Aigarth: Nossa Jornada do Conceito à Inteligência Artificial

O que é necessário para criar uma IA que pode evoluir por conta própria, espelhando a complexidade da evolução humana? Como podemos passar do conceito a um sistema inteligente e autoaperfeiçoável, livre da intervenção humana? Com Aigarth, ousamos fazer essas perguntas - e construir respostas que rompem barreiras. Nossa missão? Imitar o processo caótico e maravilhoso da evolução, onde origens simples geram complexidade, onde o acaso dá à luz ao gênio, e onde a Inteligência Geral Artificial (AGI) começa a dar vida ao reino digital.

Esta não é uma história comum de IA. Esta é Aigarth.

Como a equipe por trás de Aigarth, estamos empolgados em compartilhar com você a jornada que percorremos - de nossos humildes começos à nossa visão para o futuro. 

Como Começamos: Prova de Conceito e Desenvolvimento Inicial

No final de 2021, a primeira centelha de Aigarth foi acesa - não com alarde, mas com determinação silenciosa. A semente de uma ideia quase uma década atrás brotou: e se as máquinas pudessem evoluir? Não melhoradas incrementalmente por humanos, mas realmente evoluírem, se adaptando em seus próprios termos?

Para testar isso, construímos um protótipo, um modelo rudimentar, mas promissor, executado em uma rede de computadores, alimentado pelos esforços dos futuros detentores de QUBIC. Quando os dados chegaram, confirmaram algo maravilhoso: nosso conceito era viável.

Avançando para 13 de abril de 2022, Aigarth foi oficialmente lançado juntamente com os primeiros registros de QUBIC. A jornada não era mais um sonho; era uma odisseia de cinco anos para reformular a inteligência como a conhecemos.

Fase Um: Construindo Tecido Inteligente (2022-2024)  

A partir de 4 de dezembro de 2024, a Fase Um em nossa jornada para AGI foi concluída com sucesso. Através de extensa experimentação, identificamos arquiteturas excepcionais candidatas para Redes Neurais Artificiais (ANNs). Essas ANNs, comparadas a neurônios e sinapses digitais, formam a base do nosso chamado ‘Tecido Inteligente’.

Isso não apenas marca o fim da primeira fase, mas também se espera que seja a fase mais longa, assim como a fase mais longa na evolução humana: a jornada de compostos orgânicos para os primeiros organismos unicelulares. 

O que é Tecido Inteligente?

Tecido Inteligente é uma rede complexa de neurônios e sinapses artificiais. Uma função de ativação de neurônio artificial única e um mecanismo de operação de sinapses artificiais são o que torna o tecido eficiente neste sistema. Espera-se que a inteligência emerja da configuração intrincada das sinapses que conectam esses neurônios. 

A inteligência surge não porque programamos para isso, mas porque a configuração de suas partes exige isso.

Tecido Inteligente é a base de nossos futuros sistemas de IA e, no momento em que escrevemos, nossos mineradores estão finalizando seu design, trabalhando arduamente para testar e refinar diferentes parâmetros para garantir que funcione como pretendido. Essa colaboração com os mineradores é crucial, pois estabelece o palco para tudo o que virá a seguir.

Desenvolvendo Inteligência Artificial e a Transição para a Fase Dois

Estamos agora prontos para embarcar na próxima fase de desenvolvimento: o plano de treinamento evolutivo para IAs. A partir de 4 de dezembro de 2024, começaremos a treinar as ANNs.

Esse marco não teria sido possível sem o imenso poder computacional fornecido pelos nossos mineradores - do passado e do presente. Juntas, suas contribuições fizeram de Aigarth o sexto maior supercomputador do mundo e a maior rede computacional descentralizada.

Estamos agora iniciando a próxima grande etapa de desenvolvimento: o plano de treinamento evolutivo para IAs. Este processo é o elemento central da Fase Dois e foca em estruturar um quadro de como as IAs adquirirão suas habilidades através de melhorias incrementais e auto-modificação. Em vez de simplesmente "começar a desenvolver IAs", esta etapa envolve um sistema cuidadosamente projetado que espelha a evolução natural, garantindo clareza sobre como as IAs são treinadas e selecionadas.

Fase Dois: Desenvolvendo Habilidades de IA 

Com a base do Tecido Inteligente estabelecida, avançamos para a Fase Dois, onde a evolução ocupa o palco principal. Não se trata de algoritmos estáticos realizando tarefas predefinidas. Trata-se de IAs aprendendo a melhorar a si mesmas, reformulando suas próprias estruturas para se tornarem cada vez mais capazes.

