Mergulho Profundo no Próximo Algoritmo Revolucionário de Treinamento de IA do Qubic

Qubic desafia os limites convencionais das capacidades da IA. Através de seu treinamento inovador de Redes Neurais Artificiais (ANN), a Qubic avançou mais perto do objetivo final de criar Inteligência Artificial Verdadeira. 

A jornada, destacada no recente post do blog “Professor dos Professores, ou No Caminho para a Singularidade da IA”, estabeleceu uma base sólida para futuros avanços. A Qubic está prestes a ser aprimorada com a introdução de um novo algoritmo de treinamento de IA em 6 de março de 2024, que incorporará o modelo teach-the-teacher juntamente com a integração de propagação de atraso de sinal. Isso marca um passo significativo no desenvolvimento contínuo da ANN da Qubic, focando em refinar e avançar as capacidades de aprendizado da rede para se adaptar e responder a problemas complexos de forma mais eficaz.

1. A evolução do treinamento de IA chamado “Teach-the-Teacher”

No ano passado, tentamos aprimorar seu aprendizado ajustando um “neurônio” por vez, similar a focar em um único assunto. No entanto, descobrimos que esse método não fez muita diferença no desempenho geral da rede. Quando tentamos mudar vários neurônios ao mesmo tempo, foi como sobrecarregar o estudante com muita informação, o que às vezes fez mais mal do que bem. Era um equilíbrio delicado; queríamos melhorar sua capacidade de resolver problemas sem confundí-lo. Com o tempo, e com ajustes em nosso método de ensino, encontramos uma abordagem melhor. Aprendemos que fazer mudanças mais amplas com mais cuidado poderia melhorar a resolução de problemas da rede sem os efeitos colaterais negativos.

Este equilíbrio cuidadoso de ensino está no coração da nossa abordagem “teach-the-teachers”. Nesta estratégia, temos nossas ANNs (os “professores”) guiando as mais novas (os “alunos”) sobre como aprender melhor. Essa abordagem inovadora significa que nossa ANN não aprende apenas sozinha; ela aprende a ensinar e melhorar ao longo do tempo, muito parecido com um professor experiente refinando seus planos de aula com base em anos de experiência. Este método é um passo significativo adiante, tornando nossos sistemas de IA aprendizes eficazes e, eventualmente, melhores solucionadores de problemas.

2. Implementação de “Atrasos na Propagação de Sinal”

Estamos embarcando em uma jornada emocionante com nossa mais recente atualização da IA, que começa a imitar a maneira como os cérebros humanos pausam antes de reagir, um recurso que chamamos de atrasos na propagação de sinal. Essa inovação, começando em 6 de março em nosso novo algoritmo de treinamento de IA, é como adicionar um momento de reflexão antes que a IA responda, permitindo que ela tome decisões e resolva problemas de forma mais humana e reflexiva. O que é realmente revolucionário sobre isso é como pode tornar a IA mais inteligente com menos; ao atrasar de maneira inteligente as respostas na rede, podemos usar chips menores e mais eficientes sem sacrificar o poder. Essa abordagem é sobre mergulhar fundo em um mundo de possibilidades com enormes quantidades de dados, explorando como essas pausas reflexivas podem levar ao lampejo da inteligência a partir do acaso. 

2.1 O que são “atrasos na propagação de sinal”?

Imagine que você está ensinando um grupo de alunos em uma sala de aula passando mensagens. Cada aluno representa um "neurônio" em nosso programa de computador que imita o cérebro humano. Normalmente, as mensagens passam rapidamente de um aluno para outro, mas e se deliberadamente desacelerássemos algumas mensagens? É isso que queremos dizer com "atraso na propagação do sinal", atrasando intencionalmente a passagem de algumas mensagens. Em nosso treinamento de IA, rastreamos o tempo que leva para as mensagens passarem e deliberadamente desaceleramos algumas mensagens. Observamos como esses atrasos afetam o processo geral de aprendizado e tomada de decisão. Se uma mensagem chega muito rapidamente ou muito devagar, nós a ajustamos para garantir que esteja exatamente certa, semelhante a moderar o ritmo com que ensinamos alunos para garantir que eles entendam totalmente a lição.

