Source article: Shaping the Future of Beneficial AGI with OpenCog Hyperon | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: CaueChianca
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Moldando o futuro da AGI benéfica com OpenCog Hyperon
“A primeira máquina ultrainteligente é a última invenção que o homem precisará fazer.”
(IrvingJohn Good, 1965)
No último capítulo da nossa jornada para a Inteligência Geral Benéfica (BGI), temos o prazer de partilhar o nosso relatório de progresso de 2023. Ele destaca o extraordinário trabalho realizado pela equipe principal da SingularityNET AGI em colaboração com nossos spinoffs TrueAGI e Zarqa, nossos parceiros e a comunidade OpenCog em geral.
No relatório, fornecemos uma atualização técnica completa que mostra como nossa abordagem em nível de cognição ao BGI amadureceu no último ano. As principais conquistas incluem o avanço dos componentes cognitivos do Hyperon, a extensão do projeto AI-DSL (Inteligência Artificial - Linguagem Específica de Domínio) para o SDK MeTTa (Meta Type Talk) e avanços na aprendizagem experiencial por meio de projetos como ROCCA (Rational OpenCog Control Agent) e NARS (Sistema de raciocínio não axiomático).
Também delineamos um roteiro para o desenvolvimento futuro, com foco no lançamento do Hyperon Alpha, na interoperabilidade do mundo real com a plataforma SingularityNET, na expansão dos componentes do Hyperon e na implementação do modelo cognitivo PRIMUS.
Com estas bases críticas agora implementadas, juntamente com outros avanços no campo da IA – principalmente em grandes modelos de linguagem e redes neurais de transformadores, mas também no processamento simultâneo de IA, novas arquiteturas de hardware de IA simbólica e outras áreas – estamos firmemente posicionados para realizar todo o potencial do Hyperon em escala e acelerar o progresso em direção a uma Inteligência Geral verdadeiramente Benéfica.
Este breve resumo fornece uma visão geral dos principais conceitos e resume as principais conclusões do relatório. Encontre o relatório completo em Progress Towards Beneficial General Intelligence (BGI) da SingularityNET .
Visão geral do OpenCog Hyperon
OpenCog Hyperon é uma estrutura cognitiva avançada que visa alcançar Inteligência Geral Artificial (AGI) integrando vários algoritmos de IA com um metagráfico distribuído conhecido como Atomspace. desenvolvido pela SingularityNET Foundation, pela comunidade OpenCog e outros parceiros, representa um salto em relação à estrutura OpenCog original, agora conhecida como OpenCog Classic. Ele aborda a escalabilidade e incorpora ferramentas matemáticas avançadas e lógica para um design de sistema mais profundo.
OpenCog Hyperon representa um passo significativo na busca pela AGI, introduzindo uma estrutura mais escalável e poderosa do que seu antecessor. Integra diferentes paradigmas de IA num sistema unificado, facilitando a sinergia cognitiva entre diferentes algoritmos e promovendo a colaboração que permite ao sistema imitar a inteligência humana através da aprendizagem e do raciocínio a partir do conhecimento acumulado.
Ao longo de 2023, fizemos progressos significativos nos componentes principais do Hyperon, incluindo o interpretador MeTTa e o Distributed Atomspace (DAS), avançando em direção ao Hyperon Alpha Release. Os esforços também se concentraram na escalabilidade e na prototipagem de componentes de nível superior, demonstrando o potencial do Hyperon como plataforma de P&D de AGI.
Linguagem MeTTa
OpenCog Hyperon introduziu uma adição importante no MeTTa – uma linguagem descentralizada e automodificável projetada para computações cognitivas, permitindo a interoperabilidade dentro da arquitetura. Ele unifica a programação lógica, probabilística e funcional, facilitando a implementação e evolução do algoritmo de IA dentro do Atomspace.
MeTTa forma o ‘tradutor universal’ que permite que esta ampla gama de sistemas de IA colabore dinamicamente com base na base de conhecimento comum do Atomspace (e aprimore a base de conhecimento ao fazê-lo). A capacidade do MeTTa de apoiar o raciocínio neural-simbólico e lidar com incertezas (usando raciocínio probabilístico), torna-o uma ferramenta forte e versátil que é crucial em nossa busca pelo desenvolvimento da AGI.
