vAIn

Тесно: децентрализованная система AGI для совместной и масштабируемой общей интеллекта

Абстрактный

В тщеславшем проекте (сети виртуального искусственного интеллекта) предлагается децентрализованная система искусственного общего интеллекта (AGI), которая использует сеть однорангового (P2P) для развития совместного обучения и распределенных вычислений. Сочетая федеративное обучение, символические рассуждения, обучение подкреплению и память о контексте, тщеславные стремятся развивать интеллектуальное поведение в глобальной сети узлов, продвигаясь к истинному AGI. Эта система обеспечивает автономное обучение, децентрализованные вычисления и общие знания в различных средах, удаляя централизованные барьеры, типичные в современном ИИ.

Создатель : Винсент Янсе Ван Ренсбург

1. Введение

Искусственный общий интеллект (AGI) относится к машинам, которые демонстрируют познание, похожее на человеку, способные к пониманию и обучению в широком спектре задач. Текущие технологии ИИ являются специализированными и узко сосредоточенными, неспособными обобщать способ, которым может быть человеческий интеллект. Тесная система направлена ​​на то, чтобы преодолеть эти ограничения путем создания децентрализованной, совместной сети AGI, где несколько агентов искусственного интеллекта (или узлов) могут делиться знаниями, учиться на опыте и улучшаться вместе.

В направлении сеть одноранговых (P2P) позволяет этим узлам вносить вычислительные ресурсы, участвовать в федеративном обучении и обмениваться пониманием через символические рассуждения. Система предназначена для того, чтобы стать умнее, поскольку узлы сотрудничают и учатся автономно, создавая более сложный интеллект с течением времени.

В этом документе описывается видение, архитектуру и компоненты тщетных, объясняя, как оно использует децентрализованные системы для продвижения AGI.

2. Обзор системы

Джна работает на распределенной системе, которая поощряет сотрудничество между агентами искусственного интеллекта через сеть P2P. Эти агенты предназначены для:

• Делиться знаниями,
• Сотрудничать в федеративном обучении,
• Улучшите возможности друг друга посредством символических рассуждений.

Ключевые компоненты системы:

• Сеть P2P : децентрализованная инфраструктура, обеспечивающая одноранговую связь и обмен данными.
• Федеративное обучение : совместное обучение модели, которое сохраняет конфиденциальность данных, сохраняя локальные данные.
• Символические рассуждения : интеграция символической логики для принятия решений и решения проблем.
• Подкрепление обучения : агенты самообучения, которые адаптируются к их окружающей среде на основе вознаграждений и штрафов.
• Память контекста : система, которая позволяет узлам вспоминать прошлый опыт улучшения принятия решений.

Используя распределенные вычисления, тщеславие позволяет узлам обучать и улучшать модели AGI совместным, эффективным и децентрализованным образом.

3. Архитектура

Архитектура VAIN является модульной, масштабируемой и устойчивой к неисправности, что позволяет бесшовному взаимодействию по всей сети. Он состоит из следующих компонентов:

3.1. P2P сеть и коммуникация

• Открытие сверстников : динамическое обнаружение узлов с использованием протоколов, таких как Libp2p или GRPC.
• Обмен сообщениями : эффективное прохождение сообщения с использованием протоколов, таких как GRPC (RPC) или веб-питания для общения в реальном времени.
• Устойчивость к неисправности : избыточные системы гарантируют, что сеть остается функциональной, несмотря на сбои узлов.
• Nat Traversal : методы, такие как UPNP или удары отверстий, позволяют узлам общаться за брандмауэрами.

3.2. Обучение и сотрудничество моделей AGI

• Федеративное обучение : узлы обучают модели локально с их данными и обмениваются обновлениями без разоблачения конфиденциальных данных.
• Подкрепление обучения : агенты взаимодействуют с окружающей средой, учится на вознаграждениях и обратной связи.
• Символические рассуждения : интеграция символической логики позволяет принимать решения более высокого уровня и решение проблем.

3.3. Управление памятью и знаниями

• Память контекста : узлы хранят и получают прошлые взаимодействия для улучшения ответов и поведения.
• Графические базы данных : Использование графических баз данных, таких как NEO4J, знания структурированы и общины по всей сети.
• Обмен знаниями : новое понимание и обновления моделей обмениваются между узлами, ускоряя обучение сети.

4. Безопасность, конфиденциальность и управление

Безопасность и конфиденциальность являются основными принципами тщетного:

• Федеративная безопасность обучения : дифференциальная конфиденциальность и безопасные многопартийные вычисления (SMPC) обеспечивают конфиденциальность во время обучения модели.
• Шифрование данных : шифрование TLS/SSL обеспечивает безопасную связь между узлами.
• Децентрализованное управление : узлы независимо проверяют и проверяют обновления модели и сотрудничают в решениях управления.