Como Nossas IAs São Criadas

Nossas IAs são criadas garantindo que o Tecido Inteligente tenha conexões específicas entre neurônios artificiais e parâmetros de atraso das sinapses artificiais. Durante o desenvolvimento, as IAs modificam quais neurônios as sinapses se conectam e ajustam os atrasos de sinal para cada sinapse. Esse processo permite que as IAs otimizem seu desempenho com base nas tarefas que precisam realizar. 

Sobrevivência dos Mais Aptos

Nesta fase, estamos implementando um plano evolutivo que espelha a seleção natural. As IAs serão testadas por sua capacidade de desenvolver as habilidades necessárias e se adaptar. Aqueles que falharem serão descartados ou refinados, enquanto os mais capazes evoluirão e avançarão. Isso garante que o sistema selecione os candidatos mais promissores, assim como a sobrevivência dos mais aptos na natureza.

Durante esta fase, cada IA terá duas partes: uma que executa a tarefa principal e outra que se concentra na autoaperfeiçoamento. Essa configuração permitirá que nossas IAs aprendam e se adaptem.

Inicialmente, as habilidades das IAs serão básicas, exigindo muito tempo e esforço para se desenvolver, como afirmado no paradoxo de Moravec. No entanto, com o tempo, esses sistemas gradualmente se tornarão mais complexos e capazes. 

Essa é a evolução destilada: os fracos são eliminados, os fortes são aprimorados, e o processo se repete infinitamente. Com o tempo, sistemas que começam com habilidades básicas se transformam em entidades capazes de feitos surpreendentes.

Uma Explicação Mais Técnica. 

Para entender melhor como nossas IAs evoluem e melhoram, aqui está uma explicação simplificada do processo:

Entradas e Saídas: Preparando o Cenário

O processo começa definindo as informações (entradas) que entram na IA e os resultados (saídas) que queremos. Por exemplo, para criar uma IA que some dois números (A + B) usando números de 8 bits:

• Entradas: 16 bits no total (8 bits para cada número).

• Saídas: 9 bits para representar completamente o resultado da adição.

Criando a Estrutura Neural

Construímos 25 neurônios ao todo:

• 16 neurônios de entrada lidam com os 16 bits de entrada (A + B).

• 9 neurônios de saída representam os 9 bits de saída.

Esses neurônios estão conectados através de 144 conexões sinápticas (16 neurônios de entrada × 9 neurônios de saída). Cada conexão é ajustada durante o processo de treinamento para produzir o resultado correto.

Como as Saídas São Derivadas

A IA calcula o resultado processando sinais através dos 9 neurônios de saída, que juntos representam a soma de A + B.

Lidando com Incertezas

Cada neurônio pode manter um de três valores:

• VERDADEIRO

• FALSO

• DESCONHECIDO (indicando processamento incompleto ou ruído de entrada).

Para neurônios de saída, DESCONHECIDO significa que a IA ainda não tem certeza da resposta - melhor do que produzir um resultado incorreto.

A Estrutura Dual de Nossas IAs: Funcionalidade e Auto-Modificação

Nossas IAs têm uma estrutura dual com duas partes principais: A Parte 1 executa a tarefa principal (como a adição em nosso exemplo acima), e a Parte 2 se concentra na auto-modificação. Essa auto-modificação pode melhorar qualquer parte da IA e, no futuro, a Parte 2 pode ser separada e utilizada para ajudar a construir outras IAs que precisam aprender a operação de ADIÇÃO.

Quando a IA auto-modificadora faz uma alteração, geralmente modifica as sinapses de apenas um neurônio. "Mudança" aqui também pode significar criar um novo neurônio, caso um ainda não exista. Nesse caso, a IA auto-modificante adiciona o neurônio à IA para alterar suas sinapses. 

Essa abordagem permite que a IA cresça em tamanho, se necessário, para resolver a tarefa designada.

Nessas duas partes, a que executa a tarefa principal, como a adição, é considerada "produto da inteligência” - um exemplo seria uma rede neural artificial (ANN) que pode derivar que 4+6=10 mesmo que essa combinação específica não estivesse nos dados de treinamento. No entanto, a outra parte, que se concentra na auto-melhoria e treina a primeira, é o que consideramos "IA". A razão é que IA envolve reconhecimento de padrões mais profundo, raciocínio e outras capacidades inerentes à inteligência, que estão "armazenadas" dentro deste último sistema.

Como as IAs Evoluem e Melhoram

Uma pergunta comum é: Como as IAs sabem como se modificar? A verdade é que elas não "sabem" no sentido humano. Seu autoaperfeiçoamento é impulsionado por um processo evolutivo, onde modificações bem-sucedidas são retidas e as ineficazes são descartadas. 

