Popular sobre AGTInw
Cómo AgroGloryTime está construyendo una superinteligencia global.
Antecedentes.
Allá por 2010, sin saber nada del bitcoin, pensamos en crear dinero virtual.
Mientras que el bitcoin, y el oro (casi) no tienen valor real, nuestro objetivo desde el principio era dar a la informática el valor asociado a la resolución de problemas útiles o a la obtención de información. Vimos el nuevo dinero como algo análogo a los tokens (aún no conocíamos esa palabra), proyectos o derechos de propiedad/intelectuales que pueden asegurarse y generar ingresos y luego convertirse en dinero fiduciario.
La cadena de bloques Bitcoin ha ofrecido un enfoque innovador para resolver este problema. Redefinieron el concepto de dinero, tradicionalmente asociado a la función de acumular ahorros, gestionar liquidaciones, etc.
En realidad, el dinero no es más que una función de contabilización de las deudas. Y fue esto lo que se puso ingeniosamente en forma de ordenador, y luego se utilizó para crear su propia criptodivisa.
Ya en torno a 2014, las fichas resultaron ser más o menos lo que imaginábamos, pero no sabíamos cómo materializarlo. La criptodivisa es un pagaré de deuda y un token ( en nuestro caso) es una acción, recibo, obra de arte, derecho digital a una obra de arte, etc.
Esto implementa una potente red de computación distribuida y tablas dinámicas complejas, es decir, blockchain. Sin embargo, estos cálculos pueden no tener valor. Decidimos habilitar la informática distribuida para generar ingresos y obtener algunos conocimientos e información.
El sistema AGTInw difiere de la inteligencia artificial en que se construye utilizando nuestra red basada en neuronas completamente diferentes (llamadas Agentes) – que conectan a los humanos, y sus decisiones, pensamientos y fijación de objetivos – y un aparato dibo de ordenador. Primero haré una breve descripción de la inteligencia artificial y luego pasaré a describir nuestra red.
La inteligencia artificial actual se desarrolló en los años 40, y el perceptrón de Rosenblatt puede considerarse el modelo más cercano y comprensible. En una red neuronal hay procesadores, que en realidad son pequeños almacenes de información y sumadores (formados por decenas de transistores) conectados entre sí. Los vínculos entre ellos son simplemente números unidimensionales (quizás ahora también vectores), los llamados pesos, que cambian con el aprendizaje. El proceso de entrenamiento de una red consiste simplemente en establecer los pesos. Pues bien, la complejidad de tales cuasisinapsis tampoco es comparable a la de las sinapsis del cerebro humano. Sin embargo, el número de neuronas (miles de millones), la ubicación conjunta y el rápido rendimiento les permiten obtener resultados realmente fantásticos.
Y sin embargo, la afirmación de que la red GPT tiene más de mil millones de “neuronas”, y que el número de ellas pronto será comparable al del cerebro humano, no tiene sentido, porque la neurona, en la red neuronal del cerebro, realiza funciones independientes y es en realidad un organismo vivo, que controla, piensa, toma decisiones. Naturalmente, la capacidad de procesamiento de un ser humano con 100.000 millones de neuronas en el cerebro es muy superior a la de cualquier red neuronal de IA, incluida la GPT. Y los momentos de fijación de objetivos, moralidad, autoconciencia son generalmente inaccesibles para los sistemas computacionales clásicos. Estamos leyendo “Sombras de la mente” de R. Penrose.
A su vez, la red inteligente AGTInw se diferencia de las redes neuronales en que imita en cierto modo el trabajo y el desarrollo del cerebro humano, y además utiliza algoritmos para crearse a sí misma, autodesarrollarse y autoaprender.
Una vez más, una red neuronal convencional, como se la suele llamar, no es una red neuronal propiamente dicha, sino simplemente un agregado de un enorme número de pequeños procesadores en los que se emula un perseptrón Rosenblatt o sistemas similares más modernos. Sus ventajas son el alto rendimiento y la capacidad de emular casi cualquier red de tipo perceptrón. Sin embargo, la desventaja es la falta de capacidad para fijar objetivos. Además, las neuronas y sinapsis de la IA no pueden compararse con las propuestas en AGTInw.
A diferencia de las redes neuronales convencionales, cada neurona de nuestro sistema corresponde a 100.000.000.000 neuronas reales (incomparables con las neuronas de la IA) del cerebro humano, con todas sus ventajas e inconvenientes, así como la conectividad, memoria y potencia del ordenador/gadget perteneciente a la persona (“Propietario” de AGTIneuron). La potencia de cálculo de nuestro sistema nos permite resolver tareas digitales en un ordenador y gestionar operaciones de red en un teléfono.
Nuestra aplicación tiene dos versiones: para teléfono y para ordenador. Puedo entrar en detalles sobre las ventajas e inconvenientes de nuestro sistema.
Así, nuestra idea de construir una red es conectar a una persona y su gadget (ordenador, tableta o teléfono). El sistema le permite registrar a un Agente que puede realizar tareas o ponerlas al frente de otros Agentes. Agrupando los Agentes disponibles en la Red, es posible crear redes para diversas tareas de búsqueda, construcción, medicina, traducción, derecho, procesamiento de big data, etc.
Este sistema se asemeja al cerebro humano, donde las neuronas se combinan para establecer nuevas conexiones y formar nuevas redes. Cada iniciador de la red la entrena mediante una matriz de aprendizaje, lo que puede conducir a la solución de problemas totalmente nuevos.
La creación de un sistema de este tipo conducirá a su desarrollo gradual, en el que el pequeño número inicial de AGTIneuronas, enlaces y subredes irá aumentando gradualmente, y el coste y la complejidad de las tareas que deben resolverse también. El tratamiento de grandes cantidades de información justificará el coste de desarrollo de este sistema. A medida que crece el número de neuronas, aumentan las posibilidades de que la red tenga un impacto profundo en la humanidad. Nuestro objetivo es llevar la Red del nivel de organización cerebral de los gusanos a las mariposas, a los reptiles y en adelante a construir un sistema con millones de neuronas y la capacidad de organizar nuevas redes para resolver problemas complejos que parecían irresolubles.
Pero el pago en esta red se hará con el token AGTI – en lo que veo una perspectiva segura de crecimiento de su precio.
Es la rentabilidad y seguridad del token AGTI lo que atraerá a la gente al trabajo y desarrollo de la red AGTInw, y además el aumento del precio del token causado por la participación en la Red tirará de la capitalización adicional del agronegocio llevado a cabo por AgroGloryTime.
©P.Drobyshev, D.Novhorodkina
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