헛된 : 협력적이고 확장 가능한 일반 정보를위한 분산 된 AGI 시스템
추상적인
헛된 프로젝트 (Virtual Artificial Intelligence Network)는 협업 학습 및 분산 계산을 촉진하기 위해 피어 투 피어 (P2P) 네트워크를 활용하는 분산 된 인공 일반 정보 (AGI) 시스템을 제안합니다. 연합 학습, 상징적 추론, 강화 학습 및 상황 인식 기억을 결합함으로써 헛된 것은 전 세계 노드 네트워크에서 지능적인 행동을 발전 시키려고 진정한 AGI를 향해 진행합니다. 이 시스템은 다양한 환경에서 자율 학습, 분산 계산 및 공유 지식을 가능하게하여 현대 AI의 전형적인 중앙 집중식 장벽을 제거합니다.
제작자 : Vincent Janse Van Rensburg
1. 소개
인공 일반 정보 (AGI)는 광범위한 작업에 걸쳐 이해하고 학습 할 수있는 인간과 같은 인식을 나타내는 기계를 말합니다. 현재의 AI 기술은 전문화되고 좁게 집중되어 있으며 인간 지능이 할 수있는 방식으로 일반화 할 수 없습니다. 헛된 시스템은 여러 AI 에이전트 (또는 노드)가 지식을 공유하고 경험을 통해 배우고 함께 개선 할 수있는 분산 된 협업 AGI 네트워크를 만들어 이러한 한계를 극복하는 것을 목표로합니다.
헛된 경우, P2P (Peer-to-Peer) 네트워크를 통해 이러한 노드는 계산 자원에 기여하고, 연합 학습에 참여하며, 상징적 추론을 통해 통찰력을 교환 할 수 있습니다. 이 시스템은 노드가 공동 작업하고 자율적으로 배우면서 시간이 지남에 따라보다 정교한 인텔리전스를 구축함에 따라 더 똑똑하게 성장하도록 설계되었습니다.
이 문서는 헛된 비전, 아키텍처 및 구성 요소를 간략하게 설명하여 분산 시스템을 사용하여 AGI를 발전시키는 방법을 설명합니다.
2. 시스템 개요
헛된 것은 P2P 네트워크를 통해 AI 에이전트 간의 협업을 장려하는 분산 시스템에서 운영됩니다. 이 에이전트는 다음과 같이 설계되었습니다.
- 지식을 공유하고
- 연합 학습에 대해 협력하고
- 상징적 추론을 통해 서로의 능력을 향상시킵니다.
주요 시스템 구성 요소 :
- P2P 네트워크 : P2P 통신 및 데이터 교환을 가능하게하는 분산 인프라.
- Federated Learning : 데이터를 로컬로 유지하여 데이터 개인 정보를 유지하는 협업 모델 교육.
- 상징적 추론 : 의사 결정 및 문제 해결을위한 상징적 논리의 통합.
- 강화 학습 : 보상과 처벌에 따라 환경에 적응하는 자기 학습 에이전트.
- Context-Aware Memory : 노드가 의사 결정 개선을위한 과거 경험을 기억할 수있는 시스템.
분산 계산을 활용함으로써 헛된 것은 노드가 협업적이고 효율적이며 분산 된 방식으로 AGI 모델을 교육하고 개선 할 수 있도록합니다.
3. 건축
Vain의 아키텍처는 모듈 식, 확장 가능하며 결함이 강화되어 네트워크 전체에서 원활한 상호 작용을 가능하게합니다. 다음 구성 요소로 구성됩니다.
3.1. P2P 네트워크 및 통신
- 피어 검색 : libp2p 또는 grpc와 같은 프로토콜을 사용한 동적 노드 발견.
- 메시지 교환 : 실시간 통신을 위해 GRPC (RPC) 또는 WebSocket과 같은 프로토콜을 사용하여 전달하는 효율적인 메시지.
- 결함 공차 : 중복 시스템은 노드 고장에도 불구하고 네트워크가 기능적으로 유지되도록합니다.
- NAT TRAVERSAL : UPNP 또는 홀 펀칭과 같은 기술은 노드가 방화벽 뒤에서 통신 할 수 있도록합니다.
