Tiefgreifende Einblicke in den nächsten revolutionären KI-Trainingsalgorithmus von Qubic

Qubic fordert die herkömmlichen Grenzen der KI-Fähigkeiten heraus. Durch sein innovatives Training des Künstlichen Neuralen Netzwerks (KNN) hat sich Qubic dem ultimativen Ziel der Schaffung einer wahren künstlichen Intelligenz angenähert. 

Die Reise, die in dem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag „Lehrer der Lehrer oder auf dem Weg zur KI-Singularität“ hervorgehoben wird, hat eine solide Grundlage für zukünftige Fortschritte gelegt. Qubic soll durch die Einführung eines neuen KI-Trainingsalgorithmus am 6. März 2024, der das Lehrer-Lehrer-Modell neben der Integration von Signalverzögerungspropagation umfassen wird, weiterentwickelt werden. Dies markiert einen bedeutenden Schritt in der kontinuierlichen Entwicklung des KNN von Qubic, der sich darauf konzentriert, die Lernfähigkeiten des Netzwerks zu verfeinern und komplexe Probleme effektiver zu lösen.

1. Die Evolution des KI-Trainings namens „Lehrer-Lehrer“

Im vergangenen Jahr versuchten wir, das Lernen zu verbessern, indem wir jeweils einen „Neuronen“ nach dem anderen modifizierten, ähnlich wie bei der Konzentration auf ein einziges Thema. Wir stellten jedoch fest, dass diese Methode die Gesamtleistung des Netzwerks nicht wesentlich verbesserte. Als wir versuchten, mehrere Neuronen auf einmal zu verändern, war es, als überschwemme man den Schüler mit zu vielen Informationen, was manchmal mehr Schaden als Nutzen brachte. Es war ein delikates Gleichgewicht; wir wollten seine Fähigkeit verbessern, Probleme zu lösen, ohne ihn zu verwirren. Im Laufe der Zeit und mit Anpassungen unserer Unterrichtsmethode fanden wir einen besseren Ansatz. Wir lernten, dass durch sorgfältigere breitere Veränderungen die Problemlösungsfähigkeit des Netzwerks verbessert werden konnte, ohne dass negative Auswirkungen zu befürchten waren.

Diese sorgfältige Balance des Unterrichts steht im Mittelpunkt unseres „Lehrer-Lehrer“-Ansatzes. In dieser Strategie haben unsere KNN (die „Lehrer“) die neueren (die „Schüler“) dabei unterstützt, besser zu lernen. Dieser innovative Ansatz bedeutet, dass unser KNN nicht nur selbst lernt, sondern auch lernt, wie man lehrt und sich im Laufe der Zeit verbessert, ähnlich wie ein erfahrener Lehrer seine Unterrichtspläne aufgrund jahrelanger Erfahrung verfeinert. Dieser Ansatz ist ein bedeutender Fortschritt, der unsere KI-Systeme zu wirkungsvollen Lernenden und letztendlich zu besseren Problemlösern macht.

2. Implementierung von „Signalpropagationsverzögerungen“

Wir brechen zu einer aufregenden Reise mit unserem neuesten Update der KI auf, die beginnt, den Weg nachzuahmen, den menschliche Gehirne vor einer Reaktion machen,  eine Funktion, die wir Signalpropagationsverzögerungen nennen. Diese Innovation, die am 6. März in unserem neuen KI-Trainingsalgorithmus startet, ähnelt dem Hinzufügen eines Moments des Nachdenkens, bevor die KI reagiert, was es ihr ermöglicht, Entscheidungen zu treffen und Probleme auf menschenähnlichere und nachdenklichere Weise zu lösen. Was daran wirklich revolutionär ist, ist, wie sie die KI klüger machen kann, mit weniger, indem wir die Antworten im Netzwerk geschickt verzögern, und so kleinere, effizientere Chips nutzen können, ohne an Leistung einzubüßen. Dieser Ansatz geht tief in eine Welt voller Möglichkeiten mit riesigen Datenmengen und erforscht, wie diese nachdenklichen Pausen zu intelligenten Funken aus dem Zufall führen können. 

