Популярно про AGTInw
Як AgroGloryTime будує глобальний надрозум.
Історія питання.
Ще приблизно 2010-го року, не знаючи нічого про біткоїн, ми задумалися над створенням віртуальних грошей.
Якщо біткойн, та по-хорошому, і золото (майже що) не має реальної цінності, то наша мета від самого початку була надати обчисленням цінність, що надається вирішенням корисних завдань або отриманням інформації. Ми розглядали нові гроші як аналог токенів (ще не знаючи такого слова), проєкти або майнові/інтелектуальні права, що можуть бути забезпечені та приносити прибуток, а потім конвертовані у фіатні гроші.
Блокчейн Bitcoin запропонував інноваційний підхід до вирішення цієї проблеми. Вони переосмислили поняття грошей, яке традиційно пов’язували з функцією накопичення заощаджень, управління розрахунками тощо.
Насправді гроші є просто функцією обліку боргів. І саме це було геніально втілено в комп’ютерній формі, і потім використано для створення своєї власної криптовалюти.

Уже приблизно у 2014-му, токени вийшли приблизно такими, як ми собі уявляли, але не знали, як це можна реалізувати. Криптовалюта є нотаткою про борг, а токен (у нашому випадку) – це акція, розписка, витвір мистецтва, цифрове право на витвір мистецтва тощо.
При цьому реалізовано потужну мережу розподілених обчислень і складні динамічні таблиці, тобто блокчейн. Однак, ці обчислення можуть не мати цінності. Ми вирішили дати можливість розподіленим обчисленням приносити дохід і отримуючи певні знання та інформацію.
Система AGTInw відрізняється від штучного інтелекту тим, що вона побудована з використанням нашої мережі на базі зовсім інших нейронів (званих Агентами) – з’єднання людини, і її рішень, думок і цілепокладень, і комп’ютера чи гаджета. Спочатку наведу короткий опис штучного інтелекту, а потім перейду до опису нашої мережі.
Нинішній штучний інтелект розробили ще в 1940-х роках, а найбільш близькою і зрозумілою моделлю можна вважати перцептрон Розенблатта. У нейронній мережі присутні процесори, які насправді є невеликими накопичувачами інформації та суматорами (з десятків транзисторів), з’єднаними між собою. Зв’язки між ними являють собою просто одновимірні числа (можливо, зараз уже й вектори) – так звані ваги, які змінюються з навчанням. Процес навчання мережі – це просто налаштування ваг. Ну і складність таких квазісинапсів теж непорівнянна із синапсами мозку людини. Однак кількість нейронів – мільярди, спільне розташування і швидкодія дають їм змогу досягти воістину фантастичних результатів!

І все ж, заява про те, що у мережі GPT понад 1 мільярд “нейронів”, і кількість їх скоро буде порівнянна з людським мозком, не має сенсу, бо нейрон, у нейронній мережі мозку, виконує самостійні функції та фактично є живим організмом, який керує, мислить, ухвалює рішення. Природно, що обчислювальна потужність людини, у якої 100 мільярдів нейронів у головному мозку, значно перевершує будь-яку нейронну мережу ШІ, включно з GPT. А моменти цілепокладання, моралі, самоусвідомлення взагалі недоступні класичним обчислювальним системам. Читаємо Р.Пенроуза “Тіні розуму”.
Зі свого боку, інтелектуальна мережа AGTInw відрізняється від нейронних мереж тим, що вона в чомусь імітує роботу і розвиток мозку людини, а також використовує алгоритми створення себе самої, саморозвитку і самонавчання.

Ще раз, звичайна нейромережа, як заведено її називати, не є повноцінною нейромережею, а всього лише сукупністю величезної кількості маленьких процесорів, на яких емулюється персептрон Розенблата або аналогічні більш сучасні системи. Її переваги полягають у високій швидкодії та можливості емуляції практично будь-яких мереж типу перцептрона. Однак недоліком є відсутність можливості цілепокладання. Також, нейрони і синапси ШІ неможливо порівняти з пропонованими в AGTInw.
На відміну від звичайних нейромереж, кожен нейрон у нашій системі відповідає реальним 100 000 000 000 000 нейронів (непорівнянними з нейронами ШІ) людського мозку з усіма його перевагами й недоліками, а також з’єднувальним можливостям, пам’яті й потужності комп’ютера/гаджета, який належить людині (“Власнику” AGTIнейрона), що належить людині (“Власнику” AGTIнейрона). Обчислювальна потужність нашої системи дає змогу розв’язувати як цифрові завдання на комп’ютері, так і керувати роботою мережі на телефоні.
Наш застосунок має дві версії: для телефону та для комп’ютера. У деталях я можу розповісти про переваги та недоліки нашої системи.

Отже, наша ідея побудови мережі – об’єднання людини та її ґаджета (комп’ютера, планшета чи телефона). Система дає змогу зареєструвати Агента, який може виконувати завдання або ставити їх перед іншими агентами. Кластеризуючи наявних у Мережі Агентів, можна створювати мережі для розв’язання різноманітних завдань у сфері пошуку, конструювання, медицини, перекладу, юриспруденції, обробки великих даних тощо.
Ця система нагадує людський мозок, де нейрони об’єднуються в нові зв’язки і формують нові мережі. Кожен ініціатор мережі навчає її, використовуючи матрицю навчання, і це потенційно призводить до вирішення абсолютно нових завдань.
Створення такої системи призведе до її поступового розвитку, де початкове невелике число AGTIнейронів, зв’язків і підмереж буде поступово нарощуватися, а вартість і складність розв’язуваних завдань збільшуватимуться. Робота з великими обсягами інформації виправдовуватиме витрати на розвиток цієї системи. У міру зростання кількості нейронів зростає шанс того, що мережа матиме сильний вплив на людство. Наша мета – перетворити Мережу від рівня організації мозку черв’яків до метеликів, до рептилій і далі побудувати систему, яка володіє мільйонами нейронів і здатна організовувати нові мережі для розв’язання складних завдань, що здавалися нерозв’язними.

А ось оплата в цій мережі буде здійснюватися токеном AGTI – у чому я бачу безсумнівну перспективу зростання його ціни.
Саме прибутковість і забезпеченість токена AGTI залучать до роботи і розробки мережі AGTInw людей, а далі зростання ціни токена, спричинене участю в Мережі, потягне за собою і додаткову капіталізацію агробізнесу, що проводиться AgroGloryTime.

©П.Дробишев, Д.Новгородкіна