По данным Cointelegraph, команда бельгийских ученых решила серьезную проблему обучения искусственному интеллекту с помощью технологии блокчейн. Исследования все еще находятся на ранних стадиях, но их потенциальное воздействие может варьироваться от революции в освоении космоса до создания экзистенциальной угрозы человечеству.

Исследователи разработали метод координации обучения автономных агентов ИИ в моделируемой среде, используя технологию блокчейна для облегчения и защиты связи между агентами, создавая децентрализованную «групповую» модель обучения.

Результаты обучения каждого агента используются для разработки более крупных моделей ИИ. Поскольку данные обрабатываются через блокчейн, система извлекает выгоду из коллективного разума роя без необходимости доступа к данным какого-либо отдельного агента.

Исследовательская группа использовала парадигму «децентрализованного федеративного обучения» для исследования блокчейна, успешно координируя модель и сохраняя децентрализованность данных.

Большинство исследований сосредоточено на устойчивости населения к различным методам атак. Поскольку технология блокчейна представляет собой общий реестр, сама обучающая сеть в эксперименте децентрализована, и команда продемонстрировала ее устойчивость к традиционным хакерским атакам.

Однако исследования показали, что существует четкий порог количества вредоносных ботов, с которыми может справиться группа. Исследователи разработали сценарии ботов, которые содержали злонамеренные намерения, устаревшую информацию и простые инструкции по саботажу.

В то время как от простых и устаревших агентов относительно легко защититься, интеллектуальные агенты со злыми намерениями могут в конечном итоге нарушить работу роевого интеллекта, если их будет достаточно.

Исследование остается экспериментальным и проводилось исключительно посредством моделирования. Но в будущем могут появиться группы роботов, которые будут координировать свои действия между группами децентрализованным образом, что позволит командам ИИ-агентов из разных компаний или стран совместно обучать более крупных агентов, не жертвуя при этом конфиденциальностью данных.