3.2. AGI 모델 교육 및 협업
- Federated Learning : 노드는 민감한 데이터를 노출시키지 않고 데이터 및 교환 업데이트로 로컬로 모델을 훈련시킵니다.
- 강화 학습 : 에이전트는 환경과 상호 작용하여 보상 및 피드백을 통해 학습합니다.
- 상징적 추론 : 상징적 논리의 통합은 더 높은 수준의 의사 결정 및 문제 해결을 가능하게합니다.
3.3. 기억 및 지식 관리
- 맥락 인식 메모리 : 노드는 과거의 상호 작용을 저장하고 검색하여 응답과 행동을 향상시킵니다.
- 그래프 데이터베이스 : NEO4J와 같은 그래프 데이터베이스를 사용하여 지식은 네트워크 전체에서 구성되고 공유됩니다.
- 지식 공유 : 새로운 통찰력과 모델 업데이트는 노드간에 교환되어 네트워크의 학습을 가속화합니다.
4. 보안, 개인 정보 및 거버넌스
보안 및 개인 정보 보호는 헛된 원칙입니다.
- Federated Learning Security : 차등 프라이버시 및 보안 다중 당사자 계산 (SMPC)은 모델 교육 중에 개인 정보를 보장합니다.
- 데이터 암호화 : TLS/SSL 암호화는 노드 간의 안전한 통신을 보장합니다.
- 분산 거버넌스 : 노드는 독립적으로 모델 업데이트를 검증하고 검증하고 거버넌스 결정에 대해 협력합니다.
5. AGI로가는 길
헛된 것은 자율적으로 배우고, 이유를 배우고, 적응할 수있는 AGI로 진화하는 것을 목표로합니다. 이를 달성하기 위해 다음에 중점을 둡니다.
- 확장 강화 학습 : 작업에 걸쳐 일반화 할 수있는 모델 구축.
- 통합 메모리 및 추론 : 고급 의사 결정에 대한 상징적 추론으로 신경망을 연결합니다.
- 자율 자체 개선 : 모델 업데이트에서 프로토콜 향상에 이르기까지 네트워크가 스스로 개선 할 수 있습니다.
6. 결론
공유 학습 및 분산 계산을 위해 P2P 네트워크를 활용함으로써 헛된 것은 현재 AI 시스템의 중앙 집중화 문제를 극복하는 것을 목표로합니다. 노드가 협력하고 리소스를 공유하며 모델을 함께 개선함에 따라 네트워크는 AGI를 향해 진행하여 추론 할 수 있고 자율적으로 학습 및 새로운 환경에 적응할 수 있습니다.
연합 학습, 상징적 추론 및 강화 학습과 같은 기술을 통해 헛된 것은 진정한 인공 일반 지능을 달성하기위한 중요한 조치를 취합니다.
특징
- 분산 아키텍처 : P2P 네트워크에서 작동하여 노드가 계산 리소스를 공유 할 수 있습니다.
- Federated Learning : 로컬 모델을 교육하고 업데이트를 공유하여 데이터 프라이버시를 보장합니다.
- 동적 리소스 할당 : 노드 기능 및 네트워크 조건에 따라 작업을 할당합니다.
- 지속적인 학습 : 상호 작용과 피드백으로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 노드가 개선됩니다.
- 다중 에이전트 시스템 : 전문 에이전트는 언어 이해, 추론 및 상황 관리를 향상시키기 위해 협력합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 : 엔드 투 엔드 암호화 및 차등 개인 정보 보호 기술은 사용자 데이터를 보호합니다.
프로젝트 기술 스택
백엔드
- Python : AGI 알고리즘 개발, 데이터 처리 및 분산 기계 학습 처리를위한 핵심 언어.
- FASTAPI : 효율적인 비동기 처리를위한 고성능 API 프레임 워크, 안전한 노드-노드 통신 및 데이터 교환을 용이하게하는 API를 제공합니다.
- Node.js : 분산 및 실시간 P2P 상호 작용에 사용되어 이벤트 중심 아키텍처 최적화 및 네트워크 프로토콜을위한 크로스 플랫폼 환경 설정.
