Результатом експерименту з блокчейном є рій децентралізованих роботів-навчальників

Команда вчених із Бельгії, ймовірно, вирішила одну з найбільших проблем у сфері штучного інтелекту, використовуючи децентралізований метод навчання на основі блокчейну. Хоча дослідження все ще перебуває на ранніх стадіях, його потенційні наслідки можуть варіюватися від революції в дослідженні космосу до створення загрози існуванню людства.

У змодельованому середовищі дослідники розробили спосіб координації навчання між окремими автономними агентами ШІ. Команда використовувала технологію блокчейн, щоб полегшити та захистити комунікацію агентів, таким чином створивши децентралізований «рій» моделей навчання.

Індивідуальні результати навчання для кожного агента в рої потім були використані для розробки більшої моделі ШІ. Оскільки дані оброблялися через блокчейн, ця більша система скористалася перевагами колективного інтелекту зграї без доступу до даних окремих агентів.

ІІ рої

Машинне навчання, концепція, тісно пов’язана зі штучним інтелектом, має багато форм. Типовий чат-бот, наприклад, ChatGPT від OpenAI або Claude від Anthropic, розроблено з використанням кількох методів. Він попередньо навчений за допомогою парадигми під назвою «навчання без нагляду», а потім налаштований за іншою парадигмою, яка називається «навчання з підкріпленням за відгуками людини».

Одна з найбільших проблем із цим підходом полягає в тому, що зазвичай він вимагає, щоб навчальні дані системи були розміщені в централізованій базі даних. Це робить його непрактичним для додатків, які потребують безперервного автономного навчання або там, де важлива конфіденційність.

Дослідницька група провела дослідження блокчейну, використовуючи парадигму навчання під назвою «децентралізоване федеративне навчання». При цьому вони виявили, що можуть успішно координувати моделі, зберігаючи децентралізацію даних.

Ройове забезпечення

Більшість досліджень команди включали вивчення стійкості рою проти різних методів атак. Оскільки технологія блокчейну є спільною обліковою книгою, а навчальна мережа, яка використовувалася в експерименті, була децентралізованою, команда змогла продемонструвати стійкість до традиційних хакерських атак.

Однак вони знайшли остаточний поріг для того, скільки саме роботів-шахраїв може впоратися з групою. Дослідники розробили сценарії з роботами, навмисно створеними для шкоди мережі. До них входили агенти з підлими планами, агенти із застарілою інформацією та роботи, закодовані простими інструкціями зриву.

Хоча проти простих і застарілих агентів було відносно легко захиститися, команда виявила, що розумні агенти з підлими планами можуть зрештою порушити інтелект рою, якщо достатня кількість зможе проникнути в нього.

Це дослідження залишається експериментальним і проводилося лише шляхом моделювання. Але незабаром може настати час, коли зграї роботів можна буде перехресно координувати децентралізованою манерою. Одного дня це може дозволити командам агентів ШІ з різних компаній або країн працювати разом, щоб навчити більшого агента без шкоди для конфіденційності даних.

За темою: Сатоші проти фізики: як квантові біткойн-майнери можуть зробити ASIC застарілим