vAIn

徒劳：用于协作和可扩展通用情报的分散的AGI系统

抽象的

Vain项目（虚拟人工智能网络）提出了一个分散的人工通用情报（AGI）系统，该系统利用点对点（P2P）网络来促进协作学习和分布式计算。通过将联合学习，象征性推理，强化学习和上下文感知记忆结合起来，徒劳地试图在全球节点网络上发展智能行为，并朝着真正的AGI发展。该系统可实现自主学习，分散计算以及跨不同环境的共享知识，从而消除了现代AI中典型的集中式障碍。

创作者：文森特·贾斯·范·伦斯堡

1。简介

人工通用智能（AGI）是指表现出类似人类认知的机器，能够在广泛的任务中理解和学习。当前的AI技术是专业的，并且狭posent，无法以人类智能的方式概括。 VAIN系统旨在通过创建一个分散的协作AGI网络来克服这些局限性，在该网络中，多个AI代理（或节点）可以共享知识，从经验中学习并共同改进。

徒劳地，点对点（P2P）网络允许这些节点贡献计算资源，参与联合学习以及通过符号推理交换见解。该系统旨在随着节点进行协作和自主学习，随着时间的流逝而建立更复杂的智能，旨在变得更加聪明。

本文档概述了徒劳的愿景，架构和组成部分，并解释了它如何利用分散的系统来推进AGI。

2。系统概述

Vain在分布式系统上运行，该系统通过P2P网络鼓励AI代理之间的协作。这些代理被设计为：

• 分享知识，
• 在联邦学习方面合作
• 通过符号推理增强彼此的能力。

关键系统组件：

• P2P网络：一个分散的基础架构实现对等通信和数据交换。
• 联合学习：协作模型培训，通过保持数据本地来保留数据隐私。
• 符号推理：符号逻辑的整合以进行决策和解决问题。
• 强化学习：基于奖励和惩罚来适应其环境的自我学习代理。
• 上下文感知的内存：使节点能够回忆过去经验以改善决策的系统。

通过利用分布式计算，VAIN允许节点以协作，高效和分散的方式训练和改善AGI模型。

3。建筑

Vain的体系结构是模块化的，可扩展的和容忍的，可以在其网络上实现无缝的交互。它由以下组成部分组成：

3.1。 P2P网络和通信

• 对等发现：使用LIBP2P或GRPC等协议的动态节点发现。
• 消息交换：使用协议，例如GRPC（RPC）或Websockets进行实时通信的有效消息传递。
• 容错：冗余系统确保尽管节点失败，网络仍能运行。
• NAT Traversal ：UPNP或打孔等技术使节点可以在防火墙后面进行通信。

3.2。 AGI模型培训与协作

• 联合学习：节点通过其数据和交换更新本地培训模型而无需暴露敏感数据。
• 强化学习：代理人与环境互动，从奖励和反馈中学习。
• 符号推理：符号逻辑的整合可以实现更高级别的决策和解决问题。

3.3。记忆和知识管理

• 上下文感知记忆：节点存储并检索过去的交互以改善响应和行为。
• 图形数据库：使用诸如NEO4J之类的图形数据库，知识在整个网络上结构并共享。
• 知识共享：在节点之间交换了新的见解和模型更新，从而加速了网络的学习。

4.安全，隐私和治理

安全和隐私是徒劳的核心原则：

• 联合学习安全：差异隐私和安全多方计算（SMPC）确保在模型培训期间的隐私。
• 数据加密：TLS/SSL加密确保节点之间的安全通信。
• 分散治理：节点独立验证和验证模型更新并在治理决策上进行协作。

5。通往AGI的路

Vain旨在发展成为可以自主学习，理性和适应的AGI。为了实现这一目标，它的重点是：

• 可扩展的强化学习：建立一个能够跨任务概括的模型。
• 集成的记忆和推理：桥接神经网络具有象征性的推理，以进行高级决策。
• 自主自主改进：从模型更新到协议增强功能，使网络能够改善自身。

6。结论

通过利用P2P网络共享学习和分布式计算，徒劳的旨在克服当前AI系统中的集中化挑战。随着节点协作，共享资源并共同改进模型，网络将朝着AGI方向发展，该网络适合推理，自主学习和适应新环境。

通过联合学习，象征性推理和强化学习等技术，徒劳无功，在实现真正的人工通用智能方面采取了重要步骤。

特征

• 分布式体系结构：在P2P网络上运行，允许节点共享计算资源。
• 联合学习：通过培训本地模型并共享更新来确保数据隐私。
• 动态资源分配：根据节点功能和网络条件分配任务。
• 持续学习：通过从互动和反馈中学习，节点随着时间的流逝而改善。
• 多代理系统：专业代理人协作以增强语言理解，推理和上下文管理。
• 安全性和隐私：端到端加密和差异隐私技术保护用户数据。

项目技术堆栈

后端

• Python ：用于开发AGI算法，数据处理和处理分布式机器学习的核心语言。
• FastAPI ：一个高性能的API框架，用于有效的异步处理，提供促进安全的，节点到节点通信和数据交换的API。
• Node.js ：用于分散和实时P2P交互，优化事件驱动的体系结构并为网络协议建立跨平台环境。