기계 학습 / AI
- Tensorflow / Pytorch : 딥 러닝 및 강화 학습을위한 1 차 라이브러리, 컴퓨터 비전, NLP 및 강화 기반 의사 결정과 같은 작업에 대한 모델 설계 및 교육 지원.
- Tensorflow Federated / Pysyft (OpenMined) : Frameworks Federated Learning을 활성화하여 노드에서 개인 정보 보호 데이터 공유 프로토콜을 사용하여 분산 모델 교육을 허용합니다.
- 상징적 추론 프레임 워크 : Sympy (Symbolic Mathematics) 및 OpenCog와 같은 라이브러리는 고급 상징적 추론 및 의사 결정을위한 신경 접근법과 논리 기반 추론을 통합 할 수 있습니다.
기억 및 지식 관리
- 그래프 데이터베이스 (NEO4J / ARANGODB) : 지식 그래프를 관리하고 복잡한 관계를 구성하여 추론 및 기억을 리콜 할 수 있습니다.
- REDIS : 수요가 많은 시나리오에서 자주 액세스하는 데이터를 빠르게 검색하기 위해 캐싱 레이어로 사용됩니다.
- PostgreSQL / MongoDB : 구조화 된 (PostgreSQL) 및 비정형 데이터 (MONGODB)를 처리하기위한 듀얼 접근법으로 여러 소스에서 다양한 데이터 형식을 관리 할 수있는 유연성을 제공합니다.
피어 투 피어 (P2P) 네트워크
- LIBP2P / GRPC : 유연하고 고성능 P2P 네트워킹, 분산 메시지 교환 지원, 피어 발견 및 탄력성 커뮤니케이션.
- Websockets : 노드에서 실시간 통신을 용이하게하며 동기화, 의사 결정 및 조정에 필수적입니다.
- Nat Traversal (UPNP & Hole Punching) : 방화대 또는 NAT 제한 환경 내에서도 노드 간의 연결성을 보장하여 전역 액세스 및 피어 가용성에 중요합니다.
컨테이너화 및 배포
- Docker : 컨테이너화를 가능하게하여 다양한 시스템 아키텍처에서 일관된 작동을 보장하는 노드에 고립 된 환경을 제공합니다.
- Kubernetes : 대형 네트워크에서 자동화로드 밸런싱, 모니터링 및 복구를 통해 분산 시스템 내에서 노드를 관리하고 스케일링합니다.
- CI/CD 파이프 라인 (GitHub Actions, Jenkins) : 테스트, 빌딩 및 배포를 자동화하여 원활한 통합 및 빠른 반복주기를 보장합니다.
보안 및 개인 정보
- 차이 프라이버시 : 일반화 가능한 통찰력을 생성하면서 프라이버시를 보존하기 위해 연합 학습의 데이터에 소음을 추가합니다.
- 엔드 투 엔드 암호화 (SSL/TLS) : 노드 및 네트워크 상호 작용에서 안전한 통신을 보장합니다.
- SMPC (Secure Multi-Party Computation) : 암호화 된 계산을 활성화하여 민감한 데이터를 밝히지 않고 노드가 협업 할 수 있습니다.
- 블록 체인 통합 (선택 사항) : 안전한 데이터 검증, 무결성 및 분산 거버넌스를위한 블록 체인 계층을 구현하여 투명하고 변조 방지 레코드 유지를 보장합니다.
프론트 엔드 (대시 보드 및 시각화)
- React / vue.js : 네트워크, 노드 건강, 교육 진행 상황 및 AGI 통찰력을 시각화하기위한 대화식 대시 보드를 구축하기위한 프레임 워크.
- D3.JS : 고급 데이터 시각화를 지원하며 특히 지식 그래프, 노드 상호 작용 및 실시간 메트릭을 표시하는 데 유용합니다.
- WEBASSEMBLY (WASM) : 브라우저에서 최적화 된 데이터 집약적 인 작업을 위해 복잡한 시각화를위한 더 빠른 프론트 엔드 성능을 제공합니다.
테스트 및 모니터링
- Pytest / Mocha : Python 및 Node.js 코드의 1 차 테스트 라이브러리, 모듈 전체의 안정성 및 안정성을 보장하고 오류 최소화.
