vAIn

Vain: ระบบ AGI แบบกระจายอำนาจสำหรับหน่วยสืบราชการลับทั่วไปที่ทำงานร่วมกันและปรับขนาดได้

เชิงนามธรรม

โครงการ VAIN (เครือข่ายปัญญาประดิษฐ์เสมือนจริง) เสนอระบบข่าวกรองทั่วไป (AGI) ที่กระจายอำนาจ (AGI) ที่ใช้ประโยชน์จากเครือข่าย Peer-to-Peer (P2P) เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ร่วมกันและการคำนวณแบบกระจาย โดยการรวมการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์การเรียนรู้การเสริมแรงและหน่วยความจำที่ตระหนักถึงบริบท Vain พยายามที่จะพัฒนาพฤติกรรมอัจฉริยะในเครือข่ายทั่วโลกของโหนดที่ก้าวหน้าไปสู่ ​​AGI ที่แท้จริง ระบบนี้ช่วยให้การเรียนรู้แบบอิสระการคำนวณแบบกระจายอำนาจและความรู้ที่ใช้ร่วมกันในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายลบอุปสรรคส่วนกลางโดยทั่วไปใน AI สมัยใหม่

ผู้สร้าง : Vincent Janse Van Rensburg

1. บทนำ

ข่าวกรองทั่วไป (AGI) หมายถึงเครื่องจักรที่แสดงความรู้ความเข้าใจเหมือนมนุษย์ความสามารถในการทำความเข้าใจและการเรียนรู้ในงานที่หลากหลาย เทคโนโลยี AI ในปัจจุบันมีความเชี่ยวชาญและมุ่งเน้นอย่างแคบ ๆ ไม่สามารถพูดคุยเกี่ยวกับความฉลาดของมนุษย์ได้ ระบบ VAIN มีจุดมุ่งหมายเพื่อเอาชนะข้อ จำกัด เหล่านี้โดยการสร้างเครือข่าย AGI แบบกระจายอำนาจร่วมกันซึ่งตัวแทน AI หลายราย (หรือโหนด) สามารถแบ่งปันความรู้เรียนรู้จากประสบการณ์และปรับปรุงร่วมกัน

ไร้ประโยชน์เครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ (P2P) ช่วยให้โหนดเหล่านี้มีส่วนร่วมในการคำนวณทรัพยากรการคำนวณมีส่วนร่วมในการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐและแลกเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกผ่านการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ระบบได้รับการออกแบบมาเพื่อเติบโตอย่างชาญฉลาดในขณะที่โหนดทำงานร่วมกันและเรียนรู้ด้วยตนเองสร้างสติปัญญาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

เอกสารนี้สรุปวิสัยทัศน์สถาปัตยกรรมและส่วนประกอบของ VAIN อธิบายว่ามันใช้ระบบการกระจายอำนาจเพื่อความก้าวหน้าของ AGI ได้อย่างไร

2. ภาพรวมระบบ

Vain ดำเนินการในระบบกระจายที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทน AI ผ่านเครือข่าย P2P ตัวแทนเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อ:

• แบ่งปันความรู้
• ทำงานร่วมกันในการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ
• เพิ่มขีดความสามารถของกันและกันผ่านการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์

ส่วนประกอบของระบบคีย์:

• เครือข่าย P2P : โครงสร้างพื้นฐานที่กระจายอำนาจทำให้การสื่อสารแบบเพียร์ทูเพียร์และการแลกเปลี่ยนข้อมูล
• การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ : การฝึกอบรมรูปแบบการทำงานร่วมกันที่รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยการรักษาข้อมูลในท้องถิ่น
• การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ : การบูรณาการตรรกะเชิงสัญลักษณ์สำหรับการตัดสินใจและการแก้ปัญหา
• การเรียนรู้การเสริมแรง : ตัวแทนการเรียนรู้ด้วยตนเองที่ปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมของพวกเขาตามรางวัลและบทลงโทษ
• หน่วยความจำที่ตระหนักถึงบริบท : ระบบที่ช่วยให้โหนดสามารถระลึกถึงประสบการณ์ที่ผ่านมาสำหรับการตัดสินใจที่ดีขึ้น

