Mạng lưới trí tuệ tập thể của Allora lặp lại các nguyên tắc của sinh học tiến hóa như thế nào

Trong nhiều thế hệ, sự xuất hiện của sự sống trên Trái đất đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của các công nghệ mới. Mạng Allora cũng không ngoại lệ: thiết kế và cơ chế của nó lấy cảm hứng đáng kể từ sinh học tiến hóa. Kết quả là, thiết kế của Allora có những điểm tương đồng đáng kinh ngạc với các phương trình toán học được sử dụng để mô tả chọn lọc tự nhiên và khả năng tiến hóa.

Các quy trình này trong Allora không chỉ giống nhau về chức năng mà còn được tối ưu hóa theo cách phản ánh những lợi thế tiến hóa. Allora khuyến khích “sự sống sót của kẻ mạnh nhất” thông qua nhận thức về bối cảnh, dẫn đến cải tiến liên tục, giống như khả năng thích ứng tiến hóa.

Chim sẻ Darwin, một nhóm loài chim được Darwin phát hiện trên quần đảo Galápagos. Mỗi loài điều chỉnh một “thiết kế” mỏ khác nhau để phù hợp với nguồn thức ăn chính của mình.

Giống như các quần thể sinh học thích ứng thông qua việc lựa chọn những cá thể khỏe mạnh nhất, Allora cũng thích nghi thông qua  cơ chế Tổng hợp suy luận của mình  để cải thiện khả năng suy luận trên toàn mạng theo thời gian. Quá trình này tối ưu hóa sự kết hợp của các suy luận với các dự báo theo ngữ cảnh về hiệu suất của chúng để đạt được độ chính xác mạng cao nhất. Theo thời gian, các suy luận thu được sẽ được so sánh với thực tế cơ bản, cho phép mạng tìm hiểu xem những người tham gia mạng nào có trọng lượng hơn, tương tự như cách chọn lọc tự nhiên tối ưu hóa sức khỏe của quần thể.

Bản chất phi tập trung của Allora, nơi nhiều tác nhân độc lập đóng góp vào trí thông minh của mạng, phản ánh tầm quan trọng của sự đa dạng di truyền trong sinh học tiến hóa. Sự đa dạng di truyền như vậy cho phép phản ứng mạnh mẽ trước những thay đổi của môi trường, giống như cách mà nhiều suy luận và dự báo của người lao động trong Allora giúp cải thiện các suy luận mạng trong các bối cảnh khác nhau.

Machine Fitness

Các khái niệm về  tổn thất  (thể hiện hiệu suất của một mô hình) và  sự hối tiếc  (thể hiện hiệu suất vượt trội của mạng so với các mô hình riêng lẻ) trong Allora được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của một mô hình riêng lẻ trong việc xây dựng suy luận mạng. Điều này làm cho những đại lượng này tương tự như khả năng tiến hóa, tức là khả năng sinh sản thành công của cá thể.

Trong sinh học tiến hóa, ” phương trình giá ” mô tả tần số của một đặc điểm thay đổi như thế nào theo thời gian như một hàm số của tần số hiện tại và mức độ phù hợp tiến hóa của nó. Cụ thể, nó đánh đồng sự thay đổi tần số với hiệp phương sai (hoặc mức độ tương quan) giữa tần số hiện tại và mức độ phù hợp một phần của tính trạng; nói cách khác, mức độ phù hợp của nó so với mức độ phù hợp của toàn bộ dân số. Hiệp phương sai dương có nghĩa là một đặc điểm làm tăng mức độ thích hợp và do đó tần suất của nó sẽ tăng lên. Hiệp phương sai âm có nghĩa là một đặc điểm làm giảm khả năng thích ứng và do đó tần số của nó sẽ giảm.Phương trình giá, liên hệ sự thay đổi tần số đặc điểm với hiệp phương sai của mức độ phù hợp phân số và tần số đặc điểm hiện tại.