- Prometheus & Grafana : 노드 성능, 시스템 부하, 대기 시간 및 건강을 추적하는 모니터링 도구, 실시간 통찰력 및 문제 해결을 제공합니다.
- Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : 로깅, 오류 추적 및 분석에 사용되어 성능 최적화를 가능하게하고 실시간 데이터 흐름을 모니터링합니다.
선적 서류 비치
- MKDocs / Sphinx : 각 구성 요소에 대한 구조화되고 개발자 친화적 인 문서를 생성하는 도구, 커뮤니티 참여 및 협업 개발에 필수적입니다.
- Swagger / OpenApi : 구성 요소에 걸쳐 일관성과 통합의 용이성을 보장하기 위해 자세한 API 문서를 제공합니다.
- 버전의 문서 : 호환성, 레거시 지원 및 참조 용이성을위한 여러 문서 버전을 유지합니다.
헛된 : 분산 된 AI 플랫폼
Vain은 상징적 추론, 연합 학습 및 메모리 관리를 결합하여 지능적이고 자체 적응 형 시스템을 만드는 분산 된 AI 플랫폼입니다. 분산 상호 작용을위한 피어 투 피어 네트워킹을 통합하고 컨테이너화 및 배포에 Docker 및 Kubernetes를 활용합니다.
시작하기
헛된 것을 시작하려면 아래 단계를 따라 로컬 컴퓨터에서 프로젝트를 설정하십시오.
전제 조건
프로젝트를 실행하기 전에 시스템에 다음 소프트웨어가 설치되어 있는지 확인하십시오.
- Python 3.7+ : 상징적 추론, 연합 학습 및 메모리 관리와 같은 백엔드 서비스에 필요합니다.
- Node.js : P2P 커뮤니케이션 서비스 및 프론트 엔드 개발에 필요합니다.
- Docker (선택 사항) : 프로젝트 컨테이너화 및 고립 된 환경에서 서비스 실행. 이 단계는 선택 사항이지만 배포가 용이하도록 권장됩니다.
- Kubernetes (선택 사항) : 응용 프로그램을 클러스터에 배포합니다.
프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.
cd vAIn
Create and activate a Python virtual environment:
Linux/Mac의 경우 :
python3 -m venv vAInenv
source vAInenv/bin/activate
Windows :
python -m venv vAInenv
.vAInenvScriptsactivate
필요한 파이썬 종속성을 설치하십시오.
pip install -r requirements.txt
Node.js 종속성 설치 (Frontend 및 P2P의 경우) :
cd frontend
npm install
cd ..
Docker Containers 빌드 (선택 사항) : Docker 컨테이너에서 헛된 실행을 원한다면 다음 명령을 사용하여 필요한 모든 이미지를 작성하십시오.
Docker Compose (선택 사항)로 서비스를 실행하십시오. 컨테이너가 구축되면 모든 서비스를 시작할 수 있습니다.
Kubernetes (선택 사항)에 배포 : Kubernetes 클러스터에 응용 프로그램을 배포하려면 다음 명령을 실행하십시오.
kubectl apply -f kubernetes/deployment.yaml
kubectl apply -f kubernetes/service.yaml
kubectl apply -f kubernetes/ingress.yaml
응용 프로그램 액세스 :
API : http : // localhost : 8000에서 액세스 할 수 있습니다 (기본적으로).
프론트 엔드 : 프론트 엔드를 사용하는 경우 http : // localhost : 3000 (기본적으로)에서 사용할 수 있습니다.
용법
Docker 또는 Kubernetes를 통해 백엔드 서비스 (상징적 추론, 연합 학습, 메모리 관리) 및 P2P 네트워크를 시작할 수 있습니다.
프론트 엔드의 경우 Node.js가 설치되어 있는지 확인하고 NPM을 사용하여 React 또는 Vue.js 앱을 실행하십시오.
기부금
헛된 기여를 원한다면 저장소를 자유롭게 포크하고 풀 요청을 제출하십시오. 특히 분산 된 AI 기능을 확장하기위한 개선 및 추가 기능을 환영합니다.