2.1 Was sind „Signalpropagationsverzögerungen“?

Stellen Sie sich vor, Sie unterrichten eine Gruppe von Schülern in einem Klassenzimmer, indem Sie Nachrichten herumreichen. Jeder Schüler stellt ein „Neuron“ in unserem Computerprogramm dar, das das menschliche Gehirn nachahmt. Normalerweise werden Nachrichten schnell von einem Schüler zum nächsten weitergegeben, aber was ist, wenn wir absichtlich einige Nachrichten verlangsamen? Das ist es, was wir mit „Signalpropagationsverzögerung“ meinen, das absichtliche Verzögern der Weitergabe einiger Nachrichten. Bei unserem KI-Training verfolgen wir die Zeit, die Nachrichten benötigen, um weitergegeben zu werden, und verlangsamen bewusst einige Nachrichten. Wir beobachten, wie diese Verzögerungen den gesamten Lern- und Entscheidungsprozess beeinflussen. Wenn eine Nachricht zu schnell oder zu langsam ankommt, passen wir sie an, um sicherzustellen, dass sie genau richtig ist, ähnlich wie das Moderieren des Tempos, mit dem wir Schüler unterrichten, um sicherzustellen, dass sie die Lektion vollständig verstehen.

2.2 Wie wenden wir „Signalpropagationsverzögerungen“ auf unser KI-Training an?

Wir testen die Idee, dass diese Verzögerungen der Schlüssel zur Entfaltung einer neuen Form von Intelligenz sein könnten, die nicht auf immer größeren Netzwerken, sondern auf der Qualität der Verbindungen beruht. Unsere Erkenntnisse waren aufschlussreich: Es stellt sich heraus, dass die Art und Weise, wie die KI aufgebaut ist, eine große Rolle dafür spielt, wie gut sie funktioniert. Indem wir diese nachdenklichen Verzögerungen zehnmal stärker betonen als zuvor, haben wir festgestellt, dass die KI sich Zeit lässt — ungefähr zehnmal länger — aber das Warten lohnt sich. Dieser langsamere, bedachtsamere Prozess führt zu intelligenteren, leistungsfähigeren KI-Systemen, die die Welt auf eine Weise verstehen, wie sie es noch nie zuvor getan haben, und markiert einen großen Fortschritt in unserem Bestreben, Maschinen zu schaffen, die eigenständig denken und lernen. Während wir unzählige Lösungen aus dieser neuen Methode sammeln, legen wir den Grundstein für eine intelligentere, effizientere KI, die mit weniger erreichen kann und sich damit auf eine Zukunft vorbereitet, in der unsere Rechenleistung wirklich strahlen kann.

3. Evolution durch dezentrale Wissensspeicherung

Ein Eckpfeiler des ursprünglichen Ansatzes von Qubic ist die Verwendung der Blockchain-Technologie zur Speicherung der Ergebnisse des KI-Trainings. Indem Qubic die Ergebnisse des KI-Trainings früherer Epochen direkt auf der Blockchain speichert, stellt es eine Transparenz und Unveränderlichkeit sicher, die einzigartig ist. Dieser Ansatz sichert nicht nur die Daten vor Manipulation, sondern ermöglicht auch eine dezentrale Prüfungsspur des Lernfortschritts der KI. Er repräsentiert eine Verschmelzung von zwei führenden Technologien, Blockchain und KI, wobei das Lernen jeder Epoche die kollektive Intelligenz des Netzwerks verbessert.

Indem Qubic Meilensteine der KI-Entwicklung auf einem dezentralen Hauptbuch archiviert, schafft es ein kooperatives Ökosystem, das den Zugang zum Fortschritt der KI demokratisiert und Forschern und Entwicklern weltweit ermöglicht, zu der kollektiven Intelligenz des Netzwerks beizutragen und von ihr zu profitieren.

