比利時的一個科學團隊可能已經使用基於區塊鏈的去中心化教育方法解決了人工智能中最大的挑戰之一。雖然這項研究仍處於早期階段，但其潛在影響可能從太空探索到對人類的生存威脅。

在模擬環境中，研究人員開發了一種協調獨立、自主人工智能代理之間學習的方法。區塊鏈技術用於促進和保護代理的通信，創建去中心化的“羣體”學習模型。

每個智能體的單獨訓練結果被用來開發更大的人工智能模型。由於數據是通過區塊鏈處理的，因此這個更大的系統利用了羣體的集體智慧，但沒有訪問單個代理的數據。

研究團隊使用一種稱爲“去中心化聯邦學習”的學習範式進行區塊鏈研究。通過這種方式，他們能夠在協調模型的同時保持數據去中心化。

該團隊檢查了羣體對各種攻擊方法的恢復能力。由於區塊鏈技術是共享賬本，並且實驗中使用的訓練網絡具有去中心化結構，因此它已被證明對傳統的黑客攻擊具有彈性。

然而，人們發現羣體可以處理的惡意機器人數量受到嚴格限制。研究人員開發了涉及旨在破壞網絡的代理的場景。雖然簡單和過時的代理可以相對容易地被防禦，但配備惡意議程的聰明代理可以破壞羣體智能。

這項研究是實驗性的，僅通過模擬進行。然而，未來可能有一天，來自不同公司或國家的人工智能代理可以在不損害數據隱私的情況下共同訓練更大的代理。

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