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VANHO: Um sistema AGI descentralizado para inteligência geral colaborativa e escalável

Resumo

O Projeto VANHO (Rede de Inteligência Artificial Virtual) propõe um sistema descentralizado de inteligência geral artificial (AGI) que aproveita uma rede ponto a ponto (P2P) para promover a aprendizagem colaborativa e a computação distribuída. Ao combinar a aprendizagem federada, o raciocínio simbólico, a aprendizagem de reforço e a memória com conhecimento do contexto, a Vain procura evoluir comportamentos inteligentes em uma rede global de nós, progredindo em direção à verdadeira AGI. Esse sistema permite a aprendizagem autônoma, a computação descentralizada e o conhecimento compartilhado em diversos ambientes, removendo as barreiras centralizadas típicas da IA ​​moderna.

Criador : Vincent Janse van Rensburg

1. Introdução

A Inteligência Geral Artificial (AGI) refere-se a máquinas que exibem cognição humana, capazes de entender e aprender em uma ampla gama de tarefas. As tecnologias atuais de IA são especializadas e estritamente focadas, incapazes de generalizar da maneira como a inteligência humana pode. O sistema vaidoso tem como objetivo superar essas limitações, criando uma rede AGI descentralizada e colaborativa, onde vários agentes de IA (ou nós) podem compartilhar conhecimento, aprender com a experiência e melhorar juntos.

Em vão, uma rede ponto a ponto (P2P) permite que esses nós contribuam com recursos computacionais, participem da aprendizagem federada e trocam insights por meio de raciocínio simbólico. O sistema foi projetado para crescer mais inteligente à medida que os nós colaboram e aprendem de forma autônoma, construindo uma inteligência mais sofisticada ao longo do tempo.

Este documento descreve a visão, a arquitetura e os componentes de vão, explicando como ele utiliza sistemas descentralizados para avançar a AGI.

2. Visão geral do sistema

A VANAM opera em um sistema distribuído que incentiva a colaboração entre os agentes de IA por meio de uma rede P2P. Esses agentes foram projetados para:

• Compartilhar conhecimento,
• Colaborar em aprendizado federado,
• Aumente as capacidades um do outro por meio do raciocínio simbólico.

Componentes do sistema -chave:

• Rede P2P : uma infraestrutura descentralizada que permite a comunicação ponto a ponto e a troca de dados.
• Aprendizagem Federada : Treinamento de Modelo Colaborativo que preserva a privacidade dos dados, mantendo os dados locais.
• Raciocínio simbólico : integração da lógica simbólica para a tomada de decisão e solução de problemas.
• Aprendizagem de reforço : agentes de auto-aprendizado que se adaptam ao seu ambiente com base em recompensas e penalidades.
• Memória consciente do contexto : um sistema que permite que os nós recordem experiências passadas para melhorar a tomada de decisões.

Ao utilizar a computação distribuída, a vaidade permite que nós treine e melhore os modelos AGI de maneira colaborativa, eficiente e descentralizada.

3. Arquitetura

A arquitetura de Vain é modular, escalável e tolerante a falhas, permitindo a interação perfeita em sua rede. Consiste nos seguintes componentes:

3.1. Rede P2P e comunicação

• Descoberta por pares : descoberta de nós dinâmicos usando protocolos como libp2p ou grpc.
• Troca de mensagens : Passagem eficiente de mensagens usando protocolos como GRPC (RPCs) ou WebSockets para comunicação em tempo real.
• Tolerância a falhas : os sistemas redundantes garantem que a rede permaneça funcional, apesar das falhas dos nó.
• Traversal NAT : Técnicas como UPNP ou perfuração de furos permitem que nós se comuniquem atrás dos firewalls.

3.2. Treinamento e colaboração de modelo AGI

• Aprendizagem federada : os nós treinam modelos localmente com seus dados e atualizações de troca sem expor dados confidenciais.
• Aprendizagem de reforço : os agentes interagem com o meio ambiente, aprendendo com recompensas e feedback.
• Raciocínio simbólico : A integração da lógica simbólica permite a tomada de decisão e a solução de problemas de nível mais alto.

3.3. Gerenciamento de memória e conhecimento

• Memória consciente do contexto : os nós armazenam e recuperam interações passadas para melhorar as respostas e comportamentos.
• Bancos de dados de gráficos : Usando bancos de dados de gráficos como Neo4J, o conhecimento é estruturado e compartilhado em toda a rede.
• Compartilhamento de conhecimento : Novas idéias e atualizações de modelo são trocadas entre nós, acelerando o aprendizado da rede.