ด้วยการใช้การคำนวณแบบกระจาย VAIN ช่วยให้โหนดสามารถฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดล AGI ในลักษณะการทำงานร่วมกันมีประสิทธิภาพและกระจายอำนาจ

3. สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมของ Vain นั้นเป็นแบบแยกส่วนปรับขนาดได้และทนต่อความผิดพลาดทำให้เกิดการโต้ตอบได้อย่างราบรื่นทั่วทั้งเครือข่าย ประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:

3.1. เครือข่ายและการสื่อสาร P2P

• การค้นพบของเพียร์ : การค้นพบโหนดแบบไดนามิกโดยใช้โปรโตคอลเช่น LIBP2P หรือ GRPC
• การแลกเปลี่ยนข้อความ : ข้อความที่มีประสิทธิภาพส่งผ่านโดยใช้โปรโตคอลเช่น GRPC (RPCs) หรือ WebSockets สำหรับการสื่อสารแบบเรียลไทม์
• ความทนทานต่อความผิดพลาด : ระบบซ้ำซ้อนทำให้มั่นใจได้ว่าเครือข่ายยังคงทำงานได้แม้จะมีความล้มเหลวของโหนด
• Nat Traversal : เทคนิคเช่น UPNP หรือการเจาะรูช่วยให้โหนดสามารถสื่อสารหลังไฟร์วอลล์ได้

3.2. การฝึกอบรมและการทำงานร่วมกันของ AGI Model

• การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ : โหนดฝึกอบรมโมเดลในเครื่องด้วยข้อมูลและการอัพเดทการแลกเปลี่ยนโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การเรียนรู้การเสริมแรง : ตัวแทนโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมการเรียนรู้จากรางวัลและข้อเสนอแนะ
• การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ : การรวมตัวของตรรกะเชิงสัญลักษณ์ช่วยให้การตัดสินใจระดับสูงขึ้นและการแก้ปัญหา

3.3. การจัดการความจำและความรู้

• หน่วยความจำที่ตระหนักถึงบริบท : โหนดเก็บและดึงการโต้ตอบที่ผ่านมาเพื่อปรับปรุงการตอบสนองและพฤติกรรม
• ฐานข้อมูลกราฟ : การใช้ฐานข้อมูลกราฟเช่น Neo4J ความรู้นั้นมีโครงสร้างและแบ่งปันทั่วทั้งเครือข่าย
• การแบ่งปันความรู้ : ข้อมูลเชิงลึกใหม่และการอัปเดตแบบจำลองมีการแลกเปลี่ยนระหว่างโหนดเร่งการเรียนรู้ของเครือข่าย

4. ความปลอดภัยความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแล

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเป็นหลักการสำคัญของไร้สาระ:

• ความปลอดภัยในการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ : ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างและการคำนวณหลายพรรคที่ปลอดภัย (SMPC) ให้ความมั่นใจในความเป็นส่วนตัวในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลอง
• การเข้ารหัสข้อมูล : การเข้ารหัส TLS/SSL ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการสื่อสารที่ปลอดภัยระหว่างโหนด
• การกำกับดูแลการกระจายอำนาจ : โหนดตรวจสอบอย่างอิสระและตรวจสอบการปรับปรุงรูปแบบและทำงานร่วมกันในการตัดสินใจด้านการกำกับดูแล

5. เส้นทางสู่ agi

Vain มีจุดมุ่งหมายที่จะพัฒนาเป็น AGI ที่สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองเหตุผลและปรับตัว เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้มันมุ่งเน้นไปที่:

• การเรียนรู้การเสริมแรงที่ปรับขนาดได้ : การสร้างแบบจำลองที่สามารถสรุปได้ในงาน
• หน่วยความจำและการใช้เหตุผลแบบบูรณาการ : การเชื่อมโยงเครือข่ายประสาทด้วยการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์สำหรับการตัดสินใจขั้นสูง
• การพัฒนาตนเองแบบอิสระ : การเปิดใช้งานเครือข่ายเพื่อปรับปรุงตัวเองตั้งแต่การอัปเดตแบบจำลองไปจนถึงการปรับปรุงโปรโตคอล

