサポートします。
• Tensorflow Federated / Pysyft（openmined） ：Frameworks Freamworks Farewwork oving federated Learningを使用して、ノード全体でプライバシーを提供するデータ共有プロトコルを使用した分散モデルトレーニングを可能にします。
• シンボリック推論フレームワーク：Sympy（Symbolic Mathematics）やOpenCogなどのライブラリにより、高度な象徴的な推論と意思決定のために、論理ベースの推論と神経アプローチの統合を可能にします。

メモリとナレッジマネジメント

• グラフデータベース（NEO4J / arangoDB） ：知識グラフを管理し、複雑な関係を構築し、推論とメモリリコールを可能にします。
• Redis ：高需要のシナリオで頻繁にアクセスされるデータの迅速な検索のためにキャッシュ層として使用されます。
• PostgreSQL / MongoDB ：構造化されたデータ（PostgreSQL）および非構造化データ（MongoDB）を処理するための二重アプローチ。複数のソースからの多様なデータ形式の管理に柔軟性を提供します。

ピアツーピア（P2P）ネットワーク

• LIBP2P / GRPC ：柔軟な、高性能P2Pネットワーキング、分散型メッセージ交換、ピア発見、回復力のある通信をサポートします。
• WebSockets ：同期、意思決定、および調整に不可欠なノード間のリアルタイム通信を促進します。
• NATトラバーサル（UPNPおよびホールパンチ） ：グローバルアクセスとピアの可用性に不可欠な、ファイアウォールまたはNAT制限環境内であっても、ノード間の接続性を保証します。

コンテナ化と展開

• Docker ：コンテナ化を有効にし、さまざまなシステムアーキテクチャにわたって一貫した動作を保証するノードに孤立した環境を提供します。
• Kubernetes ：大規模なネットワーク全体で自動ロードバランス、監視、および回復により、分散システム内のノードを管理およびスケールします。
• CI/CDパイプライン（GitHub Actions、Jenkins） ：テスト、構築、展開を自動化し、スムーズな統合と迅速な反復サイクルを確保します。

セキュリティとプライバシー

• 差別的なプライバシー：一般化可能な洞察を生成しながら、プライバシーを維持するために、連邦学習のデータにノイズを追加します。
• エンドツーエンド暗号化（SSL/TLS） ：ノードとネットワークの相互作用を介した安全な通信を保証します。
• Secure Multi-Party Computation（SMPC） ：暗号化された計算を有効にし、機密データを表示せずにノードをコラボレーションできるようにします。
• ブロックチェーン統合（オプション） ：安全なデータ検証、整合性、分散ガバナンスのためのブロックチェーンレイヤーを実装し、透明で改ざん耐性の記録維持を確保します。

フロントエンド（ダッシュボードと視覚化）

• React / vue.js ：インタラクティブなダッシュボードを構築するためのフレームワーク、ネットワーク、ノードの健康、トレーニングの進捗、およびAGIの洞察を視覚化します。
• D3.JS ：知識グラフ、ノードの相互作用、リアルタイムメトリックの表示に特に役立つ高度なデータの視覚化をサポートしています。
• WebAssembly（WASM） ：ブラウザ内の最適化されたデータ集約型タスク用。複雑な視覚化のためのフロントエンドのパフォーマンスを高速化します。

テストと監視

• Pytest / Mocha ：Pythonおよびnode.jsコードのプライマリテストライブラリ、モジュール全体の安定性と信頼性を確保し、エラーを最小化します。
• Prometheus＆Grafana ：ノードのパフォーマンス、システムの負荷、遅延、および健康を追跡するための監視ツール。リアルタイムの洞察とトラブルシューティングを提供します。
• Elk Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana） ：ロギング、エラー追跡、分析に使用され、パフォーマンスの最適化を可能にし、リアルタイムデータフローを監視します。

ドキュメント

• MKDOCS / Sphinx ：各コンポーネントの構造化された開発者に優しいドキュメントを生成するためのツール。コミュニティの関与と共同開発に不可欠です。
• Swagger / Openapi ：コンポーネント間の統合の一貫性と容易さを確保するための詳細なAPIドキュメントを提供します。
• バージョンされたドキュメント：互換性、レガシーサポート、参照の容易さのために複数のドキュメントバージョンを維持します。

無駄：分散型AIプラットフォーム

Vainは、象徴的な推論、フェデレーション学習、およびメモリ管理を組み合わせて、インテリジェントで自己適応システムを作成する分散型AIプラットフォームです。分散インタラクションのためにピアツーピアネットワークを統合し、コンテナ化と展開にDockerとKubernetesを利用します。

はじめる

無駄なことを始めるには、地元のマシンにプロジェクトを設定するために、以下の手順に従ってください。

前提条件

プロジェクトを実行する前に、システムに次のソフトウェアをインストールしていることを確認してください。

• Python 3.7+ ：シンボリック推論、フェデレーションラーニング、メモリ管理などのバックエンドサービスに必要です。
• node.js ：P2P通信サービスとフロントエンド開発に必要です。
• Docker（オプション） ：孤立した環境でプロジェクトとランニングサービスをコンテナ化するため。このステップはオプションですが、展開を容易にするために推奨されます。
• Kubernetes（オプション） ：アプリケーションをクラスターに展開するため。

プロジェクトディレクトリに移動します。

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Linux/Macの場合：

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Windowsの場合：

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

必要なPython依存関係をインストールします。

  pip install -r requirements.txt

node.js依存関係をインストールします（FrontendおよびP2P用）：

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Dockerコンテナの構築（オプション）：Dockerコンテナで無駄に実行する場合は、次のコマンドを使用して必要なすべての画像を作成します。

  docker-compose build

Docker Composeを使用してサービスを実行します（オプション）：コンテナが構築されたら、すべてのサービスを開始できます。

  docker-compose up

Kubernetesに展開（オプション）：Kubernetesクラスターにアプリケーションを展開するには、次のコマンドを実行します。

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

アプリケーションへのアクセス：

API：http：// localhost：8000（デフォルト）でアクセスできます。

FrontEnd：FrontEndを使用している場合、http：// localhost：3000（デフォルト）で利用可能になります。

使用法

DockerまたはKubernetesを介して、バックエンドサービス（シンボリック推論、フェデレートラーニング、メモリ管理）およびP2Pネットワークを開始できます。

フロントエンドの場合、node.jsがインストールされていることを確認し、NPMを使用してReactまたはvue.jsアプリを実行します。

貢献

無駄に貢献したい場合は、リポジトリをフォークしてプルリクエストを送信してください。特に分散型AI機能を拡大するために、改善と追加機能を歓迎します。