机器学习 / AI

• TensorFlow / Pytorch ：深度学习和强化学习的主要库，支持计算机视觉，NLP和基于强化的决策等任务的模型设计和培训。
• TensorFlow联合 / pysyft（开放式） ：构架可以实现联合学习，允许通过节点跨节点具有隐私性的数据共享协议的分布式模型培训。
• 符号推理框架：诸如Sympy（符号数学）和Opencog之类的库可以使基于逻辑的推理与神经方法的集成，以进行高级符号推理和决策。

记忆和知识管理

• 图形数据库（NEO4J / arangodb） ：用于管理知识图和构建复杂关系，实现推理和内存回忆。
• REDIS ：用作在高需求方案中快速检索常见数据的缓存层。
• PostgreSQL / MongoDB ：一种处理结构化（PostgreSQL）和非结构化数据（MongoDB）的双重方法，在管理多个来源的不同数据格式方面提供了灵活性。

点对点（P2P）网络

• LIBP2P / GRPC ：灵活，高性能的P2P网络，支持分散的消息交换，同行发现和弹性通信。
• WebSocket ：促进跨节点的实时通信，对于同步，决策和协调至关重要。
• NAT Traversal（UPNP＆Hole punching） ：即使在防火墙或限制环境中，节点之间的连通性也对全球访问和同伴可用性至关重要。

容器化和部署

• Docker ：启用容器化，为节点提供隔离的环境，以确保各种系统体系结构的一致操作。
• Kubernetes ：在分布式系统中管理和尺度节点，并在大型网络上具有自动负载平衡，监视和恢复。
• CI/CD管道（GitHub动作，Jenkins） ：自动化测试，建筑和部署，确保平稳整合和快速迭代周期。

安全与隐私

• 差异隐私：在联合学习中的数据中添加噪音，以保留隐私，同时产生可推广的见解。
• 端到端加密（SSL/TLS） ：确保跨节点和网络交互的安全通信。
• 安全多方计算（SMPC） ：启用加密计算，允许节点在不揭示敏感数据的情况下进行协作。
• 区块链集成（可选） ：实现区块链层，以进行安全数据验证，完整性和分散治理，以确保透明和防侵犯记录保存。

前端（仪表板和可视化）

• React / vue.js ：用于构建交互式仪表板以可视化网络，节点健康，培训进度和AGI见解的框架。
• D3.JS ：支持高级数据可视化，对于显示知识图，节点交互和实时指标特别有用。
• WebAssembly（WASM） ：在浏览器中进行优化的数据密集型任务，为复杂的可视化提供了更快的前端性能。

测试和监视

• PYTest / Mocha ：Python和Node.js代码的主要测试库，确保模块之间的稳定性和可靠性，并最小化错误。
• Prometheus＆Grafana ：跟踪节点性能，系统负载，延迟和健康的监视工具，提供实时见解和故障排除。
• Elk Stack（Elasticsearch，Logstash，Kibana） ：用于记录，错误跟踪和分析，启用性能优化和监视实时数据流。

文档

• MkDocs / sphinx ：为每个组件生成结构化的，开发人员友好的文档的工具，对于社区参与和协作开发至关重要。
• Swagger / OpenAPI ：提供详细的API文档，以确保跨组件的一致性和易于集成。
• 版本化的文档：维护多个文档版本以兼容，旧版支持和易于参考。

徒劳：分散的AI平台

Vain是一个分散的AI平台，结合了符号推理，联合学习和内存管理，以创建聪明的自适应系统。它集成了用于分布式交互的点对点网络，并利用Docker和Kubernetes进行容器化和部署。

入门

要开始徒劳，请按照以下步骤在本地计算机上设置项目。

先决条件

在运行项目之前，请确保系统上安装了以下软件：

• Python 3.7+ ：符号推理，联合学习和内存管理等后端服务所必需的。
• Node.js ：P2P通信服务和前端开发所需。
• Docker（可选） ：用于在孤立环境中进行集装项目和运行服务。此步骤是可选的，但建议用于易于部署。
• Kubernetes（可选） ：将应用程序部署到集群中。

导航到项目目录：

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

对于Linux/Mac：

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

对于Windows：

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

安装所需的python依赖性：

  pip install -r requirements.txt

安装node.js依赖项（对于前端和P2P）：

  cd frontend
  npm install
  cd ..

构建Docker容器（可选）：如果您想在Docker容器中徒劳地运行徒劳，请使用以下命令构建所有必要的图像：

  docker-compose build

使用Docker Compose（可选）运行服务：建造容器后，您可以启动所有服务：

  docker-compose up

部署到kubernetes（可选）：要在kubernetes群集上部署应用程序，请运行以下命令：

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

访问应用程序：

API：可在http：// localhost：8000上访问（默认情况下）。

前端：如果您使用的是前端，它将在http：// localhost：3000（默认情况下）提供。

用法

您可以通过Docker或Kubernetes启动后端服务（符号推理，联合学习，内存管理）和P2P网络。

对于前端，请确保安装node.js，并使用NPM开始运行react或vue.js应用程序。

贡献

如果您想徒劳的贡献，请随时分叉存储库并提交拉动请求。我们欢迎改进和其他功能，尤其是用于扩展分散的AI功能。