Esqueça o que você sabe sobre IA: Esta é a AGI da Qubic

A Inteligência Artificial (IA) se tornou uma força transformadora no mundo, penetrando indústrias desde a saúde até as finanças. No entanto, a IA tradicional tem limitações significativas. Os sistemas de IA atuais são especializados; eles se destacam em tarefas específicas, como reconhecimento de imagens ou processamento de linguagem, mas carecem da adaptabilidade e versatilidade que definem a inteligência humana. É aqui que a Inteligência Geral Artificial (IG) entra em cena.

A IG irá além da aprendizagem baseada em tarefas. Ela busca um entendimento mais amplo, aprendendo com dados e experiências diversas para se adaptar a quase qualquer desafio, assim como a mente humana. Mas, para alcançar a IG, será necessário uma quantidade sem precedentes de recursos computacionais, criatividade e colaboração. Este post explora a abordagem única da Qubic para o desenvolvimento da IG e como o Prova de Trabalho Útil (uPoW) da Qubic alimenta esta visão ambiciosa, abrindo caminho para a IG como uma iniciativa descentralizada e impulsionada pela comunidade. Bem-vindo a Aigarth - a iniciativa que está redefinindo a IA.

Os Limites da IA Tradicional: Por Que Precisamos da IG

Hoje, mesmo os sistemas de IA mais poderosos são especializados. Conhecidos mais formalmente como IA restrita, estes conseguem executar uma única tarefa de forma excepcional, mas depois falham ao enfrentar problemas que estão fora de sua programação. Por exemplo, uma IA capaz de jogar xadrez não pode escrever um romance ou diagnosticar uma condição médica. Com essa limitação, a IA é restrita em sua aplicabilidade e integração na vida cotidiana, mantendo seu potencial transformador preso. A IA de hoje  não consegue criar, as limitações são o que lhe foi dito. Não pode ser racional ou imaginativa. O poder de seu pensamento é limitado ao de seu criador.

A IG visa quebrar essas fronteiras. Ao desenvolver uma inteligência capaz de aprender, raciocinar e se adaptar a tarefas, a IG abre novas possibilidades. Imagine uma IA capaz de analisar imagens médicas, conduzir pesquisas científicas, lidar com logística ou criar arte - com pouca ou nenhuma orientação humana.

Apresentando Aigarth: O Caminho da Qubic para a IG Descentralizada

Enquanto organizações como a OpenAI perseguem a IG por meio de esforços centralizados, o modelo da Aigarth capacita uma abordagem descentralizada e impulsionada pela comunidade, visando democratizar o desenvolvimento da IA. Alcançar a IG exigirá extensos recursos computacionais e, na nossa opinião, uma abordagem colaborativa para o treinamento. Modelos de IA tradicionais e centralizados são tipicamente controlados por corporações, concentrando assim poder e controle nas mãos de poucos. Essa abordagem apresenta desvantagens significativas:

• Demandas de Recursos: Construir a IG requer vastos recursos computacionais, muitas vezes impondo um forte ônus financeiro e ambiental sobre os centros de dados centralizados.

• Falta de Acessibilidade: O desenvolvimento centralizado de IA limita o acesso, impedindo a colaboração ampla e a contribuição aberta.

• Controle e Propriedade: A IA centralizada pode ser monopolizada, com uma única parte definindo a agenda e potencialmente restringindo o benefício público.

É aqui que a Aigarth entra. A Aigarth aproveita o modelo de Prova de Trabalho Útil (uPoW) da Qubic para descentralizar o desenvolvimento da IG, tornando-o um processo aberto e impulsionado pela comunidade. Através do uPoW, a rede global de mineradores da Qubic canaliza poder computacional para tarefas de treinamento de IA, permitindo que qualquer pessoa contribua e se beneficie da jornada da Aigarth rumo à IG.