4. Segurança, privacidade e governança

Segurança e privacidade são os princípios principais de vão:

• Segurança de aprendizagem federada : privacidade diferencial e computação segura de várias partes (SMPC) garantem a privacidade durante o treinamento do modelo.
• Criptografia de dados : a criptografia TLS/SSL garante comunicação segura entre nós.
• Governança descentralizada : os nós validam e verificam independentemente as atualizações do modelo e colaboram sobre decisões de governança.

5. Caminho para AGI

A vão visa evoluir para uma AGI que pode aprender autonomamente, raciocinar e se adaptar. Para conseguir isso, ele se concentra:

• Aprendizagem de reforço escalável : construir um modelo capaz de generalizar entre tarefas.
• Memória e raciocínio integrados : preenchendo redes neurais com raciocínio simbólico para a tomada de decisão avançada.
• Auto-aperfeiçoamento autônomo : permitindo que a rede melhore a si mesma, desde atualizações de modelos a aprimoramentos de protocolo.

6. Conclusão

Ao utilizar uma rede P2P para aprendizado compartilhado e computação distribuída, a Vain visa superar os desafios de centralização nos sistemas atuais de IA. À medida que os nós colaboram, compartilham recursos e melhoram os modelos juntos, a rede progredirá em direção à AGI - capacidade de raciocinar, aprender autonomamente e se adaptar a novos ambientes.

Através de técnicas como aprendizado federado, raciocínio simbólico e aprendizado de reforço, a vaidade toma medidas significativas para alcançar a verdadeira inteligência geral artificial.

Características

• Arquitetura distribuída : opera em uma rede P2P, permitindo que os nós compartilhem recursos computacionais.
• Aprendizagem federada : garante a privacidade dos dados treinando modelos locais e compartilhando atualizações.
• Alocação de recursos dinâmicos : aloca tarefas com base nos recursos do nó e nas condições de rede.
• Aprendizagem contínua : os nós melhoram com o tempo aprendendo com interações e feedback.
• Sistema multi-agente : agentes especializados colaboram para aprimorar o entendimento, o raciocínio e o gerenciamento de contexto.
• Segurança e privacidade : as técnicas de criptografia de ponta a ponta e privacidade diferenciais protegem os dados do usuário.

Pilha de tecnologia do projeto

Back -end

• Python : linguagem central para o desenvolvimento de algoritmos AGI, processamento de dados e manuseio de aprendizado de máquina distribuído.
• FASTAPI : Uma estrutura de API de alto desempenho para processamento assíncrono eficiente, atendendo APIs que facilitam a comunicação segura e de nó para nó e troca de dados.
• Node.js : Usado para interações P2P descentralizadas e em tempo real, otimizando a arquitetura orientada por eventos e estabelecendo um ambiente de plataforma cruzada para protocolos de rede.

Aprendizado de máquina / ai

• Tensorflow / Pytorch : Bibliotecas primárias para aprendizado profundo e aprendizado de reforço, suporte ao design e treinamento de modelos em tarefas como visão computacional, PNL e tomada de decisão baseada em reforço.
• TensorFlow Federated / Pysyft (OpenMined) : estruturas que permitem a aprendizagem federada, permitindo o treinamento de modelos distribuídos com protocolos de compartilhamento de dados que preservam a privacidade nos nós.
• Estruturas de raciocínio simbólico : bibliotecas como o Sympy (matemática simbólica) e o OpenCog permitem a integração de inferência baseada em lógica com abordagens neurais para raciocínio e tomada de decisão simbólicos avançados.

Gerenciamento de memória e conhecimento

• Bancos de dados de gráficos (neo4j / arrangodb) : para gerenciar gráficos de conhecimento e estruturar relacionamentos complexos, permitindo raciocínio e recall de memória.
• Redis : Usado como uma camada de cache para recuperação rápida de dados frequentemente acessados ​​em cenários de alta demanda.
• PostgreSQL / MongoDB : uma abordagem dupla para lidar com dados estruturados (pós -gresql) e não estruturados (MongoDB), fornecendo flexibilidade no gerenciamento de diversos formatos de dados de várias fontes.

Rede ponto a ponto (P2P)

• LIBP2P / GRPC : Rede flexível e de alto desempenho P2P, suportando troca de mensagens descentralizada, descoberta de pares e comunicação resiliente.
• WebSockets : facilita a comunicação em tempo real em nós, essenciais para sincronização, tomada de decisão e coordenação.
• NAT Traversal (perfuração UPNP e buraco) : garante a conectividade entre nós, mesmo em ambientes de firewall ou Restrestried, crucial para acesso global e disponibilidade de pares.

