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徒勞：用於協作和可擴展通用情報的分散的AGI系統

抽象的

Vain項目（虛擬人工智能網絡）提出了一個分散的人工通用情報（AGI）系統，該系統利用點對點（P2P）網絡來促進協作學習和分佈式計算。通過將聯合學習，象徵性推理，強化學習和上下文感知記憶結合起來，徒勞地試圖在全球節點網絡上發展智能行為，並朝著真正的AGI發展。該系統可實現自主學習，分散計算以及跨不同環境的共享知識，從而消除了現代AI中典型的集中式障礙。

創作者：文森特·賈斯·範·倫斯堡

1。簡介

人工通用智能（AGI）是指表現出類似人類認知的機器，能夠在廣泛的任務中理解和學習。當前的AI技術是專業的，並且狹posent，無法以人類智能的方式概括。 VAIN系統旨在通過創建一個分散的協作AGI網絡來克服這些局限性，在該網絡中，多個AI代理（或節點）可以共享知識，從經驗中學習並共同改進。

徒勞地，點對點（P2P）網絡允許這些節點貢獻計算資源，參與聯合學習以及通過符號推理交換見解。該系統旨在隨著節點進行協作和自主學習，隨著時間的流逝而建立更複雜的智能，旨在變得更加聰明。

本文檔概述了徒勞的願景，架構和組成部分，並解釋了它如何利用分散的系統來推進AGI。

2。系統概述

Vain在分佈式系統上運行，該系統通過P2P網絡鼓勵AI代理之間的協作。這些代理被設計為：

• 分享知識，
• 在聯邦學習方面合作
• 通過符號推理增強彼此的能力。

關鍵系統組件：

• P2P網絡：一個分散的基礎架構實現對等通信和數據交換。
• 聯合學習：協作模型培訓，通過保持數據本地來保留數據隱私。
• 符號推理：符號邏輯的整合以進行決策和解決問題。
• 強化學習：基於獎勵和懲罰來適應其環境的自我學習代理。
• 上下文感知的內存：使節點能夠回憶過去經驗以改善決策的系統。

通過利用分佈式計算，VAIN允許節點以協作，高效和分散的方式訓練和改善AGI模型。

3。建築

Vain的體系結構是模塊化的，可擴展的和容忍的，可以在其網絡上實現無縫的交互。它由以下組成部分組成：

3.1。 P2P網絡和通信

• 對等發現：使用LIBP2P或GRPC等協議的動態節點發現。
• 消息交換：使用協議，例如GRPC（RPC）或Websockets進行實時通信的有效消息傳遞。
• 容錯：冗餘系統確保儘管節點失敗，網絡仍能運行。
• NAT Traversal ：UPNP或打孔等技術使節點可以在防火牆後面進行通信。

3.2。 AGI模型培訓與協作

• 聯合學習：節點通過其數據和交換更新本地培訓模型而無需暴露敏感數據。
• 強化學習：代理人與環境互動，從獎勵和反饋中學習。
• 符號推理：符號邏輯的整合可以實現更高級別的決策和解決問題。

3.3。記憶和知識管理

• 上下文感知記憶：節點存儲並檢索過去的交互以改善響應和行為。
• 圖形數據庫：使用諸如NEO4J之類的圖形數據庫，知識在整個網絡上結構並共享。
• 知識共享：在節點之間交換了新的見解和模型更新，從而加速了網絡的學習。

4.安全，隱私和治理

安全和隱私是徒勞的核心原則：

• 聯合學習安全：差異隱私和安全多方計算（SMPC）確保在模型培訓期間的隱私。
• 數據加密：TLS/SSL加密確保節點之間的安全通信。
• 分散治理：節點獨立驗證和驗證模型更新並在治理決策上進行協作。

5。通往AGI的路

Vain旨在發展成為可以自主學習，理性和適應的AGI。為了實現這一目標，它的重點是：

• 可擴展的強化學習：建立一個能夠跨任務概括的模型。
• 集成的記憶和推理：橋接神經網絡具有像徵性的推理，以進行高級決策。
• 自主自主改進：從模型更新到協議增強功能，使網絡能夠改善自身。

6。結論

通過利用P2P網絡共享學習和分佈式計算，徒勞的旨在克服當前AI系統中的集中化挑戰。隨著節點協作，共享資源並共同改進模型，網絡將朝著AGI方向發展，該網絡適合推理，自主學習和適應新環境。

通過聯合學習，象徵性推理和強化學習等技術，徒勞無功，在實現真正的人工通用智能方面採取了重要步驟。

特徵

• 分佈式體系結構：在P2P網絡上運行，允許節點共享計算資源。
• 聯合學習：通過培訓本地模型並共享更新來確保數據隱私。
• 動態資源分配：根據節點功能和網絡條件分配任務。
• 持續學習：通過從互動和反饋中學習，節點隨著時間的流逝而改善。
• 多代理系統：專業代理人協作以增強語言理解，推理和上下文管理。
• 安全性和隱私：端到端加密和差異隱私技術保護用戶數據。

項目技術堆棧

後端

• Python ：用於開發AGI算法，數據處理和處理分佈式機器學習的核心語言。
• FastAPI ：一個高性能的API框架，用於有效的異步處理，提供促進安全的，節點到節點通信和數據交換的API。
• Node.js ：用於分散和實時P2P交互，優化事件驅動的體系結構並為網絡協議建立跨平台環境。