5. Путь к Agi

Джна стремится развиваться в AGI, который может автономно изучать, разум и адаптироваться. Чтобы достичь этого, он фокусируется на:

• Масштабируемое обучение подкреплению : создание модели, способной обобщать по задачам.
• Интегрированная память и рассуждения : соединение нейронных сетей с символическими рассуждениями для принятия решений.
• Автономное самосовершенствование : позволяет сети улучшаться, от обновлений моделей до улучшений протоколов.

6. Заключение

Используя сеть P2P для общего обучения и распределенных вычислений, тщеславное стремление преодолеть проблемы централизации в текущих системах ИИ. По мере того, как узлы сотрудничают, делятся ресурсами и улучшают модели вместе, сеть будет развиваться в сторону AGI, способной рассуждения, автономного обучения и адаптации к новым средам.

С помощью таких методов, как федеративное обучение, символические рассуждения и обучение подкреплению, тщеславие предпринимает значительные шаги к достижению истинного искусственного общего интеллекта.

Функции

• Распределенная архитектура : работает в сети P2P, позволяя узлам обмениваться вычислительными ресурсами.
• Федеративное обучение : обеспечивает конфиденциальность данных путем обучения локальных моделей и обмена обновлениями.
• Динамическое распределение ресурсов : выделяет задачи на основе возможностей узлов и условий сети.
• Непрерывное обучение : узлы со временем улучшаются, учится на взаимодействии и обратной связи.
• Многоагентная система : специализированные агенты сотрудничают, чтобы улучшить понимание языка, рассуждения и управление контекстом.
• Безопасность и конфиденциальность : сквозное шифрование и дифференциальные методы конфиденциальности защищают пользовательские данные.

Project Tech Stack

Бэкэнд

• Python : основной язык для разработки алгоритмов AGI, обработки данных и обработки распределенного машинного обучения.
• FASTAPI : высокопроизводительная структура API для эффективной асинхронной обработки, обслуживание API, которые облегчают безопасную связь с узлами и обмен данными.
• Node.js : используется для децентрализованных и в реальном времени взаимодействия P2P, оптимизируя архитектуру, управляемую событиями, и создание кроссплатформенной среды для сетевых протоколов.

Машинное обучение / AI

• Tensorflow / Pytorch : первичные библиотеки для глубокого обучения и обучения в области обучения, поддержки дизайна моделей и обучения в таких задачах, как компьютерное зрение, NLP и принятие решений на основе подкрепления.
• Tensorflow Federated / Pysyft (OpenMined) : рамки, позволяющие федеральному обучению, позволяя обучать распределенной модели с протоколами обмена данными, сохраняющими конфиденциальность, между узлами.
• Символические рамки рассуждения : библиотеки, такие как Sympy (Symbolic Mathematics) и Opencog, обеспечивают интеграцию логического вывода с нейронными подходами для передовых символических рассуждений и принятия решений.

Управление памятью и знаниями

• Графические базы данных (NEO4J / ARANGODB) : для управления графами знаний и структурирования сложных отношений, позволяя разумно и отзыв памяти.
• Redis : Используется в качестве кэширования слоя для быстрого извлечения часто доступных данных в сценариях с высоким спросом.
• PostgreSQL / MongoDB : двойной подход к обработке структурированных (PostgreSQL) и неструктурированных данных (MongoDB), обеспечивая гибкость в управлении различными форматами данных из нескольких источников.

Одноранговая сеть (P2P)

• LIBP2P / GRPC : Гибкая, высокопроизводительная сеть P2P, поддержка децентрализованного обмена сообщениями, обнаружение сверстников и устойчивое общение.
• ВЕБКОНКИ : Облегчает общение в реальном времени по узлам, необходимо для синхронизации, принятия решений и координации.
• NAT Traversal (UPNP & HOLE PUNKING) : обеспечивает связь между узлами даже в пределах брандмауза или ограниченных NAT среды, что имеет решающее значение для глобального доступа и доступности со стороны сверстников.

Контейнеризация и развертывание

• Docker : обеспечивает контейнеризацию, обеспечивая изолированные среды для узлов, которые обеспечивают постоянную работу в различных системных архитектурах.
• Kubernetes : управляет и масштабирует узлы в распределенных системах, с автоматической балансировкой нагрузки, мониторингом и восстановлением в больших сетях.
• Трубопроводы CI/CD (Действия GitHub, Jenkins) : автоматизирует тестирование, строительство и развертывание, обеспечение плавного интеграции и быстрых циклов итерации.