Recipiente e implantação

• Docker : Ativa a contêinerização, fornecendo ambientes isolados para nós que garantem operação consistente em várias arquiteturas do sistema.
• Kubernetes : gerencia e escala nós em sistemas distribuídos, com balanceamento, monitoramento e recuperação automatizados em grandes redes.
• Pipelines CI/CD (Ações do Github, Jenkins) : automatiza testes, construção e implantação, garantindo a integração suave e os ciclos de iteração rápida.

Segurança e privacidade

• Privacidade diferencial : adiciona ruído aos dados na aprendizagem federada para preservar a privacidade e gerar informações generalizáveis.
• Criptografia de ponta a ponta (SSL/TLS) : garante comunicação segura entre nós e interações de rede.
• Computação multipartidária segura (SMPC) : Ativa os cálculos criptografados, permitindo que os nós colaborem sem revelar dados confidenciais.
• Integração do Blockchain (Opcional) : implementa uma camada de blockchain para validação de dados seguros, integridade e governança descentralizada, garantindo a manutenção de registros transparentes e resistentes a adulterações.

Frontend (painel e visualização)

• React / vue.js : estruturas para a criação de um painel interativo para visualizar a rede, a saúde do nó, o progresso do treinamento e as informações da AGI.
• D3.JS : suporta visualizações avançadas de dados, particularmente úteis para exibir gráficos de conhecimento, interações de nós e métricas em tempo real.
• WebAssembly (WASM) : Para tarefas otimizadas e intensivas em dados no navegador, fornecendo desempenho mais rápido do front-end para visualizações complexas.

Teste e monitoramento

• Pytest / Mocha : Bibliotecas de testes primários para código Python e Node.js, garantindo estabilidade e confiabilidade entre módulos e minimizando erros.
• Prometheus & Grafana : Monitorando ferramentas para rastrear o desempenho do nó, carga do sistema, latência e saúde, fornecendo insights em tempo real e solução de problemas.
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : usado para registro, rastreamento de erros e análise, permitindo a otimização de desempenho e monitorando os fluxos de dados em tempo real.

Documentação

• MKDOCS / SPHINX : Ferramentas para gerar documentação estruturada e amiga dos desenvolvedores para cada componente, essencial para o envolvimento da comunidade e o desenvolvimento colaborativo.
• Swagger / OpenAPI : fornece documentação detalhada da API para garantir a consistência e a facilidade de integração entre os componentes.
• Documentação de versão : mantém várias versões de documentação para compatibilidade, suporte ao legado e facilidade de referência.

Vain: uma plataforma de IA descentralizada

A Vain é uma plataforma de IA descentralizada que combina raciocínio simbólico, aprendizado federado e gerenciamento de memória para criar sistemas inteligentes e auto-adaptativos. Ele integra redes ponto a ponto para interações distribuídas e utiliza o Docker e o Kubernetes para contêiner e implantação.

Começando

Para começar em vão , siga as etapas abaixo para configurar o projeto em sua máquina local.

Pré -requisitos

Antes de executar o projeto, verifique se você tem o seguinte software instalado em seu sistema:

• Python 3.7+ : necessário para serviços de back -end, como raciocínio simbólico, aprendizado federado e gerenciamento de memória.
• Node.js : necessário para o serviço de comunicação P2P e o desenvolvimento do front -end.
• Docker (Opcional) : para o contêiner o projeto e a execução de serviços em ambientes isolados. Esta etapa é opcional, mas recomendada para facilitar a implantação.
• Kubernetes (opcional) : para implantar o aplicativo em um cluster.

Navegue até o diretório do projeto:

  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 as dependências Python necessárias:

  pip install -r requirements.txt

Instale as dependências Node.js (para front -end e P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Build Docker Rececters (Opcional): Se você deseja executar em vão os contêineres do Docker, use o seguinte comando para construir todas as imagens necessárias:

  docker-compose build

Execute os serviços com o Docker Compose (opcional): Depois que os contêineres forem construídos, você poderá iniciar todos os serviços:

  docker-compose up

Implante para Kubernetes (Opcional): Para implantar o aplicativo em um cluster Kubernetes, execute os seguintes comandos:

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

Acesse o aplicativo:

API: acessível em http: // localhost: 8000 (por padrão).

Frontend: Se você estiver usando o front -end, ele estará disponível em http: // localhost: 3000 (por padrão).

Uso

Você pode iniciar os serviços de back -end (raciocínio simbólico, aprendizado federado, gerenciamento de memória) e a rede P2P via Docker ou Kubernetes.

Para o front -end, verifique se o Node.js está instalado e use o NPM Start para executar o aplicativo React ou Vue.js.

Contribuição

Se você quiser contribuir em vão, sinta -se à vontade para bifurcar o repositório e enviar solicitações de tração. Congratulamo -nos com melhorias e recursos adicionais, especialmente para expandir os recursos descentralizados da IA.