6. บทสรุป

ด้วยการใช้เครือข่าย P2P สำหรับการเรียนรู้ที่ใช้ร่วมกันและการคำนวณแบบกระจาย Vain มีจุดมุ่งหมายเพื่อเอาชนะความท้าทายในการรวมศูนย์ในระบบ AI ปัจจุบัน ในขณะที่โหนดทำงานร่วมกันแบ่งปันทรัพยากรและปรับปรุงแบบจำลองร่วมกันเครือข่ายจะก้าวหน้าไปสู่ ​​AGI - สามารถใช้เหตุผลการเรียนรู้ได้อย่างอิสระและปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมใหม่

ด้วยเทคนิคต่าง ๆ เช่นการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์และการเรียนรู้การเสริมแรง Vain ใช้ขั้นตอนที่สำคัญในการบรรลุความฉลาดทั่วไปที่แท้จริง

คุณสมบัติ

• สถาปัตยกรรมแบบกระจาย : ทำงานบนเครือข่าย P2P ทำให้โหนดสามารถแบ่งปันทรัพยากรการคำนวณ
• การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ : สร้างความมั่นใจในความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยการฝึกอบรมแบบจำลองท้องถิ่นและแบ่งปันการอัปเดต
• การจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก : จัดสรรงานตามความสามารถของโหนดและเงื่อนไขเครือข่าย
• การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง : โหนดปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไปโดยการเรียนรู้จากการโต้ตอบและข้อเสนอแนะ
• ระบบหลายตัวแทน : ตัวแทนพิเศษทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มความเข้าใจภาษาการใช้เหตุผลและการจัดการบริบท
• ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว : การเข้ารหัสแบบ end-to-end และเทคนิคความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันปกป้องข้อมูลผู้ใช้

Project Tech Stack

แบ็กเอนด์

• Python : ภาษาหลักสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึม AGI, การประมวลผลข้อมูลและการจัดการการเรียนรู้ของเครื่องกระจาย
• FASTAPI : เฟรมเวิร์ก API ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการประมวลผลแบบอะซิงโครนัสที่มีประสิทธิภาพการให้บริการ API ที่อำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ปลอดภัยการสื่อสารโหนดกับโหนดและการแลกเปลี่ยนข้อมูล
• node.js : ใช้สำหรับการกระจายการกระจายอำนาจและแบบเรียลไทม์ P2P การเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์และสร้างสภาพแวดล้อมข้ามแพลตฟอร์มสำหรับโปรโตคอลเครือข่าย

การเรียนรู้ของเครื่อง / AI

• Tensorflow / Pytorch : ห้องสมุดหลักสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเรียนรู้การเสริมแรงสนับสนุนการออกแบบรูปแบบและการฝึกอบรมในงานเช่นวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ NLP และการตัดสินใจแบบเสริมแรง
• Tensorflow Federated / Pysyft (OpenMined) : เฟรมเวิร์กที่เปิดใช้งานการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐช่วยให้การฝึกอบรมแบบจำลองแบบกระจายด้วยโปรโตคอลการแบ่งปันข้อมูลความเป็นส่วนตัวในโหนด
• กรอบการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ : ห้องสมุดเช่น Sympy (คณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์) และ OpenCog ช่วยให้การรวมการอนุมานตามตรรกะกับวิธีการประสาทสำหรับการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ขั้นสูงและการตัดสินใจ

การจัดการความจำและความรู้

• ฐานข้อมูลกราฟ (Neo4J / ArangoDB) : สำหรับการจัดการกราฟความรู้และการจัดโครงสร้างความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนช่วยให้การใช้เหตุผลและการเรียกคืนหน่วยความจำ
• REDIS : ใช้เป็นชั้นแคชสำหรับการดึงข้อมูลที่เข้าถึงได้บ่อยครั้งในสถานการณ์ที่มีความต้องการสูง
• PostgreSQL / MongoDB : วิธีคู่สำหรับการจัดการโครงสร้าง (postgreSQL) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (MongoDB) ให้ความยืดหยุ่นในการจัดการรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายจากหลายแหล่ง

เครือข่าย Peer-to-Peer (P2P)

