Uma equipe científica na Bélgica pode ter resolvido um dos maiores desafios da inteligência artificial usando um método educacional descentralizado e baseado em blockchain. Embora a investigação ainda esteja numa fase inicial, os seus impactos potenciais podem variar desde a exploração espacial até ameaças existenciais à humanidade.
Num ambiente simulado, os investigadores desenvolveram uma forma de coordenar a aprendizagem entre agentes de IA independentes e autónomos. A tecnologia Blockchain foi usada para facilitar e proteger as comunicações dos agentes, criando um modelo de aprendizagem descentralizado de “enxame”.
Os resultados individuais do treinamento de cada agente foram usados para desenvolver um modelo de IA maior. Como os dados foram processados através da blockchain, este sistema maior aproveitou a inteligência coletiva do enxame, mas não acessou os dados de agentes individuais.
A equipe de pesquisa conduziu sua pesquisa sobre blockchain usando um paradigma de aprendizagem chamado “aprendizagem federativa descentralizada”. Desta forma, conseguiram manter a descentralização dos dados enquanto coordenavam os modelos.
A equipe examinou a resiliência do enxame a vários métodos de ataque. Como a tecnologia blockchain é um livro-razão compartilhado e a rede de treinamento usada no experimento tem uma estrutura descentralizada, ela demonstrou ser resiliente aos ataques de hackers tradicionais.
No entanto, descobriu-se que havia um limite estrito para o número de robôs maliciosos com os quais o enxame poderia lidar. Os pesquisadores desenvolveram cenários envolvendo agentes projetados para perturbar a rede. Embora agentes simples e desatualizados possam ser defendidos com relativa facilidade, agentes inteligentes equipados com agendas maliciosas podem perturbar a inteligência de enxame.
Esta pesquisa é experimental e foi realizada apenas por meio de simulações. No entanto, poderá chegar um momento no futuro em que agentes de IA de diferentes empresas ou países poderão trabalhar juntos para treinar um agente maior sem comprometer a privacidade dos dados.
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