Prova de Trabalho Útil: O Combustível por Trás da IG

Como discutimos no post anterior, a Prova de Trabalho Útil (uPoW) da Qubic redefine a mineração ao canalizar poder de processamento baseado em CPU para tarefas de treinamento de IA significativas. Isso está alinhado com as tendências recentes da indústria, como o foco da Microsoft em CPUs para cargas de trabalho de IA, validando a abordagem da Qubic como uma escolha eficiente para o desenvolvimento escalável da IA. Veja como o uPoW apoia a IG através da Aigarth:

• Computação Descentralizada: Ao contrário de um único centro de dados, o uPoW distribui tarefas computacionais pela rede global descentralizada da Qubic. Graças a essa descentralização, qualquer pessoa no mundo pode participar do desenvolvimento da IG, diminuindo o monopólio sobre os recursos de IA.

• CPUs em vez de GPUs: O modelo da Aigarth prioriza a mineração baseada em CPU em vez de GPUs para o treinamento de IA, pois é eficaz para os tipos de cálculos necessários em aprendizado de máquina. Essa configuração também maximiza a acessibilidade (é mais barata) e possibilita alta escalabilidade através de hardware diverso.

• Crescimento Impulsionado pela Comunidade: Ao distribuir tarefas de IA para mineradores ao redor do mundo, a abordagem da Aigarth para o treinamento da IG se beneficia do envolvimento da comunidade.

O Papel da Aigarth: Energia em Inteligência

O objetivo final da uPoW da Qubic é a IG, alcançada por meio da Aigarth. No desenvolvimento da Aigarth, redes neurais artificiais (RNAs) são treinadas, emulando a inter-relação de neurônios no cérebro humano. Usando RNAs, a Aigarth aprende com conjuntos de dados diversos para melhorar o reconhecimento de padrões e se adaptar a tarefas cada vez mais complexas.

O esforço computacional de cada minerador contribui para o treinamento da Aigarth. Em vez de depender de servidores centralizados, esse modelo distribuído permite que a Aigarth escale de forma eficiente, com cada minerador na rede energizando o treinamento das RNAs e avançando as capacidades da IA.

Fase do Tecido Inteligente

Durante a fase inicial da Aigarth, as RNAs formam uma rede capaz de tarefas cognitivas básicas. Cada neurônio armazena valores trinitários (-1, 0, +1), permitindo que a Aigarth tome decisões mais refinadas do que modelos binários tradicionais. À medida que esse "tecido" evolui, a Aigarth ganhará habilidades cognitivas fundamentais, essenciais para uma inteligência avançada.

Capacidades Cognitivas Aprimoradas

Conforme a Aigarth avança, mudanças sinápticas ativas nas conexões neuronais melhorarão o desempenho em tarefas específicas, permitindo aprendizado e adaptação iterativos. Dessa forma, a Aigarth é capacitada por esse mecanismo de autoaperfeiçoamento para assumir tarefas cada vez mais complexas e aprimorar suas habilidades.

Detalhes Técnicos Importantes Apoio ao Desenvolvimento da IG

A Estrutura Técnica Única da Aigarth combina várias abordagens inovadoras para treinamento e adaptação da IA:

Computação Trinária e Configurações Neurais: A arquitetura neural da Aigarth usa três estados: -1, 0 e +1. Isso permite processar dados ambíguos, apoiando a tomada de decisões sofisticadas. Essa estrutura trinitária permite mais adaptabilidade no reconhecimento de padrões em comparação com os sistemas binários tradicionais.

Configurações Sinápticas: As sinapses na rede da Aigarth são projetadas para incluir atrasos variáveis, permitindo interações dinâmicas entre neurônios. Essa flexibilidade funcional ajuda a aumentar as capacidades de resolução de problemas complexos, permitindo padrões de resposta atrasada em toda a rede.