• LIBP2P / GRPC : เครือข่าย P2P ที่ยืดหยุ่น, ประสิทธิภาพสูง, สนับสนุนการแลกเปลี่ยนข้อความการกระจายอำนาจ, การค้นพบเพื่อนและการสื่อสารที่ยืดหยุ่น
• WebSockets : อำนวยความสะดวกในการสื่อสารแบบเรียลไทม์ข้ามโหนดจำเป็นสำหรับการซิงโครไนซ์การตัดสินใจและการประสานงาน
• Nat Traversal (การเจาะรู UPNP & Hole) : ทำให้มั่นใจได้ว่าการเชื่อมต่อระหว่างโหนดแม้ในสภาพแวดล้อมที่มีไฟร์วอลล์หรือ NAT ที่ จำกัด ซึ่งสำคัญสำหรับการเข้าถึงทั่วโลกและความพร้อมใช้งานของเพื่อน

การปรับแต่งและการปรับใช้

• Docker : เปิดใช้งานคอนเทนเนอร์จัดให้มีสภาพแวดล้อมที่แยกได้สำหรับโหนดที่ให้การทำงานที่สอดคล้องกันในสถาปัตยกรรมของระบบต่างๆ
• Kubernetes : จัดการและสเกลโหนดภายในระบบกระจายพร้อมกับการปรับสมดุลโหลดอัตโนมัติการตรวจสอบและการกู้คืนในเครือข่ายขนาดใหญ่
• ท่อส่ง CI/CD (การกระทำของ GitHub, Jenkins) : การทดสอบโดยอัตโนมัติการสร้างอาคารและการปรับใช้เพื่อให้มั่นใจว่าการรวมเข้าด้วยกันและรอบการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

• ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง : เพิ่มเสียงรบกวนให้กับข้อมูลในการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวในขณะที่สร้างข้อมูลเชิงลึกทั่วไป
• การเข้ารหัสแบบ end-to-end (SSL/TLS) : สร้างความมั่นใจในการสื่อสารที่ปลอดภัยในโหนดและการโต้ตอบเครือข่าย
• Secure Multi-Party Computation (SMPC) : เปิดใช้งานการคำนวณที่เข้ารหัสทำให้โหนดสามารถทำงานร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การรวม blockchain (ไม่บังคับ) : ใช้เลเยอร์ blockchain สำหรับการตรวจสอบข้อมูลที่ปลอดภัยความสมบูรณ์และการกำกับดูแลการกระจายอำนาจทำให้มั่นใจได้ว่าการเก็บบันทึกการบันทึกที่โปร่งใสและยั่วยุ

ส่วนหน้า (แดชบอร์ดและการสร้างภาพ)

• React / Vue.js : เฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างแผงควบคุมแบบโต้ตอบเพื่อให้เห็นภาพเครือข่ายสุขภาพโหนดความคืบหน้าการฝึกอบรมและข้อมูลเชิงลึกของ AGI
• D3.JS : รองรับการสร้างภาพข้อมูลขั้นสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีประโยชน์สำหรับการแสดงกราฟความรู้การโต้ตอบของโหนดและตัวชี้วัดแบบเรียลไทม์
• WebAssembly (WASM) : สำหรับงานที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมและใช้ข้อมูลมากในเบราว์เซอร์ให้ประสิทธิภาพส่วนหน้าเร็วขึ้นสำหรับการสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อน

การทดสอบและการตรวจสอบ

• Pytest / Mocha : ไลบรารีการทดสอบหลักสำหรับรหัส Python และ Node.js ทำให้มั่นใจได้ถึงความมั่นคงและความน่าเชื่อถือในโมดูลและการลดข้อผิดพลาด
• Prometheus & Grafana : เครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามประสิทธิภาพของโหนดการโหลดระบบเวลาแฝงและสุขภาพให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และการแก้ไขปัญหา
• Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : ใช้สำหรับการบันทึกการติดตามข้อผิดพลาดและการวิเคราะห์ทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและการตรวจสอบกระแสข้อมูลแบบเรียลไทม์

