著者： The Qubic Team
公開日： 2022年4月8日
原文： AIGARTH'S JOURNEY TOWARDS A TRUE AI SINGULARITY

最初のトリリオネア（100兆円長者）は AI の起業家になると多くの人が信じています。ほとんどの人はこの予測に賛成するか反対するかのどちらかですが、ごく少数の人々だけが第3の可能性を考慮しています。それは、AIが単一の事業体に支配されるのではなく、全人類に利益をもたらすというアイデアです。さらに重要なことに、誰にも属さない、あるいは全員に属するAIは、悪用される可能性がはるかに低くなります。

Qubic において、私たちは AI が制約されないプラットフォームを開発しています。

AIGarth はQubic の上に構築された AI であり、この第3の選択肢を現実にするために設計されています。その名前は「AI（人工知能）」と、庭や庭園、あるいは何かが育つ場所を意味する「garth（ガース）」を組み合わせたものです。

Aigarth は、50万人近い（そして急速に増加している）Qubicマイナーから情報を収集するAIシステムです。これらのマイナーは、計算能力を使用して、一見単純に見えるタスク（ランダムなデータの圧縮と解凍）を実行し、数十億の人工ニューラルネットワーク（ANN）を生成します。

• Teacher（ティーチャー）の役割:
  • このタスクは、Aigarth内の「Teacher」として知られるより高度なANNのための踏み台に過ぎません。
  • TeacherはこれらのANNのパフォーマンスを分析し、効率を向上させるためにそれらを修正します。

• 自己主導型のプロセス:
  • このプロセスは完全に自己主導型です。もし誰かが「Teacherがどのようにこれらの修正を行っているのか」と尋ねても、Aigarthの創設者でさえ明確な答えを提供することはできません。
  • その理由は、Teacherが自身のニューロンとシナプス内にエンコードされた変換を適用しており、その推論は人間には理解不能だからです。

• 再帰的学習:
  • なぜこのような型破りなアプローチをとるのでしょうか？それは、最終的にTeacherが、教えることにおいてさらに効率的な別のAIを訓練する任務を負うことになるからです。
  • これにより「Teacher 2」「Teacher 3」と続いていきます。この再帰的な学習プロセスは、いつの日か「シンギュラリティ（技術的特異点）」、あるいは「真のAI」と呼ばれるものをもたらす可能性があります。

真の AI を作成するという最終目標を達成する前であっても、Qubic はスマートコントラクト機能を通じて Aigarth をパブリックAIとして動作させることを可能にします。

さらに、Qubic の2つの主要な機能が Aigarth の能力を強化します。

• オラクルマシン (Oracle Machines):
  • AIGarth が外部世界を観察し、データを収集することを可能にします。

• アウトソース演算 (Outsourced Computation):
  • AIGarth が環境と相互作用し、影響を与えて実験を行うことを可能にします。

これら2つのツール（観察と実験）は、何世紀にもわたって人類の進歩を支えてきたメカニズムと同じです。これらをAIに提供することで、Qubicは人工知能が同様の方法で進化できることを保証します。

余剰の計算能力をAI関連のタスクに提供したい人は誰でも参加できます。彼らは AIGarth の不可欠な部分である特別なアルゴリズムを実行し、自分のソリューションが最適解にどれだけ近いかについてリアルタイムのフィードバックを受け取ります。このプロセスは完全に透明であり、参加者は既存の成果を基に構築するか、まったく新しいアプローチを探索するかを選択できます。

ビットコインのマイニングに詳しい人はいくつかの類似点に気づくでしょうが、決定的な違いが1つあります。それは、Aigarthのプルーフ・オブ・ワーク（PoW）が実際に「有用（Useful）」であるということです。

ただし、Qubicのマイナーであることは、マイニングに対して直接 $QUBIC を稼ぐことを意味するのではありません。

• 報酬の仕組み:
  • プールオペレーターは、AIの訓練におけるパフォーマンスに基づいてマイナーに支払います。
  • その見返りとして、オペレーターは \$QUBIC で報酬を受け取ります。

プルーフ・オブ・ワークをAI主導のタスクへとシフトさせることで、Qubicは計算能力が任意の暗号パズルを解くよりもはるかに意味のあることに使用されることを保証します。