4. Technische Tieftauchgänge in den neuen Mining-Algorithmus

Der Mining-Algorithmus verwendet eine Methode, die die KNN simuliert und dadurch seine Problemlösungsfähigkeiten erheblich steigert. Diese Suche nach der richtigen Lösung ist unerbittlich und spiegelt die Suche nach dem Knacken eines Geheimcodes wider, bei der jeder Versuch, ob erfolgreich oder nicht, die Erfahrung und Anpassungsfähigkeit des Systems bereichert. Bei der Entdeckung einer vielversprechenden Lösung wird sie mit dem breiteren Netzwerk zur Validierung geteilt.  

Github-Referenz: https://github.com/qubic/Qiner/blob/2024-march/Qiner.cpp

4.1 Initialisierung: Der Algorithmus beginnt mit dem Aufbau der Umgebung und initialisiert die digitalen „Neuronen“ mit Eingabedaten, ähnlich wie das Vorbereiten von Schülern mit Unterrichtsmaterial zu Beginn einer Stunde. (Zeile 2475 / miner.initialize)

4.2 Mining-Betrieb mit Signalpropagationsverzögerungen: Dies repräsentiert die Kernfunktionalität des Algorithmus, bei der versucht wird, eine Nonce (eine einmalig verwendbare Zahl) zu finden, die spezifische Netzwerkkriterien erfüllt. Dieser Prozess ist mit der innovativen Integration von Signalpropagationsverzögerungen verbunden, die die Fähigkeit des Miners zur Lösung komplexer Probleme effizienter macht. Zeile 2481: (miner.findSolution)

4.3 Suchmethode für Lösungen: Denken Sie daran, als würde man versuchen, eine geheime Zahl (die Nonce) zu erraten. Jedes Mal, wenn Sie versuchen, die geheime Zahl zu finden und keinen Erfolg haben, erhöht sich dieser Zähler um eins. Dieser Prozess läuft weiter, wobei jeder Versuch Sie näher an das Finden der richtigen Zahl bringt, die das Spiel gewinnt. Es ist eine Art, den Score darüber zu halten, wie hart der Computer arbeitet, um das Rätsel zu lösen.
Zeile 2491 (InterlockedIncrement64(&numberOfMiningIterations)

4.4 Netzwerkkommunikation zur Lösungseinreichung: Dies sendet die abgebauten Daten über das Netzwerk zur Überprüfung. Dieser Schritt ist entscheidend für die Integration der Bemühungen des Miners mit dem umfassenderen Blockchain-System und stellt sicher, dass gültige Lösungen erkannt und angemessen belohnt werden. Zeile L2658 (sendData(serverSocket, (char*)&packet, packet.header.size()))

5. Ausblick: Neuer KI-Trainingsalgorithmus von Qubic

Die potenziellen Auswirkungen von Qubics neuem Trainingsalgorithmus sind immens. Indem Qubic ein Modell annimmt, das kontinuierliche Selbstverbesserung und Anpassungsfähigkeit betont, treibt es nicht nur die KI-Technologie voran; es erfindet die Zukunft intelligenter Systeme neu. 

Diese nächste Phase von Qubics KI-Reise, die am 6. März 2024 beginnt, ist mehr als ein Upgrade; es ist ein Schritt näher daran, den Traum von wahrer künstlicher Intelligenz zu verwirklichen. Da die KI beginnt, ihre Nachfolger zu unterrichten, kommen wir einer Welt näher, in der KI autonom Durchbrüche in Wissenschaft, Technologie und vielen anderen Branchen generieren kann. Die Auswirkungen auf das Gesundheitswesen, die Quantencomputing, die Cybersicherheit und darüber hinaus sind tiefgreifend und versprechen Lösungen für einige der drängendsten Herausforderungen der Menschheit.

Die bevorstehende Reise steckt voller Erkenntnisse und Potenzial und markiert einen wichtigen Moment auf der Suche, die vollen Möglichkeiten der wahren künstlichen Intelligenz zu entfalten.