Aigarth

什么是 Aigarth？

Aigarth 是基于 Qubic 的人工智能系统，其目标是推动第三项计划的实现。这个名字由两部分构成：“AI”，指的是“人工智慧”，以及“garth”，意指“小庭园”或“花园”。

Aigarth 正致力于使AI开发民主化并促进集体智能。通过利用矿工的算力， Aigarth 在人工智能领域开辟了新的合作与创新可能性。

Aigarth 的核心特性涵盖以下几点：

• 分布式人工智能训练： 我们借助 Qubic 矿工的强大计算能力，实现了对数量庞大的人工神经网络(ANNs)的创建和训练。这一模式下，分散的计算资源被聚合起来，为开发大规模、复杂的人工智能系统提供了可能。
• 自我进化AI： 实施了一个“教师”神经网络（ANN），用于修改和改进其他神经网络，具有递归自我优化的可能性。
• 公共可访问性: 通过结合 Qubic 的智能合约特性，Aigarth 将实现面向大众的可访问性与应用潜力。这一举措旨在促进 AI 技术的普惠与平等发展，让更多人参与到AI创新之中。
• 现实世界整合： 利用 Qubic 的预言机观测外部世界，以及外包计算来执行实验并与环境交互。
• 开源： 当 Aigarth 投入使用后，它会成为面向公众的开放源代码项目。

Aigarth 融入 Qubic 生态系统，正朝着使AI发展更加民主化、促进群体智慧的方向迈出关键一步。通过运用分散式计算和开放合作的强大能力，Aigarth有望引领AI及其在不同行业应用的颠覆性革新。

Aigarth 如何运作？

它是一种基于人工智能的软件系统，从近百万个称为 Qubic 矿工的计算资源中获取信息。这些 Qubic 矿工正在以惊人的速度增加数量，并利用其强大计算能力创造数十亿个体积庞大的人工神经网络（ANNs）。这些人工神经网络的任务是处理随机数据，通过压缩和解压来优化数据流过程。这一系列复杂的任务构成了 Aigarth 系统的一部分，其中包括一个核心组件——被称为“教师”的超高级 AI 模型。这个所谓的“教师”通过修改和优化每一个小的神经网络，提高了它们在完成压缩与解压缩任务时的效率。

举个例子，想象一下 AI 模型可以用来区分猫和狗。对于这个问题的解决方式，提出者会设置一种评价标准（称为适应度函数）来评估不同策略的好坏。参与者会使用一个特别设计的进化算法（Aigarth 的核心），并在实时情况下观察自己的解决方案与理想解的距离有多接近。

这个系统具有透明度，允许每个人都能了解到其他参与者的进展，既可以沿用他们的努力，也可以探索可能更为有成效的方向。这一机制类似于传统的劳动证明方式，但特别之处在于 Aigarth 的“采矿”操作不仅理论上有意义，在实践中也具有实用性。

深入解析：螺旋式逻辑门原理

智能算法的核心组件是 Helix 逻辑门，这是 Aigarth 独特算法中的关键元素。它具备完全的功能并可以逆向操作，实现了简洁的逻辑处理：接受三个输入参数 A、B 和 C，并通过计算 A+B+C 的值后，以这些参数原来的位置顺序输出结果。这种设计使得在寻找高效解决方案的过程中表现出了显著优势，相较于随机选择的逻辑门，Helix 逻辑门明显提高了算法的效率和收敛性。

Truth table and logic gate of the Helix gate