Безопасность и конфиденциальность

• Дифференциальная конфиденциальность : добавляет шум к данным в федеративном обучении, чтобы сохранить конфиденциальность, генерируя обобщаемые идеи.
• Сквозное шифрование (SSL/TLS) : обеспечивает безопасную связь между узлами и сетевыми взаимодействиями.
• Безопасные многопартийные вычисления (SMPC) : включает зашифрованные вычисления, позволяя сотрудничать узлы без раскрытия конфиденциальных данных.
• Интеграция блокчейна (необязательно) : внедряет уровень блокчейна для безопасной проверки данных, целостности и децентрализованного управления, обеспечивая прозрачную и устойчивую к вмешательству записи.

Frontend (Dashboard и визуализация)

• React / vue.js : рамки для создания интерактивной панели панели для визуализации сети, здоровья узлов, прогресса обучения и Agi Insights.
• D3.JS : поддерживает расширенные визуализации данных, особенно полезные для отображения графиков знаний, взаимодействий узлов и метрик в реальном времени.
• Webassembly (WASM) : для оптимизированных, интенсивных данных задач в браузере, обеспечивают более быстрые характеристики передового фронта для сложных визуализаций.

Тестирование и мониторинг

• Pytest / Mocha : библиотеки первичного тестирования для кода Python и Node.js, обеспечение стабильности и надежности между модулями и минимизации ошибок.
• Prometheus & Grafana : Мониторинг инструментов для отслеживания производительности узлов, системной нагрузки, задержки и здоровья, предоставления понимания в режиме реального времени и устранения неполадок.
• Stack Elk (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : используется для ведения журнала, отслеживания ошибок и аналитики, обеспечивая оптимизацию производительности и мониторинг потоков данных в реальном времени.

Документация

• MKDOCS / SPHINX : инструменты для создания структурированной, удобной для разработчиков документацию для каждого компонента, необходимые для взаимодействия с сообществом и совместного развития.
• Swagger / OpenAPI : предоставляет подробную документацию API, чтобы обеспечить согласованность и простоту интеграции в компонентах.
• Версия документация : поддерживает несколько версий документации для совместимости, унаследованной поддержки и простоты ссылки.

Тесно: децентрализованная платформа искусственного интеллекта

Джна-это децентрализованная платформа искусственного интеллекта, которая сочетает в себе символические рассуждения, федеративное обучение и управление памятью для создания интеллектуальных, самоадаптивных систем. Он объединяет одноранговые сети для распределенных взаимодействий и использует Docker и Kubernetes для контейнеризации и развертывания.

Начиная

Чтобы начать с тщеславия , выполните следующие шаги для настройки проекта на вашей локальной машине.

Предварительные условия

Перед запуском проекта убедитесь, что в вашей системе установлено следующее программное обеспечение:

• Python 3.7+ : Требуется для бэкэнд -услуг, таких как символические рассуждения, федеративное обучение и управление памятью.
• Node.js : необходимо для Службы связи P2P и разработки фронта.
• Docker (необязательно) : для контейнерирования проекта и запуска служб в изолированных средах. Этот шаг не является обязательным, но рекомендуется для простоты развертывания.
• Kubernetes (необязательно) : для развертывания приложения в кластер.

Перейдите к каталогу проекта:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

Для Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

Для Windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

Установите необходимые зависимости от питона:

  pip install -r requirements.txt

Установите зависимости node.js (для Frontend и P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

Создайте контейнеры Docker (необязательно): Если вы хотите пробежать тщетно в контейнерах Docker, используйте следующую команду для создания всех необходимых изображений:

  docker-compose build

Запустите службы с Docker Compose (необязательно): как только контейнеры будут созданы, вы можете запустить все услуги:

  docker-compose up

Развернуть в Kubernetes (необязательно): чтобы развернуть приложение в кластере Kubernetes, запустите следующие команды:

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

Доступ к приложению:

API: доступен на http: // localhost: 8000 (по умолчанию).

Frontend: Если вы используете Frontend, он будет доступен на http: // localhost: 3000 (по умолчанию).

Использование

Вы можете запустить бэкэнд -услуги (символические рассуждения, федеративное обучение, управление памятью) и сеть P2P через Docker или Kubernetes.

Для Frontend убедитесь, что Node.js установлен и используйте NPM, чтобы запустить приложение React или Vue.js.

Вклад

Если вы хотите внести свой вклад в тщеславного, не стесняйтесь расколоть хранилище и отправлять запросы на притяжение. Мы приветствуем улучшения и дополнительные функции, особенно для расширения децентрализованных возможностей ИИ.