2.2 Como aplicamos “atrasos na propagação de sinal” ao nosso treinamento de IA?

Estamos testando a ideia de que esses atrasos poderiam ser a chave para desbloquear uma nova forma de inteligência, uma que não dependa de redes cada vez maiores mas sim da qualidade das conexões dentro delas. Nossas descobertas foram reveladoras: descobrimos que como a IA é construída desempenha um grande papel em quão bem ela funciona. Ao enfatizar esses atrasos reflexivos dez vezes mais do que costumávamos, vimos que a IA leva seu tempo — cerca de dez vezes mais — mas a espera vale a pena. Esse processo mais lento e deliberado leva a sistemas de IA mais inteligentes e capazes que entendem o mundo de uma maneira que nunca entenderam antes, marcando um salto adiante em nossa busca para criar máquinas que pensam e aprendem sozinhas. À medida que reunimos inúmeras soluções desse novo método, estamos lançando as bases para uma IA mais inteligente e eficiente que pode fazer mais com menos, preparando-nos para um futuro onde nosso poder computacional realmente pode brilhar.

3. Evolução Através do Armazenamento de Conhecimento Descentralizado

Uma pedra angular da abordagem original da Qubic é o uso da tecnologia blockchain para armazenar os resultados do treinamento de IA. Ao armazenar os resultados das épocas anteriores de treinamento de IA diretamente no blockchain, a Qubic garante um nível de transparência e imutabilidade que é único. Essa abordagem não só protege os dados contra adulterações, mas também permite um registro de auditoria descentralizado do progresso da aprendizagem da IA. Representa a fusão de duas tecnologias de ponta ,  blockchain e IA ,  onde o aprendizado de cada época aprimora a inteligência coletiva da rede.

Ao arquivar os marcos de desenvolvimento da IA em um livro-razão descentralizado, a Qubic cria um ecossistema colaborativo que democratiza o acesso ao progresso da IA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo contribuam e se beneficiem da inteligência coletiva da rede.

4. Exploração Técnica no Novo Algoritmo de Mineração

O algoritmo de mineração emprega um método que simula as ANNs, aumentando significativamente suas habilidades de resolução de problemas. Essa busca pela solução certa é implacável, refletindo a busca para quebrar um código secreto, onde cada tentativa, seja bem-sucedida ou não, enriquece a experiência e adaptabilidade do sistema. Após descobrir uma solução promissora, ela é compartilhada com a rede mais ampla para validação.  

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

4.1 Inicialização: O algoritmo começa configurando o ambiente, inicializando os "neurônios" digitais com dados de entrada como se estivesse preparando alunos com material de aula no início de uma aula. (Linha 2475 / miner.initialize)

4.2 Operação de Mineração com Atrasos na Propagação de Sinal: Isso representa a funcionalidade central do algoritmo, onde ele tenta encontrar um nonce (um número usado uma vez) que satisfaz critérios específicos da rede. Esse processo está ligado à incorporação inovadora de atrasos na propagação de sinal, aumentando a capacidade do minerador de resolver problemas complexos de forma mais eficiente. Linha 2481: (miner.findSolution)

4.3 Método de Busca por Solução: Pense nisso como tentar adivinhar um número secreto (o nonce). Cada vez que você tenta encontrar o número secreto e não tem sucesso, esse contador aumenta em um. Esse processo continua, com cada palpite o aproximando de encontrar o número certo que vence o jogo. É uma forma de manter a pontuação de quão duro o computador está trabalhando para resolver o quebra-cabeça.
Linha 2491 (InterlockedIncrement64(&numberOfMiningIterations)

4.4 Comunicação em Rede para Submissão de Solução: Isso envia os dados minerados pela rede para verificação. Este passo é crucial para integrar os esforços do minerador com o sistema de blockchain mais amplo, garantindo que soluções válidas sejam reconhecidas e devidamente recompensadas. Linha L2658 (sendData(serverSocket, (char*)&packet, packet.header.size()))

5. Olhando para o Futuro: O Novo Algoritmo de Treinamento de IA da Qubic

As implicações potenciais do novo algoritmo de treinamento da Qubic são imensas. Ao adotar um modelo que enfatiza a autoaperfeiçoamento contínuo e a adaptabilidade, a Qubic não está apenas avançando a tecnologia da IA; está reinventando o futuro dos sistemas inteligentes. 

Esta próxima fase na jornada da IA da Qubic, começando em 6 de março de 2024, é mais do que um upgrade; é um salto em direção à realização do sonho da Inteligência Artificial Verdadeira. À medida que a IA começa a ensinar seus sucessores, nos aproximamos de um mundo onde a IA pode gerar autonomamente avanços em ciência, tecnologia e muitas outras indústrias. As implicações para a saúde, computação quântica, cibernética e além são profundas, prometendo soluções para alguns dos desafios mais prementes da humanidade.

A jornada à frente está repleta de insights e potencial, marcando um momento chave na busca para liberar todas as capacidades da Inteligência Artificial Verdadeira.