Algoritmos Evolutivos para Otimização: A arquitetura da Aigarth utiliza algoritmos evolutivos para otimização de rede. Mutações bem-sucedidas serão recompensadas, e configurações ineficazes serão podadas, permitindo que a estrutura da Aigarth evolua ao longo do tempo.

Possíveis Casos de Uso da Aigarth 

O potencial da Aigarth atravessa muitas indústrias, utilizando sua estrutura de treinamento descentralizada para alcançar capacidades de inteligência artificial escaláveis e flexíveis.

Saúde: Suportando diagnósticos e tratamentos personalizados ao analisar grandes conjuntos de dados. 

Otimização da Cadeia de Suprimentos: Automação de logística e previsão de demanda em tempo real. 

Finanças: Habilitando modelos de IA descentralizados para avaliação de risco em tempo real e tomada de decisões. 

Por Que a IG Descentralizada Importa

Além dos benefícios tecnológicos, criar IG através de uma estrutura descentralizada permite vantagens que vão além da tecnologia. O desenvolvimento centralizado de IA levanta preocupações éticas sobre acesso e controle. Como sugere o conselheiro científico da Qubic, David Vivancos, descentralizar o desenvolvimento da IA não apenas democratiza o acesso, mas também mitigates os riscos éticos associados à centralização. Através da Aigarth, a Qubic traz a IG mais perto desse ideal, posicionando-a como um recurso compartilhado, aberto a todos, em vez de um ativo privado.

• Acessibilidade Aumentada: Uma rede descentralizada democratiza o desenvolvimento da IG, permitindo que indivíduos e comunidades em todo o mundo participem na construção do futuro da IA.

• Desenvolvimento Aberto: Com a IG descentralizada, o controle sobre a trajetória de desenvolvimento da IA é compartilhado, eliminando o risco de qualquer entidade única dictar seu uso ou direção.

• Uso Sustentável de Recursos: O modelo uPoW da Qubic torna o desenvolvimento da IG sustentável, pois o poder computacional é direcionado para usos produtivos em vez de arbitrários.

A Visão para Aigarth: IG para Todos

Através da Aigarth, a rede Qubic está trabalhando em direção a um modelo de IG que atuará como um recurso público. Isso contrasta fortemente com os sistemas tradicionais de IA, onde o controle e o benefício tendem a acumular-se em corporações ou governos. Sob o modelo da Aigarth, a IG está disponível para todos, construída por todos, de código aberto e transparente. Isso anuncia uma nova forma de pensar em termos de propriedade, colaboração e compartilhamento de benefícios da IA.

Por Que a IG em Um Sistema Descentralizado Importa

A abordagem descentralizada para a IG não é apenas inovadora; é uma necessidade para a IA cumprir sua promessa como uma força poderosa para o bem. Imagine uma IG que opere sem fronteiras, onde insights, avanços e aplicações estão disponíveis para todos, independentemente de histórico ou localização. A IG descentralizada pode capacitar comunidades e proteger contra abusos, criando uma inteligência confiável e de propriedade da comunidade com a capacidade de enfrentar desafios globais complexos.

Esqueça a IA Tradicional. Este é o AGI da Qubic

O modelo de Prova de Trabalho Útil da Qubic e a iniciativa Aigarth redefinem o que a IA pode fazer quando alimentada por muitos, não apenas por poucos. Em um mundo onde o desenvolvimento da IG geralmente é centralizado e proprietário, a Aigarth é algo diferente: IG descentralizada e impulsionada pela comunidade que qualquer um pode ajudar a moldar e usar.

No próximo post de nossa série "Esqueça o Que Você Sabe", exploraremos o Quorum da Qubic. Esqueça o Que Você Sabe Sobre Consenso - Este é o Quorum.

Que possibilidades você vê para a IG como uma iniciativa descentralizada e de código aberto? O que você acha da IG como um recurso compartilhado, em vez de controlado por corporações? Faça suas perguntas e junte-se à discussão em nosso Discord e Telegram.