L'Artificial Superintelligence Alliance ha lanciato la DevNet pubblica ASI:Chain, offrendo agli sviluppatori un accesso anticipato a un'infrastruttura blockDAG di livello 1, specificamente progettata per il coordinamento di agenti autonomi e applicazioni di intelligenza artificiale generale decentralizzata.
L'annuncio è stato dato al Web Summit di Lisbona il 13 novembre, dove la SingularityNET Foundation e i suoi partners Fetch.ai e CUDOS hanno presentato sia ASI:Chain DevNet sia Hyperon AGI Framework Alpha 1. Il tempismo punta a un momento di svolta critico in cui gli agenti autonomi stanno passando da progetti di ricerca a sistemi in produzione nelle operazioni aziendali.
Il dott. Ben Goertzel, CEO di SingularityNET e dell'ASI Alliance, ha presentato il rilascio come una risposta alle limitazioni fondamentali delle piattaforme blockchain esistenti. «L'architettura ASI:Chain offre un approccio innovativo alla soluzione del trilemma della blockchain», ha spiegato.
La rete raggiunge la scalabilità attraverso un'architettura a shard con diversi meccanismi di consenso ottimizzati per scopi specifici: gli shard ad alta frequenza di trading usano un meccanismo, mentre le reti mesh per regioni con connettività Internet inaffidabile ne utilizzano un altro.
Cosa è successo
ASI:Chain si distingue per tre innovazioni tecniche fondamentali che affrontano vincoli emersi nell'infrastruttura AI: colli di bottiglia computazionali, vulnerabilità di sicurezza dovute all'eccessiva centralizzazione e problematiche di sovranità dei dati.
La piattaforma combina un'architettura blockDAG con MeTTa, un linguaggio di programmazione sviluppato in anni di lavoro da SingularityNET come parte del framework Hyperon AGI. MeTTa permette agli sviluppatori di implementare schemi di ragionamento complessi e logiche agentiche direttamente on-chain, grazie al suo focus su computazioni dichiarative e funzionali su grafi di conoscenza.
Gli smart contract MeTTa vengono compilati in larga parte in Rholang, un linguaggio introdotto nella blockchain RChain e ottimizzato matematicamente per l'elaborazione concorrente e i sistemi distribuiti. Il fondamento di Rholang nel rho-calcolo fornisce il primo modello di computazione concorrente con riflessione, garantendo che gli agenti autonomi possano eseguire azioni coordinate su larga scala.
La compilazione produce inoltre operazioni su grafi di grande scala eseguite contro MORK, il MeTTa Optimal Reduction Kernel. MORK funziona come un motore di elaborazione di ipergrafi all'avanguardia e una macchina virtuale multithread specializzata basata su zipper, offrendo quella che gli sviluppatori descrivono come una delle tecnologie di database a grafi in RAM più efficienti attualmente disponibili.
La fase DevNet offre agli sviluppatori un accesso anticipato per raccogliere feedback dal mondo reale prima del passaggio alla testnet. Invece di affidarsi a simulazioni, gli sviluppatori possono distribuire applicazioni in un environment reale, validare il modello di consenso blockDAG, effettuare stress test dell'infrastruttura sotto carichi effettivi e fornire feedback critici per perfezionare l'ecosistema.
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Perché è importante
Il lancio affronta un crescente disallineamento tra l'adozione di agenti autonomi da parte delle imprese e l'infrastruttura blockchain disponibile. Gartner prevede che entro 36 mesi il software aziendale che incorpora AI agentica salirà al 33 percento, rispetto a meno dell'1 percento nel 2024. La maggior parte delle grandi imprese ha già implementato soluzioni agentiche per flussi di lavoro in produzione in ambito finanza, supply chain e operations.
Le blockchain tradizionali sono state progettate per il trasferimento di token e smart contract di base, senza supporto nativo per l'orchestrazione ad alte prestazioni di agenti e schemi di ragionamento dinamico. Inoltre, non dispongono dell'infrastruttura modulare necessaria per servizi di AI decentralizzata su larga scala.
L'architettura a shard di ASI:Chain abilita meccanismi di consenso personalizzabili e livelli di esecuzione modulari, adattati a diversi carichi di lavoro AI. La piattaforma offre agli sviluppatori una documentation completa, accesso al repository GitHub, un block explorer per la visibilità delle transazioni e un faucet che distribuisce token ASI di test.
L'alleanza si è posizionata come la più grande entità open source e indipendente nella ricerca e sviluppo di AI decentralizzata. Lo stack tecnico mira ad accelerare i progressi verso un'AGI decentralizzata e, in ultima analisi, verso una Superintelligence artificiale.
Considerazioni finali
Il rilascio della DevNet arriva mentre lo sviluppo dell'AI centralizzata affronta crescenti preoccupazioni sulla concentrazione di potenza computazionale e di autorità decisionale. L'approccio decentralizzato di ASI:Chain offre un'infrastruttura alternativa in cui sistemi AI indipendenti possono cooperare in modo sicuro e aperto.
Il dottor Goertzel ha sottolineato l'orientamento del framework verso un'intelligenza aperta e agenti autonomi, piuttosto che semplici chatbot o strumenti software. L'Hyperon AGI Framework fornisce quella che lui descrive come «un luogo in cui sviluppatori e ricercatori possono sperimentare e collaborare per costruire la prossima generazione di sistemi intelligenti, usando una varietà di approcci: deep neural nets ma anche sistemi logici, apprendimento evolutivo e qualunque altra cosa suggerisca la loro immaginazione».
Strumenti per la configurazione dei nodi validatori e degli shard sono disponibili per chi è interessato a partecipare come operatore di rete. L'alleanza prevede test comunitari più ampi man mano che ASI:Chain si avvicina a un accesso pubblico più esteso, con rapide iterazioni di Hyperon basate sul feedback degli sviluppatori a guidare la roadmap.
Le fondamenta tecniche attingono a decenni di ricerca nei calcoli di processi mobili, nel design di architetture cognitive e nella programmazione di sistemi distribuiti, che ora entrano in una fase di test critica con la distribuzione nel mondo reale presso gli sviluppatori.
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