كيف تتصدى كويبي لتحدي الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟ من خلال Aigarth، إطار عمل لامركزي مبني على بنية عصبونية مستوحاة من الدماغ.

على عكس النهج التقليدي المركزي للذكاء الاصطناعي، يستفيد هذا النظام من شبكات ذاتية التعديل تتطور عبر بنية تحتية موزعة. الآلية الأساسية تجمع بين الخلايا العصبية الاصطناعية والارتباطات التي تعمل بتناغم—مما يمكّن الذكاء التكيفي دون الاعتماد على نقطة تحكم واحدة.

ما الذي يميز هذا؟ تفضل الهندسة المعمارية التكيف التطوري بدلاً من تدريب النموذج الثابت. يشارك كل عقدة في طبقة الأنسجة الذكية، مما يخلق تكرارًا ومرونة. يقلل هذا النهج من الاعتماد على مزارع الحوسبة الضخمة مع توزيع الحمل الإدراكي عبر الشبكة.

الآثار مهمة لمشاريع البلوكشين التي تستكشف دمج الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج الذكاء مباشرة في طبقة البروتوكول عبر آليات عصبونية لامركزية، تضع كويبي نفسها عند تقاطع اثنين من الجبهات التكنولوجية الكبرى: الأنظمة الذاتية والحوسبة الموزعة حقًا.