เอกสาร

• MKDOCS / SPHINX : เครื่องมือสำหรับการสร้างเอกสารที่เป็นมิตรกับนักพัฒนาที่มีโครงสร้างสำหรับแต่ละองค์ประกอบจำเป็นสำหรับการมีส่วนร่วมของชุมชนและการพัฒนาความร่วมมือ
• Swagger / OpenAPI : จัดทำเอกสาร API โดยละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและความสะดวกในการรวมเข้ากับส่วนประกอบ
• เอกสารที่มีการจัดทำขึ้น : รักษาเอกสารหลายฉบับสำหรับความเข้ากันได้การสนับสนุนมรดกและความสะดวกในการอ้างอิง

Vain: แพลตฟอร์ม AI แบบกระจายอำนาจ

Vain เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบกระจายอำนาจที่รวมการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐและการจัดการหน่วยความจำเพื่อสร้างระบบที่ชาญฉลาดและปรับตัวเอง มันรวมเครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์สำหรับการโต้ตอบแบบกระจายและใช้ Docker และ Kubernetes สำหรับการจัดคอนเทนเนอร์และการปรับใช้

เริ่มต้น

ในการเริ่มต้นใช้ งาน Vain ให้ทำตามขั้นตอนด้านล่างสำหรับการตั้งค่าโครงการบนเครื่องในพื้นที่ของคุณ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนที่จะเรียกใช้โครงการตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้งซอฟต์แวร์ต่อไปนี้ในระบบของคุณ:

• Python 3.7+ : จำเป็นสำหรับบริการแบ็กเอนด์เช่นการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐและการจัดการหน่วยความจำ
• Node.js : จำเป็นสำหรับบริการสื่อสาร P2P และการพัฒนาส่วนหน้า
• Docker (ไม่บังคับ) : สำหรับการจัดคอนเทนเนอร์โครงการและบริการที่ทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมที่แยกได้ ขั้นตอนนี้เป็นทางเลือก แต่แนะนำเพื่อความสะดวกในการปรับใช้
• Kubernetes (ไม่บังคับ) : สำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชันไปยังคลัสเตอร์

นำทางไปยังไดเรกทอรีโครงการ:

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

สำหรับ Linux/Mac:

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

สำหรับ Windows:

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

ติดตั้งการพึ่งพา Python ที่ต้องการ:

  pip install -r requirements.txt

ติดตั้งการพึ่งพา node.js (สำหรับส่วนหน้าและ P2P):

  cd frontend
  npm install
  cd ..

สร้างคอนเทนเนอร์ Docker (ไม่บังคับ): หากคุณต้องการเรียกใช้ Vain ในคอนเทนเนอร์ Docker ให้ใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้างภาพที่จำเป็นทั้งหมด:

  docker-compose build

เรียกใช้บริการด้วย Docker Compose (ไม่บังคับ): เมื่อสร้างคอนเทนเนอร์คุณสามารถเริ่มบริการทั้งหมด:

  docker-compose up

ปรับใช้กับ Kubernetes (ไม่บังคับ): ในการปรับใช้แอปพลิเคชันบนคลัสเตอร์ Kubernetes ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้:

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

เข้าถึงแอปพลิเคชัน:

API: เข้าถึงได้บน http: // localhost: 8000 (โดยค่าเริ่มต้น)

Frontend: หากคุณใช้ส่วนหน้าจะมีอยู่ใน http: // localhost: 3000 (โดยค่าเริ่มต้น)

การใช้งาน

คุณสามารถเริ่มต้นบริการแบ็กเอนด์ (การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์การเรียนรู้จากสหพันธรัฐการจัดการหน่วยความจำ) และเครือข่าย P2P ผ่าน Docker หรือ Kubernetes

สำหรับส่วนหน้าตรวจสอบให้แน่ใจว่า Node.js ได้รับการติดตั้งและใช้ NPM เริ่มเรียกใช้แอพ React หรือ Vue.js

ผลงาน

หากคุณต้องการมีส่วนร่วมในการไร้สาระอย่าลังเลที่จะแยกที่เก็บและส่งคำขอดึง เรายินดีต้อนรับการปรับปรุงและคุณสมบัติเพิ่มเติมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการขยายขีดความสามารถของ AI แบบกระจายอำนาจ