Em 2023, vimos o intérprete MeTTa estar pronto para uso interno, com desenvolvimentos subsequentes na prototipagem de algoritmos de IA e integração de DAS. As principais conquistas incluem a implementação de um núcleo mínimo de MeTTa, um encadeador reverso em MeTTa e trabalho preliminar no controle de inferência, mostrando as capacidades em evolução do Hyperon.
Também embarcamos em uma colaboração exploratória com F1REFL3Y.io, envolvendo a combinação de MeTTa com o formalismo de cálculo Rho e a linguagem Rholang associada, ferramentas matemáticas sofisticadas originalmente desenvolvidas para o blockchain RChain, com o objetivo de fornecer ao MeTTa um mecanismo adicional para desenvolvimento escalável e descentralizado. simultaneidade.
Espaço atômico distribuído
Outra melhoria importante apresentada no OpenCog Hyperon é o Distributed Atomspace (DAS), uma extensão do Atomspace em um componente mais independente projetado para suportar múltiplas conexões simultâneas com diferentes algoritmos de IA, fornecendo uma interface de consulta flexível para bases de conhecimento distribuídas. Os desenvolvedores SingularityNET e TrueAGI estão integrando o DAS e o restante do Hyperon em uma estrutura “AGI como serviço” capaz de atender com eficiência e segurança às necessidades de AGI de um amplo espectro de clientes.
AI-DSL em 2023
Em 2023, o roadmap do projeto AI-DSL sofreu mudanças significativas, adaptando-se a novas tecnologias e ferramentas. No início do ano, protótipos foram desenvolvidos usando Idris para análise de mercado SingularityNET, que mais tarde mudou o foco para o desenvolvimento de MeTTa para recursos AI-DSL, incluindo funcionalidades de encadeamento e digitação.
Além disso, o surgimento de sistemas como ChatGPT e HuggingGPT nos levou a explorar essas tecnologias. Como resultado, decidimos trabalhar no SingularityNET Platform Assistant para fornecer um sistema fácil de usar para interagir com a plataforma SingularityNET (por exemplo, solicitar serviços ou fluxos de trabalho combinados em linguagem natural através de um LLM) como uma via adicional.
Incorporando LLMs no OpenCog Hyperon
Na SingularityNET, temos desenvolvido e utilizado Redes Neurais Profundas (DNNs) tanto como serviços na plataforma SingularityNET quanto como componentes OpenCog para resolver diversas tarefas em robótica, sistemas de diálogo, bioinformática e outros domínios. No entanto, os recentes avanços nas arquiteturas LLMs e Transformer, bem como as conquistas notáveis dos Large Language Models (LLMs) levaram a uma maior exploração do seu potencial para contribuir para o objetivo de alcançar AGI, seja através de aumentos incrementais ou incorporação em estruturas AGI mais amplas. como Hipéron.
Os LLMs, apesar do seu vasto âmbito, enfrentam limitações como alucinações, falta de memória, aquisição inconsistente de conhecimento e desafios no raciocínio em várias etapas. Essas limitações decorrem de sua arquitetura feedforward, que envolve o hash de grandes quantidades de dados durante o treinamento para recuperação durante a inferência, limitando sua capacidade de lidar com novas tarefas ou de se adaptar a novas regras ou situações.
No entanto, os extensos dados de treinamento dos LLMs permitem que eles executem uma ampla gama de tarefas, posicionando-os como o que poderia ser chamado de “IA Geral Estreita” devido ao seu amplo escopo, mas às capacidades limitadas de generalização.
Além dos LLMs
As limitações dos LLMs não significam que eles não sejam valiosos para o desenvolvimento de AGI. Suas falhas e conquistas oferecem insights sobre a natureza da AGI. Para superar as limitações dos LLMs, a comunidade global está aprimorando-os com tecnologias como gráficos de conhecimento, incorporações de memória e plug-ins de pesquisa na web. Essas melhorias tornam os LLMs mais úteis, mas não conseguem atingir o AGI.
