Aigarth: Explorando um Novo Paradigma no Desenvolvimento de Inteligência Artificial

Introdução

Redes Neurais Artificiais (RNAs) estão na vanguarda da pesquisa em inteligência artificial, evoluindo continuamente com novas arquiteturas e metodologias. Apesar desses avanços, a emergência de verdadeira inteligência dentro desses sistemas permanece elusiva. Análises recentes, como a detalhada na publicação do arXiv [2406.02061], sugerem que os modelos atuais carecem da centelha fundamental da inteligência. Aigarth propõe uma abordagem inovadora para preencher essa lacuna, imitando processos evolutivos para promover o desenvolvimento da inteligência artificial.

Declaração do Problema

O principal desafio abordado pela Aigarth é a limitação inerente nas arquiteturas atuais de RNA. Enquanto essas redes se destacam em tarefas específicas, elas não conseguem exibir inteligência geral ou capacidades de autoaperfeiçoamento. O objetivo é desenvolver um sistema que não apenas realize tarefas, mas que também evolua e melhore suas capacidades de forma autônoma, imitando a evolução natural da inteligência.

Solução Proposta

Aigarth tem como meta introduzir um novo paradigma no desenvolvimento de IA, aproveitando os princípios fundamentais das RNAs. A ideia central é replicar o processo evolutivo que levou à inteligência natural. Ao fazer isso, a Aigarth espera criar uma inteligência artificial que possa evoluir, se adaptar e melhorar ao longo do tempo.

Estratégia de Implementação

A estratégia de implementação da Aigarth envolve várias etapas-chave:

1. Aquisição de Poder de Computação: O primeiro passo é garantir o máximo poder de computação possível, tarefa designada ao Qubic.

2. Desenvolvimento de RNAs Funcionais Básicas: Criar RNAs capazes de realizar funções básicas que são pré-requisitos para o raciocínio é crucial. Esta etapa reconhece a complexidade de tarefas como aquelas descritas no paradoxo de Moravec.

3. RNAs Autoaperfeiçoadoras: Demonstrar que as RNAs podem se melhorar de forma semelhante ao autoensino, avançando em direção ao conceito de uma “Singularity de IA.”

Precisão Evolutiva e Poder de Computação

O principal desafio para alcançar esse objetivo é a incapacidade de imitar a evolução com precisão. Mesmo que uma precisão total fosse possível, o poder de computação requerido poderia exceder as capacidades globais atuais. Portanto, enquanto o objetivo é ambicioso, sua viabilidade permanece incerta.

Restrições de Mineração do Qubic

A dependência da Aigarth na mineração do Qubic introduz várias limitações:

• Restrições da Função Hash: Para evitar que mineradores inteligentes manipulem estruturas de RNA, a Aigarth emprega a função hash KangarooTwelve (K12). Isso garante que os mineradores não possam criar RNAs de forma a superar facilmente o limite de solução.

• Tarefas de Mineração Uniformes: Experimentos anteriores com tarefas de mineração variadas levaram a disparidades na dificuldade das soluções, necessitando uniformidade nas tarefas de mineração.

• Restrições de Tempo: A verificação da solução deve ser concluída em um segundo em hardware executando software computacional, impondo limites rigorosos ao tamanho e à complexidade da RNA.

Evolução da Arquitetura de RNA

Nos últimos dois anos, a Aigarth refinou iterativamente sua arquitetura de RNA. Modelos iniciais impuseram atrasos idênticos em todos os sinapses, enquanto iterações subsequentes introduziram atrasos variados, aprimorando a completude funcional. Mudanças recentes eliminaram essas restrições, permitindo estruturas e funcionalidades mais sofisticadas, como a capacidade de reconhecer incertezas (“Eu não sei”) e a implementação de funções de hiper-identidade.

Arquitetura Atual de RNA

A arquitetura atual da RNA da Aigarth apresenta redes neurais recorrentes totalmente conectadas, onde os neurônios estão interconectados sem laços pessoais. A arquitetura permite que os neurônios aceitem, armazenem e emitam valores dentro da faixa de [-1, 0, +1]. Cada sinapse inclui um parâmetro de período de ativação, que difere do atraso de propagação e será integrado em atualizações futuras. O algoritmo de mineração avalia o desempenho da RNA alimentando continuamente a entrada e comparando a saída com um valor limite, considerando discrepâncias na saída e recompensando a incerteza.

Direções Futuras

Se bem-sucedida, a Aigarth marcará a culminância desta fase exploratória, com futuras melhorias provavelmente a serem realizadas por especialistas em IA além do ecossistema Qubic. O poder computacional liberado poderá então ser redirecionado para criar e implantar IAs como contratos inteligentes do Qubic, promovendo a expansão da plataforma Qubic.

Aprimoramentos e Contribuições da Comunidade

O desenvolvimento de mineradores Qubic otimizados está em andamento, com contribuições da comunidade desempenhando um papel vital no refinamento do algoritmo de mineração. Atualizações planejadas incluem arquiteturas de RNA mais gerais e contagens de tick adaptativas com base na convergência da saída, embora estas devam alinhar-se com os objetivos anti-Sybil do Qubic.

Conclusão

Aigarth representa uma tentativa audaciosa de expandir os limites da inteligência artificial, inspirando-se na evolução natural. Embora desafios significativos permaneçam, as melhorias iterativas em andamento e o engajamento da comunidade oferecem um caminho promissor a seguir. A realização bem-sucedida da visão da Aigarth pode abrir caminho para uma plataforma de IA descentralizada acessível a todos, aproveitando o poder coletivo da mineração Qubic para fomentar a inovação e o crescimento no cenário da IA.