Wie AgroGloryTime eine globale Superintelligenz aufbaut.

Hintergrund.
Um 2010 herum, als wir noch nichts über Bitcoin wussten, dachten wir darüber nach, virtuelles Geld zu schaffen.
Während Bitcoin und Gold (fast) keinen realen Wert haben, war es von Anfang an unser Ziel, dem Rechnen den Wert zu geben, der mit dem Lösen nützlicher Probleme oder dem Erhalt von Informationen verbunden ist. Wir sahen neues Geld analog zu Token (dieses Wort kannten wir noch nicht), Projekten oder Eigentum/geistigen Rechten, die gesichert werden können und Einnahmen generieren und dann in Fiatgeld umgewandelt werden.
Die Bitcoin-Blockchain hat einen innovativen Ansatz zur Lösung dieses Problems geboten. Sie definierten den Begriff des Geldes neu, der traditionell mit der Funktion der Anhäufung von Ersparnissen, der Verwaltung von Abrechnungen usw. verbunden war.
In Wirklichkeit ist Geld einfach nur eine Funktion der Verrechnung von Schulden. Und das wurde auf geniale Weise in Computerform gebracht und dann zur Schaffung einer eigenen Kryptowährung verwendet.

Bereits 2014 stellte sich heraus, dass Token in etwa dem entsprachen, was wir uns vorgestellt hatten, aber wir wussten nicht, wie wir es umsetzen sollten. Kryptowährung ist ein Schuldschein und ein Token (in unserem Fall) ist eine Aktie, eine Quittung, ein Kunstwerk, ein digitales Recht auf ein Kunstwerk usw.
Damit wird ein leistungsfähiges Netzwerk aus verteilten Rechnern und komplexen dynamischen Tabellen, d. h. eine Blockchain, implementiert. Diese Berechnungen sind jedoch möglicherweise nicht aussagekräftig. Wir haben beschlossen, das verteilte Rechnen zu ermöglichen, um Einnahmen zu erzielen und Wissen und Informationen zu gewinnen.
Das AGTInw-System unterscheidet sich von der künstlichen Intelligenz dadurch, dass es auf der Grundlage unseres Netzwerks aus völlig unterschiedlichen Neuronen (Agenten genannt) aufgebaut ist, das Menschen und ihre Entscheidungen, Gedanken und Zielsetzungen mit einem Computer-Dibo-Gerät verbindet. Ich werde zunächst eine kurze Beschreibung der künstlichen Intelligenz geben und dann zu einer Beschreibung unseres Netzes übergehen.
Die heutige künstliche Intelligenz wurde in den 1940er Jahren entwickelt, und das Perzeptron von Rosenblatt kann als das am nächsten liegende und verständlichste Modell angesehen werden. Ein neuronales KI-Netz enthält Prozessoren (sogenannte “Neuronen”), die eigentlich kleine Informationsspeicher und Addierer (bestehend aus Dutzenden von Transistoren) sind, die miteinander verbunden sind. Die Verbindungen zwischen ihnen (Quasi-Synapsen) sind einfach eindimensionale Zahlen (vielleicht jetzt auch Vektoren) – so genannte Gewichte, die sich beim Lernen verändern. Der Prozess des Trainings eines KI-Netzwerks besteht einfach darin, die Skalen einzurichten. Nun, die Komplexität solcher Quasi-Synapsen ist auch nicht mit den Synapsen des menschlichen Gehirns vergleichbar. Die Anzahl der Neuronen – Milliarden -, der gemeinsame Standort und die schnelle Leistung ermöglichen es ihnen jedoch, wirklich fantastische Ergebnisse zu erzielen!

Die Aussage, dass das GPT-Netz mehr als eine Milliarde “Neuronen” hat und der Mensch deutlich weniger, ergibt jedoch keinen Sinn, da ein Neuron im neuronalen Netz des Gehirns unabhängige Funktionen ausübt und eigentlich ein lebender Organismus ist, der steuert, denkt und Entscheidungen trifft. Natürlich ist die Rechenleistung eines Menschen mit 100 Millionen Neuronen im Gehirn jedem neuronalen KI-Netzwerk, einschließlich GPT, weit überlegen. Und die Momente der Zielsetzung, der Moral und des Selbstbewusstseins sind für klassische Computersysteme im Allgemeinen unzugänglich. Wir lesen R. Penroses “Shadows of the Mind”.

