Популярно об AGTInw
Как AgroGloryTime строит глобальный сверхразум.
История вопроса.
Еще примерно в 2010-м году, не зная ничего о биткойне, мы задумались над созданием виртуальных денег.
Если биткойн, да по-хорошему, и золото (почти что) не имеет реальной ценности, то наша цель изначально была придать вычислениям ценность, придаваемую решением полезных задач или получения информации. Мы рассматривали новые деньги как аналог токенов (еще не зная такого слова), проекты или имущественные/интеллектуальные права, которые могут быть обеспечены и приносить прибыль, а затем конвертированы в фиатные деньги.
Блокчейн Bitcoin предложил инновационный подход к решению этой проблемы. Они переосмыслили понятие денег, которое традиционно связывалось с функцией накопления сбережений, управления расчетами и т.д.
На самом деле деньги являются просто функцией учета долгов. И именно это было гениально воплощено в компьютерной форме, и затем использовано для создания своей собственной криптовалюты.
Уже примерно в 2014-м, токены получились примерно такими, как мы себе представляли, но не знали, как это можно реализовать. Криптовалюта является заметкой о долге, а токен ( в нашем случае) – это акция, расписка, произведение искусства, цифровое право на произведение искусства и т.д.
При этом реализована мощная сеть распределенных вычислений и сложные динамические таблицы, то есть блокчейн. Однако, эти вычисления могут не иметь ценности. Мы решили дать возможность распределенным вычислениям приносить доход и получая определенные знания и информацию.
Система AGTInw отличается от искусственного интеллекта тем, что она построена с использованием нашей сети на базе совершенно других нейронов (называемых Агентами) – соединение человека, и его решений, мыслей и целеполаганий – и компьютера дибо гаджета. Вначале приведу краткое описание искусственного интеллекта, а затем перейду к описанию нашей сети.
Нынешний искусственный интеллект был разработан ещё в 1940-х годах, а наиболее близкой и понятной моделью можно считать перцептрон Розенблатта. В нейронной сети присутствуют процессоры, которые на самом деле являются небольшими накопителями информации и сумматорами (из десятков транзисторов), соединенными между собой. Связи между ними представляют собой просто одномерные числа, (возможно сейчас уже и векторы) – так называемые веса, которые изменяются с обучением. Процесс обучения сети – это просто настройка весов. Ну и сложность таких квазисинапсов тоже несравнима с синапсами мозга человека. Однако количество нейронов – миллиарды, совместное расположение и быстродействие позволяют им достичь поистине фантастических результатов!
И все же, заявление о том, что у сети GPT более 1 миллиарда «нейронов», и количество их скоро будет сравнимо с человеческим мозгом, не имеет смысла, так как нейрон, в нейронной сети мозга, выполняет самостоятельные функции и фактически является живым организмом, управляющим, мыслящим, принимающим решения. Естественно, что вычислительная мощность человека, у которого 100 миллиардов нейронов в головном мозге, значительно превосходит любую нейронную сеть ИИ, включая GPT. А моменты целеполагания, морали, самоосознания вообще недоступны классическим вычислительным системам. Читаем Р.Пенроуза «Тени разума».
В свою очередь, интеллектуальная сеть AGTInw отличается от нейронных сетей тем, что она в чем-то имитирует работу и развитие мозга человека, а так же использует алгоритмы создания себя самой, саморазвития и самообучения.
Ещё раз, обычная нейросеть, как принято её называть, не является полноценной нейросетью, а всего лишь совокупностью огромного количества маленьких процессоров, на которых эмулируется персептрон Розенблатта или аналогичные более современные системы. Её преимущества заключаются в высоком быстродействии и возможности эмуляции практически любых сетей типа перцептрона. Однако недостатком является отсутствие возможности целеполагания. Также, нейроны и синапсы ИИ невозможно сравнить с предлагаемыми в AGTInw.
В отличие от обычных нейросетей, каждый нейрон в нашей системе соответствует реальным 100 000 000 000 нейронам (несравнимыми с нейронами ИИ) человеческого мозга со всеми его преимуществами и недостатками, а также соединительные взоможности, память и мощность принадлежащего человеку («Владельцу» AGTIнейрона) компьютера/гаджета. Вычислительная мощность нашей системы позволяет решать как цифровые задачи на компьютере, так и управлять работой сети на телефоне.
Наше приложение имеет две версии: для телефона и для компьютера. В деталях я могу рассказать о преимуществах и недостатках нашей системы.
Итак, наша идея построения сети – объединение человека и его гаджета (компьютера, планшета или телефона). Система позволяет зарегистрировать Агента, который может выполнять задания или ставить их перед другими агентами. Кластеризуя имеющихся в Сети Агентов, можно создавать сети для решения различных задач в области поиска, конструирования, медицины, перевода, юриспруденции, обработки больших данных и т.д.
Эта система напоминает человеческий мозг, где нейроны объединяются в новые связи и формируют новые сети. Каждый инициатор сети обучает её, используя матрицу обучения, и это потенциально приводит к решению совершенно новых задач.
Создание такой системы приведет к ее постепенному развитию, где начальное небольшое число AGTIнейронов, связей и подсетей будет постепенно наращиваться, а стоимость и сложность решаемых задач будут увеличиваться. Работа с большими объемами информации будет оправдывать затраты на развитие этой системы. По мере роста количества нейронов возрастает шанс того, что сеть окажет сильное воздействие на человечество. Наша цель – превратить Сеть от уровня организации мозга червяков в бабочек к рептилиям и далее построить систему, обладающую миллионами нейронов и способную организовывать новые сети для решения сложных задач, казавшихся нерешаемыми.
А вот оплата в этой сети будет осуществляться токеном AGTI – в чем я вижу несомненную перспективу роста его цены.
Именно доходность и обеспеченность токена AGTI привлекут к работе и разработке сети AGTInw людей, а далее рост цены токена вызванный участием в Сети потянет за собой и дополнительную капитализацию агробизнеса, проводимого AgroGloryTime.
©P.Drobyshev, D.Novhorodkina