機器學習 / AI

• TensorFlow / Pytorch ：深度學習和強化學習的主要庫，支持計算機視覺，NLP和基於強化的決策等任務的模型設計和培訓。
• TensorFlow聯合 / pysyft（開放式） ：構架可以實現聯合學習，允許通過節點跨節點具有隱私性的數據共享協議的分佈式模型培訓。
• 符號推理框架：諸如Sympy（符號數學）和Opencog之類的庫可以使基於邏輯的推理與神經方法的集成，以進行高級符號推理和決策。

記憶和知識管理

• 圖形數據庫（NEO4J / arangodb） ：用於管理知識圖和構建複雜關係，實現推理和內存回憶。
• REDIS ：用作在高需求方案中快速檢索常見數據的緩存層。
• PostgreSQL / MongoDB ：一種處理結構化（PostgreSQL）和非結構化數據（MongoDB）的雙重方法，在管理多個來源的不同數據格式方面提供了靈活性。

點對點（P2P）網絡

• LIBP2P / GRPC ：靈活，高性能的P2P網絡，支持分散的消息交換，同行發現和彈性通信。
• WebSocket ：促進跨節點的實時通信，對於同步，決策和協調至關重要。
• NAT Traversal（UPNP＆Hole punching） ：即使在防火牆或限制環境中，節點之間的連通性也對全球訪問和同伴可用性至關重要。

容器化和部署

• Docker ：啟用容器化，為節點提供隔離的環境，以確保各種系統體系結構的一致操作。
• Kubernetes ：在分佈式系統中管理和尺度節點，並在大型網絡上具有自動負載平衡，監視和恢復。
• CI/CD管道（GitHub動作，Jenkins） ：自動化測試，建築和部署，確保平穩整合和快速迭代周期。

安全與隱私

• 差異隱私：在聯合學習中的數據中添加噪音，以保留隱私，同時產生可推廣的見解。
• 端到端加密（SSL/TLS） ：確保跨節點和網絡交互的安全通信。
• 安全多方計算（SMPC） ：啟用加密計算，允許節點在不揭示敏感數據的情況下進行協作。
• 區塊鏈集成（可選） ：實現區塊鏈層，以進行安全數據驗證，完整性和分散治理，以確保透明和防侵犯記錄保存。

前端（儀表板和可視化）

• React / vue.js ：用於構建交互式儀表板以可視化網絡，節點健康，培訓進度和AGI見解的框架。
• D3.JS ：支持高級數據可視化，對於顯示知識圖，節點交互和實時指標特別有用。
• WebAssembly（WASM） ：在瀏覽器中進行優化的數據密集型任務，為複雜的可視化提供了更快的前端性能。

測試和監視

• PYTest / Mocha ：Python和Node.js代碼的主要測試庫，確保模塊之間的穩定性和可靠性，並最小化錯誤。
• Prometheus＆Grafana ：跟踪節點性能，系統負載，延遲和健康的監視工具，提供實時見解和故障排除。
• Elk Stack（Elasticsearch，Logstash，Kibana） ：用於記錄，錯誤跟踪和分析，啟用性能優化和監視實時數據流。

文件

• MkDocs / sphinx ：為每個組件生成結構化的，開發人員友好的文檔的工具，對於社區參與和協作開發至關重要。
• Swagger / OpenAPI ：提供詳細的API文檔，以確保跨組件的一致性和易於集成。
• 版本化的文檔：維護多個文檔版本以兼容，舊版支持和易於參考。

徒勞：分散的AI平台

Vain是一個分散的AI平台，結合了符號推理，聯合學習和內存管理，以創建聰明的自適應系統。它集成了用於分佈式交互的點對點網絡，並利用Docker和Kubernetes進行容器化和部署。

入門

要開始徒勞，請按照以下步驟在本地計算機上設置項目。

先決條件

在運行項目之前，請確保系統上安裝了以下軟件：

• Python 3.7+ ：符號推理，聯合學習和內存管理等後端服務所必需的。
• Node.js ：P2P通信服務和前端開發所需。
• Docker（可選） ：用於在孤立環境中進行集裝項目和運行服務。此步驟是可選的，但建議用於易於部署。
• Kubernetes（可選） ：將應用程序部署到集群中。

導航到項目目錄：

  cd vAIn
  Create and activate a Python virtual environment:

對於Linux/Mac：

  python3 -m venv vAInenv
  source vAInenv/bin/activate

對於Windows：

  python -m venv vAInenv
  .vAInenvScriptsactivate

安裝所需的python依賴性：

  pip install -r requirements.txt

安裝node.js依賴項（對於前端和P2P）：

  cd frontend
  npm install
  cd ..

構建Docker容器（可選）：如果您想在Docker容器中徒勞地運行徒勞，請使用以下命令構建所有必要的圖像：

  docker-compose build

使用Docker Compose（可選）運行服務：建造容器後，您可以啟動所有服務：

  docker-compose up

部署到kubernetes（可選）：要在kubernetes群集上部署應用程序，請運行以下命令：

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

訪問應用程序：

API：可在http：// localhost：8000上訪問（默認情況下）。

前端：如果您使用的是前端，它將在http：// localhost：3000（默認情況下）提供。

用法

您可以通過Docker或Kubernetes啟動後端服務（符號推理，聯合學習，內存管理）和P2P網絡。

對於前端，請確保安裝node.js，並使用NPM開始運行react或vue.js應用程序。

貢獻

如果您想徒勞的貢獻，請隨時分叉存儲庫並提交拉動請求。我們歡迎改進和其他功能，尤其是用於擴展分散的AI功能。