Das intelligente Netz AGTInw wiederum unterscheidet sich von den neuronalen Netzen dadurch, dass es in gewisser Weise die Arbeit und die Entwicklung des menschlichen Gehirns nachahmt und Algorithmen zur Selbsterzeugung, Selbstentwicklung und zum Selbstlernen verwendet.

Noch einmal: Ein herkömmliches neuronales Netz, wie es gemeinhin genannt wird, ist kein vollwertiges neuronales Netz, sondern lediglich ein Aggregat aus einer großen Anzahl kleiner Prozessoren, auf denen ein Rosenblatt-Perseptron oder ähnliche modernere Systeme emuliert werden. Seine Vorteile sind die hohe Leistung und die Fähigkeit, fast jedes Netz vom Typ Perceptron zu emulieren. Der Nachteil ist jedoch die fehlende Fähigkeit, sich Ziele zu setzen. Außerdem können die Neuronen und Synapsen der KI nicht mit denen von AGTInw verglichen werden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen entspricht jedes AGTIneuron in unserem System echten 100.000.000.000.000 Neuronen (nicht vergleichbar mit KI-“Neuronen”) des menschlichen Gehirns, mit all seinen Vor- und Nachteilen sowie der Konnektivität, dem Speicher und der Leistung des Computers/Gadgets, das der Person (“Besitzer” des AGTIneurons) gehört. Die Rechenleistung unseres Systems ermöglicht es uns, digitale Aufgaben auf einem Computer zu lösen und den Netzbetrieb auf einem Telefon zu verwalten.

Unsere AGTInw-App gibt es in zwei Versionen: für das Telefon und für den Computer. Nun ein wenig zu den Vor- und Nachteilen unseres Systems.

Unsere Idee, ein Netzwerk aufzubauen, besteht also darin, eine Person und ihr Gerät (Computer, Tablet oder Telefon) als Agent zu verbinden. Das System ermöglicht es Ihnen, einen Agenten zu registrieren, der Aufgaben ausführen kann, oder ihn anderen Agenten vorzuschalten. Durch die Gruppierung der verfügbaren Agenten im Netz können Netze für verschiedene Aufgaben in den Bereichen Suche, Bauwesen, Medizin, Übersetzung, Recht, Big Data-Verarbeitung usw. geschaffen werden.

Dieses System ähnelt dem menschlichen Gehirn, in dem sich die Neuronen zusammenschließen, um neue Verbindungen herzustellen und neue Netzwerke zu bilden. Jeder Netzwerkinitiator trainiert das Netzwerk mit unterschiedlichen Methoden, was zu völlig neuen Herausforderungen führen kann.

Die Schaffung eines solchen Systems wird zu seiner allmählichen Entwicklung führen, wobei die anfänglich geringe Anzahl von AGTIneuronen, Verbindungen und Teilnetzen allmählich zunehmen wird und die Kosten und die Komplexität der zu lösenden Aufgaben steigen werden. Der Umgang mit großen Informationsmengen wird die Kosten für die Entwicklung dieses Systems rechtfertigen. Je größer die Zahl der Neuronen ist, desto größer ist die Chance, dass das Netzwerk einen tiefgreifenden Einfluss auf die Menschheit hat. Unser Ziel ist es, das Web von der Organisationsebene des Gehirns von Würmern über Schmetterlinge bis hin zu Reptilien zu einem System mit Millionen von Neuronen und der Fähigkeit, neue Teilnetze zu organisieren, um komplexe Probleme zu lösen, die unlösbar schienen, weiterzuentwickeln.

Aber die Zahlung in diesem Netzwerk wird mit AGTI-Token erfolgen – was ich als sichere Aussicht auf einen Preisanstieg ansehe.

Es sind die Rentabilität und die Sicherheit des AGTI-Tokens, die Menschen für die Arbeit und die Entwicklung des AGTInw-Netzwerks anziehen werden, und darüber hinaus wird der Anstieg des Token-Preises, der durch die Teilnahme am Netzwerk verursacht wird, eine zusätzliche Kapitalisierung des von AgroGloryTime betriebenen Agrobusiness nach sich ziehen.