SingularityNET 正寄希望于一个强大的超级计算机网络来引领我们走向通用人工智能（AGI），首台超级计算机定于今年 9 月投入运行。 虽然当今的人工智能在特定领域表现出色——比如 GPT-4 创作诗歌或 DeepMind 的 AlphaFold 预测蛋白质结构——但它距离真正类人的智能仍有很大差距。
“SingularityNET 人工智能团队开发的新型神经符号人工智能方法相对于标准深度神经网络在一定程度上减少了对数据、处理和能源的需求，但我们仍然需要大量的超级计算设施，”SingularityNET 首席执行官本·戈策尔（Ben Goertzel）在最近的一份书面声明中向 LiveScience 解释道。
走进 SingularityNET 的宏伟计划：一个“多层认知计算网络”，旨在托管和训练 AGI 所需的极其复杂的人工智能架构。想象一下模仿人类大脑的深度神经网络、在庞大数据集上训练的大型语言模型（LLM），以及将人类的言语和动作等行为与多媒体输出无缝编织在一起的系统。 但这种复杂程度并非轻而易举就能实现。首台超级计算机预计在 2025 年初完成，它将是一个由前沿硬件组成的“科学怪人”：英伟达 GPU、AMD 处理器、Tenstorrent 服务器机架——应有尽有。
为了管理这个分布式网络及其宝贵数据，SingularityNET 开发了 OpenCog Hyperon，这是一个专门为人工智能系统设计的开源软件框架。可以把它想象成试图理解在多个音乐厅演奏的交响乐的指挥家。 但 SingularityNET 并未将所有这些智能力量据为己有。让人联想到街机代币，用户将使用以太坊和卡尔达诺等区块链上的 AGIX 代币购买超级计算机网络的访问权限，并向集体池贡献数据——推动 AGI 的进一步发展。
随着像 DeepMind 的 Shane Legg 这样的专家预测到 2028 年将实现人类水平的人工智能，这场竞赛已经开始。只有时间才能证明这个全球的硅基大脑网络是否会催生人工智能的下一次重大飞跃。
