За даними Cointelegraph, команда вчених із Бельгії потенційно вирішила значну проблему штучного інтелекту (ШІ), використовуючи децентралізований метод навчання на основі блокчейну. Хоча дослідження перебуває на ранніх стадіях, воно може мати далекосяжні наслідки, від революції в дослідженні космосу до створення ризиків для існування людства.
У змодельованому середовищі дослідники створили метод для координації навчання між окремими автономними агентами ШІ. Вони використовували технологію блокчейну для полегшення та захисту зв’язку між цими агентами, утворюючи децентралізований «рій» моделей навчання. Результати навчання кожного агента потім були використані для розробки більшої моделі ШІ. Обробляючи дані через блокчейн, система отримувала вигоду від колективного інтелекту зграї без доступу до даних окремих агентів.
Машинне навчання, тісно пов’язане зі ШІ, має різні форми. Типові чат-боти, як-от ChatGPT від OpenAI або Claude від Anthropic, розроблені з використанням кількох методів, зокрема навчання без нагляду та навчання з підкріпленням за відгуками людей. Однією з головних проблем, пов’язаних із цим підходом, є необхідність у централізованих базах даних для навчальних даних, що є непрактичним для додатків, які вимагають безперервного автономного навчання або де конфіденційність має вирішальне значення.
Дослідницька група використовувала парадигму навчання під назвою «децентралізоване федеративне навчання» для свого дослідження блокчейну. Вони виявили, що можуть успішно координувати моделі, зберігаючи децентралізацію даних. Більшість їхніх досліджень були зосереджені на вивченні стійкості рою проти різних методів нападу. Завдяки децентралізованому характеру технології блокчейн і навчальної мережі команда продемонструвала стійкість проти традиційних хакерських атак.
Однак дослідники визначили поріг для кількості роботів-шахраїв, які може впоратися з групою. Вони розробили сценарії за участю роботів, призначених для шкоди мережі, включно з агентами з підлими планами, застарілою інформацією та простими інструкціями щодо збою. У той час як проти простих і застарілих агентів було відносно легко захиститися, розумні агенти зі зловмисними намірами могли врешті-решт порушити інтелект рою, якщо в нього проникне достатня кількість.
Це дослідження залишається експериментальним і проводилося лише шляхом моделювання. Проте може настати час, коли зграї роботів можна буде координувати децентралізованою манерою, що потенційно дозволить агентам штучного інтелекту з різних компаній або країн співпрацювати над навчанням більшого агента без шкоди для конфіденційності даних.