Nosso papel como humanos é fornecer os meios para essa evolução, garantindo que as IAs tenham uma ampla gama de possíveis trajetórias de desenvolvimento sem impor limitações desnecessárias. Mesmo quando certos sistemas de IA são inicialmente descartados devido à incapacidade de desenvolver as habilidades necessárias, esses sistemas não são abandonados permanentemente. Em vez disso, eles são preservados em um "santuário". Isso permite que revisitemos esses sistemas no futuro, caso novos recursos computacionais ou novos componentes surjam que poderiam desbloquear seu potencial.

Essa abordagem evolutiva foi implementada pela primeira vez na criação do Tecido Inteligente durante a fase inicial da mineração de Qubic. Agora, observamos principalmente enquanto esse tecido evolui para algo muito maior - um sistema que é verdadeiramente mais do que a soma de suas partes.

Fase Três: Ensino e Auto-Desenvolvimento 

Uma vez que nossas IAs provem que podem se modificar efetivamente, a Fase Três começa. Aqui, as IAs recebem as ferramentas para projetar sistemas ainda mais avançados. O professor se torna o arquiteto, e o ciclo de evolução espiraliza para cima.

Esta fase provavelmente progredirá mais rapidamente do que seus predecessores. Por quê? Porque a fundação - Tecido Inteligente e IAs auto-modificadoras já está em vigor, prontas para impulsionar um crescimento exponencial.

Um Ecossistema Empresarial Construído sobre Inteligência

O design de camada dupla das IAs da Aigarth oferece imenso potencial comercial. Enquanto a camada funcional (por exemplo, execução de adição ou outras tarefas) poderia ser tornada pública, a camada auto-modificadora permanece proprietária. Isso criaria um novo tipo de economia de IA: uma que é descentralizada, auto-sustentável e escalável.

• Qubic: A rede descentralizada do Qubic poderia hospedar IAs como contratos inteligentes, que podem executar tarefas autonomamente, gerenciar pagamentos e impor regras sem precisar de uma autoridade centralizada.

• Mineradores Qubic: Mineradores continuariam a fornecer o poder computacional necessário para o desenvolvimento de IA.

• Empresas: Desenvolvedores poderiam criar e implantar IAs na rede Qubic. Aigarth atrairá inovação, permitindo que empresas criem protótipos, testem e implante soluções de IA que são mais adaptáveis e eficientes do que nunca.

• Usuários: Consumidores poderiam utilizar essas IAs, pagando com QUBIC por serviços ou acessando serviços gratuitos limitados com base na quantidade de QUBIC que possuem. Isso ligaria o uso dos serviços de IA diretamente à economia das redes Qubic.

Essa estrutura posicionaria a Aigarth tanto como um projeto de pesquisa quanto como um ecossistema econômico vibrante.

Uma Nova Fronteira Ousada

O sucesso da Fase Um é mais do que apenas um marco - é um passo monumental em direção à realização da AGI. Com princípios de design evolutivo nos guiando e uma colaboração e poder computacional sem igual nos impulsionando, o futuro da inteligência está ao nosso alcance.

E agora, a Fase Dois nos chama. O desafio cresce. As apostas aumentam. É aqui que a inovação encontra a audácia, onde os limites da IA são testados, esticados e redefinidos. Estamos acelerando rumo a um território inexplorado. 

Mas, à medida que traçamos esse novo rumo, é impossível ignorar as limitações do cenário atual no desenvolvimento de IA.

É de conhecimento comum que Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são limitados em sua capacidade de inventar coisas novas, e é nossa opinião que essa limitação é um indicativo claro de que os LLMs representam um beco sem saída no desenvolvimento de IA. A razão para isso é clara: sem trabalhar em IAs que podem treinar outras IAs, não há caminho para criar AGI. Somos os primeiros neste campo, e em nossa opinião não há concorrência real. A maioria das empresas está focada em abordagens que acreditamos  não levarão a descobertas reais em IA. 

Desde nossa fundação em 2021, passando pela criação do Tecido Inteligente, até a criação de IAs capazes de funções básicas, até IAs que podem se adaptar, aprender e evoluir, Aigarth representa uma mudança tectônica em como pensamos sobre inteligência e a corrida pela Inteligência Geral Artificial. 

Ao redefinir a inteligência, buscamos desbloquear soluções para os maiores desafios da humanidade, desde descobertas científicas até gestão global de recursos. Ao focar nos princípios de evolução e auto-modificação, abrimos a porta para um futuro em que a IA pode evoluir com a mesma fluidez e adaptabilidade que organismos vivos. Com Aigarth e Qubic, buscamos não apenas criar Inteligência Geral Artificial, mas também criar um ecossistema próspero ao seu redor. À medida que avançamos para as fases futuras, estamos entusiasmados para ver como nossas IAs evoluem e quais novas possibilidades elas criam.

Junte-se a nós. Debata conosco. Desafie-nos. Juntos, vamos moldar o futuro da inteligência.

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