Альянс Искусственной Суперинтеллектуальности представляет DevNet для нативных блокчейн-приложений ИИ

Источник: Желтый Оригинальное название: Альянс Искусственной Суперинтеллигенции представляет DevNet для нативных ИИ-приложений на блокчейне

Оригинальная ссылка:

Введение

Альянс Искусственной Суперинтеллектуальности запустил публичную DevNet ASI:Chain, предлагая ранний доступ разработчикам к инфраструктуре blockDAG уровня 1, специально разработанной для координации автономных агентов и децентрализованных приложений общего искусственного интеллекта.

Фонд SingularityNET и его партнеры Fetch.ai и CUDOS представили как ASI:Chain DevNet, так и Hyperon AGI Framework Alpha 1. Этот момент указывает на критическую точку, в которой автономные агенты переходят от статуса исследовательских проектов к системам, находящимся в производстве в бизнес-операциях.

Доктор Бен Гёрцель, исполнительный директор SingularityNET и ASI Alliance, представил запуск как ответ на фундаментальные ограничения существующих блокчейн-платформ. Архитектура ASI:Chain предлагает новаторский подход к решению трилеммы блокчейна.

Сеть достигает масштабируемости с помощью фрагментированной архитектуры (sharded) с различными механизмами консенсуса, оптимизированными для конкретных целей: шардов высокой частоты для торговли используют один механизм, в то время как сетевые структуры для регионов с ненадежным интернет-соединением применяют другой.

Ключевые технические инновации

ASI:Chain отличает три ключевые технические инновации, которые решают ограничения, возникшие в инфраструктуре ИИ: узкие места вычислений, уязвимости безопасности, возникающие из-за чрезмерной централизации, и проблемы с суверенитетом данных.

Платформа сочетает архитектуру blockDAG с MeTTa, языком программирования, разработанным на протяжении многих лет компанией SingularityNET в рамках фреймворка Hyperon AGI. MeTTa позволяет разработчикам реализовывать сложные схемы рассуждений и “агентную” логику непосредственно on‑chain, благодаря своему акценту на декларативных и функциональных вычислениях на графах знаний.

Умные контракты в MeTTa в значительной степени компилируются в Rholang, пионерский язык в блокчейне RChain, оптимизированный математически для параллельной обработки и распределенных систем. Основы Rholang в rho-вычислении предоставляют первую модель параллельных вычислений с рефлексией, что гарантирует, что автономные агенты могут выполнять координированные действия в масштабах.

Компиляция также производит операции с графами большого масштаба, которые выполняются на MORK, Ядре Оптимального Сокращения MeTTa. MORK работает как движок обработки гиперграфов последнего поколения и специализированная многопоточная виртуальная машина на основе zipper, обеспечивая то, что разработчики описывают как одну из самых эффективных технологий баз данных в памяти (in‑RAM), доступных на сегодняшний день.

Доступ к DevNet

Фаза DevNet предоставляет ранний доступ разработчикам для сбора обратной связи из реального мира перед переходом к тестовой сети. Вместо того чтобы полагаться на симуляции, разработчики могут развертывать приложения в живой среде, валидировать модель консенсуса blockDAG, проводить нагрузочные испытания инфраструктуры под реальными нагрузками и предоставлять критические комментарии для совершенствования экосистемы.

Почему это важно

Запуск отвечает на растущее несоответствие между корпоративным принятием автономных агентов и доступной блокчейн-инфраструктурой. Gartner прогнозирует, что в течение 36 месяцев программное обеспечение для бизнеса, включающее агентный ИИ, вырастет до 33 процентов, по сравнению с менее чем 1 процентом в 2024 году. Большинство крупных компаний уже развернули решения на основе агентов для производственных рабочих процессов в финансах, цепочке поставок и операциях.

Традиционные блокчейны были разработаны для передачи токенов и базовых смарт-контрактов, и им не хватает нативной поддержки оркестрации высокопроизводительных агентов и динамических паттернов рассуждений. Им также не хватает необходимой модульной инфраструктуры для децентрализованных AI-сервисов в больших масштабах.

Фрагментная архитектура ASI:Chain позволяет настраиваемые механизмы консенсуса и модульные слои исполнения, адаптированные к различным рабочим нагрузкам ИИ. Платформа предлагает разработчикам полную документацию, доступ к репозиториям на GitHub, блокчейн-эксплорер для видимости транзакций и краны, которые распределяют тестовые токены ASI.

Альянс зарекомендовал себя как крупнейшая независимая и открытая организация в области исследований и разработки децентрализованного ИИ. Технический стек нацелен на ускорение прогресса к децентрализованной AGI и, в конечном итоге, к Искусственному Общему Интеллекту.

Заключительные размышления

Запуск DevNet происходит в то время, когда разработка централизованного ИИ сталкивается с растущими опасениями по поводу концентрации вычислительной мощности и власти в принятии решений. Децентрализованный подход ASI:Chain предлагает альтернативную инфраструктуру, в которой независимые системы ИИ могут безопасно и открыто сотрудничать.

Доктор Гертцель отметил, что фреймворк ориентирован на открытый интеллект и автономные агенты, а не на простые чат-боты или программные инструменты. Hyperon AGI Framework предоставляет место для разработчиков и исследователей, чтобы экспериментировать и сотрудничать в создании следующего поколения интеллектуальных систем, используя различные подходы: глубокие нейронные сети, а также логические системы, эволюционное обучение и все, что только может представить их воображение.

Инструменты настройки валидаторских узлов и шардов доступны для тех, кто хочет участвовать в качестве операторов сети. Альянс планирует более широкие общественные испытания по мере того, как ASI:Chain продвигается к более широкому публичному доступу, с быстрыми итерациями Hyperon, основанными на обратной связи от разработчиков, которые будут способствовать дорожной карте.

Технические основы основаны на десятилетиях исследований в области вычислений мобильных процессов, проектирования когнитивных архитектур и программирования распределенных систем, которые сейчас вступают в критическую фазу тестирования с развертыванием разработчиков в реальных условиях.