Portanto, embora os LLMs sejam úteis, avançá-los em direção à AGI requer abordar essas limitações através de uma integração mais profunda com sistemas neurais-simbólicos ou melhorando-os com componentes neurais.
Sinergia Neural-Simbólica
A integração de LLMs com Hyperon exige que eles se comuniquem na linguagem MeTTa, permitindo que atuem como Atomspaces para consultar e combinar processamento simbólico e neural para compensar as fraquezas uns dos outros. Este processo envolve o uso de MeTTa para composição imediata e encadeamento com operações como consultas de gráfico de conhecimento, permitindo uma interação perfeita entre os componentes.
Na SingularityNET e Zarqa, estamos explorando uma abordagem que cobre os recursos do Langchain e do Guidance para scripts imediatos e tradução de saída, e outra para converter linguagem natural em MeTTa para armazenamento e raciocínio no Atomspace. Eles fazem parte de uma estrutura mais ampla chamada MeTTa-Motto, exemplificada em aplicativos como o SingularityNET Platform Assistant e integração NARS para recursos aprimorados de perguntas e respostas.
Também estamos investigando uma integração mais profunda do Hyperon-LLM, como o ajuste fino de LLMs para entender o MeTTa e o aprimoramento da comunicação com o Atomspace por meio de mecanismos de atenção cruzada, até mesmo considerando a incorporação de LLMs no Atomspace. Estes esforços visam alavancar tanto o conhecimento explícito como o raciocínio para o desenvolvimento da AGI.
Aprendizagem Experiencial - ROCCA, NARS, Raciocínio Causal, AIRIS
Em 2023, o foco do OpenCog mudou para o desenvolvimento de agentes inteligentes via Hyperon, incorporando projetos como ROCCA para aprendizagem experiencial. Os esforços foram concentrados na transição de componentes-chave, como encadeamento direto e reverso, PLN e mineração de padrões para Hyperon. Os recursos avançados do Hyperon/MeTTa aceleraram significativamente essas transições, melhorando a qualidade e a generalidade dos componentes. Isto inclui um encadeador versátil e a integração do sistema de raciocínio experiencial NARS, beneficiando-se dos recursos inovadores do MeTTa para agilizar o código e melhorar a modularidade e o desempenho.
A iniciativa também visa fundir os melhores elementos de vários sistemas, incluindo ROCCA, ONA (OpenNARS for Application), OpenPsi e AIRIS (Simbolismo Interpretado de Reforço Inteligente Autônomo), em uma estrutura abrangente de aprendizagem experiencial dentro do Hyperon. Esta estrutura concentra-se em esquemas cognitivos e introduz um modelo de curiosidade para exploração ambiental eficiente, mostrando o potencial de superar os métodos tradicionais de Aprendizagem por Reforço em termos de eficiência de dados. Estes avanços estão atualmente a ser testados em cenários mundiais de rede para validar a sua eficácia.
Progresso da SingularityNET em direção à inteligência geral benéfica
Enquanto estamos à beira de uma nova era na inteligência artificial, a viagem do conceito à realidade da inteligência artificial geral está a atingir a sua fase final.
Nosso relatório de progresso para 2023 não mostra apenas os avanços que fizemos na computação cognitiva e na integração de IA. Também demonstra nossa dedicação ao desenvolvimento ético e à aplicação da AGI.
Os avanços no OpenCog Hyperon, impulsionados pelos esforços dedicados da equipe central de AGI da SingularityNET, de nossos parceiros e da vibrante comunidade OpenCog, são uma prova da ambição coletiva de aproveitar a AGI para o bem maior de todos os seres sencientes.
A colaboração com desenvolvedores externos e a comunidade de código aberto foi fundamental em nossa jornada — enriqueceu nossas perspectivas, acelerou nosso progresso e abriu o caminho para uma AGI verdadeiramente benéfica.
Estamos comprometidos em desenvolver o Hyperon de forma aberta, responsável e ética, e esperamos trabalhar com desenvolvedores externos e de código aberto para garantir que os sistemas AGI de nível humano sejam benéficos, compassivos e úteis para a humanidade.