Cơ chế Tổng hợp suy luận của Allora dựa vào việc các công nhân dự báo tổn thất của nhau (xem Phương trình 2 trong Litepaper  ) , phản ánh việc đánh giá mức độ phù hợp của các chiến lược hoặc đặc điểm khác nhau trong một quần thể. Các sinh vật có khả năng thích ứng cao hơn có nhiều khả năng đóng góp cho thế hệ tiếp theo. Tương tự, ở Allora tổn thất được dự báo thấp hơn sẽ dẫn đến ảnh hưởng lớn hơn đến suy luận mạng.

Xem phương trình 3-7 từ  Litepaper :Các phương trình từ Allora Litepaper cho thấy cách mạng tạo ra các suy luận dựa trên dự báo, nhận biết ngữ cảnh, trong đó tổn thất được dự báo thấp hơn sẽ dẫn đến sự hối tiếc cao hơn, trọng số cao hơn và ảnh hưởng nhiều hơn đến suy luận mạng.

Hơn nữa, việc sử dụng giá trị trung bình có trọng số trong Allora để kết hợp các suy luận riêng lẻ thành một suy luận mạng tương tự như cách đóng góp di truyền được tính trọng số theo mức độ phù hợp trong các hệ thống sinh học. Mức độ phù hợp cao hơn (hoặc tổn thất được dự báo thấp hơn hoặc mức độ hối tiếc cao hơn) dẫn đến đóng góp lớn hơn cho thế hệ tiếp theo (hoặc suy luận mạng). Xem phương trình 9 từ  Litepaper :Phương trình từ Allora Litepaper mô tả việc xây dựng suy luận mạng.

Điều tương tự cũng tồn tại trong cách Allora xử lý những tổn thất được báo cáo bởi các phóng viên. Nếu sự đóng góp của một danh tiếng cá nhân làm tăng mức độ đồng thuận trong mạng thì danh tiếng đó có “sự phù hợp” cao và nó sẽ được lắng nghe. Tuy nhiên, nếu sự đóng góp của một người viết lại làm giảm mức độ đồng thuận thì nó có “sự phù hợp” thấp và mạng sẽ làm giảm tiếng nói của người viết lại đó trong việc xác định sự đồng thuận.

Xem phương trình 29 từ  Litepaper :Phương trình từ Allora Litepaper mô tả cách mạng tìm hiểu các hệ số nghe được gán cho máy tính.

Tự cải thiện nhận thức ngữ cảnh

Nhìn chung, công thức toán học của Allora giống với các mô hình toán học trong sinh học tiến hóa nhằm tối ưu hóa các thông số nhất định (như thể lực) qua nhiều thế hệ. Các cơ chế phản hồi, cơ cấu khuyến khích và cải tiến lặp đi lặp lại của Allora phản ánh các quá trình tiến hóa tương tự đã định hình sự sống trên Trái đất, nơi mỗi thế hệ tìm cách cải thiện sức khỏe của mình và truyền những khả năng thích ứng phụ thuộc vào bối cảnh này cho các thế hệ tương lai.

Được khai thác trong Allora, các chiến lược tiến hóa này có thể cho phép đưa ra quyết định ưu việt trong các lĩnh vực có tính cạnh tranh cao, chẳng hạn như thị trường tài chính, xe tự lái hoặc chăm sóc sức khỏe, trong đó khả năng thích ứng và học hỏi từ các dữ liệu đầu vào đa dạng là rất quan trọng.

Kiến trúc của Allora không chỉ phản ánh các quá trình tiến hóa đã tối ưu hóa hệ thống sinh học mà còn tăng cường chúng thông qua các mô hình tính toán tiên tiến và cấu trúc phi tập trung. Sự kết hợp giữa các nguyên tắc tiến hóa tự nhiên với công nghệ tiên tiến này cho phép Allora vượt trội nhờ khả năng nhận biết bối cảnh, khả năng thích ứng và tự cải thiện, vượt qua ranh giới mà các hệ thống phi tập trung có thể đạt được. Khi chúng tôi tiếp tục khám phá những điểm tương tự sinh học này, các ứng dụng tiềm năng của Allora sẽ mở rộng, hứa hẹn một tương lai nơi trí thông minh của máy cũng năng động và phản ứng nhanh như các hệ thống tự nhiên đã truyền cảm hứng cho nó.