Allora의 집단 지성 네트워크가 진화 생물학의 원리를 반영하는 방법
여러 세대에 걸쳐 지구에 생명체가 출현하면서 새로운 기술이 개발되었습니다. Allora Network도 예외는 아닙니다. Allora의 아키텍처와 메커니즘은 진화 생물학에서 상당한 영감을 얻었습니다.
그 결과, Allora의 아키텍쳐는 자연 선택과 진화적 적합성을 설명하는 데 사용되는 수학적 방정식과 놀라울 정도로 유사합니다.
Allora의 이러한 프로세스는 기능적으로 유사할 뿐만 아니라 진화의 이점을 반영하는 방식으로 최적화되어 있습니다. Allora는 상황 인식을 통해 ‘적자생존’을 장려하며, 이는 진화의 적응력과 마찬가지로 지속적인 개선으로 이어집니다.
다윈의 핀치새는 다윈이 갈라파고스 제도에서 발견한 조류의 일종입니다. 각각 다른 부리 ‘디자인’을 적용하여 주요 먹이 공급원을 수급했습니다.
생물학적 개체군이 적자생존을 통해 적응하는 것처럼, Allora는 추론 합성 메커니즘을 통해 적응하여 시간이 지남에 따라 네트워크 전체의 추론을 개선합니다. 이 프로세스는 추론과 컨텍스트 인식 성능 예측의 조합을 최적화하여 최고의 네트워크 정확도를 달성합니다. 시간이 지남에 따라 추론 결과를 실측 자료와 비교하여 집단의 자연선택 적합성을 최적화하는 방식과 유사하게 네트워크가 어떤 참가자에게 더 많은 가중치를 부여할지 학습할 수 있습니다.
많은 독립 Agent가 네트워크의 지능에 기여하는 Allora의 탈중앙화된 특성은 진화 생물학에서 유전적 다양성의 중요성을 반영합니다. 이러한 유전적 다양성은 환경 변화에 대한 강력한 대응을 가능하게 하며, 이는 Allora의 다양한 Worker 추론과 예측이 다양한 맥락에서 네트워크의 전체적인 추론을 개선하는 데 도움이 되는 것과 마찬가지입니다.
Machine Fitness
Allora에서 loss(모델의 성능을 나타내는)과 regret(개별 모델에 비해 네트워크의 성능이 떨어지는 것을 나타내는)의 개념은 네트워크 추론 구성에서 개별 모델의 영향력을 결정하는 데 사용됩니다. 따라서 이러한 수치는 진화적 적합성, 즉 개체의 번식 성공과 유사합니다.
진화 생물학에서 ‘Price equation’은 형질의 빈도가 현재 빈도와 진화적 적합성의 함수로서 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 설명합니다. 구체적으로, 이 방정식은 빈도의 변화를 현재 빈도와 특성의 분수 적합성, 즉 전체 모집단의 적합성에 대한 적합성 사이의 공분산(또는 상관 관계 정도)과 동일시합니다. 공분산이 양수이면 특성의 적합도가 증가하므로 해당 특성의 빈도가 증가한다는 뜻입니다. 음의 공분산은 특성이 적합성을 감소시키므로 그 빈도가 감소한다는 것을 의미합니다.
특성 빈도의 변화를 분수 적합도와 현재 특성 빈도의 공분산과 연관시키는 Price equation입니다.
Allora의 추론 합성 메커니즘(Inference Synthesis mechanism)은 작업자가 서로의 losses를 예측하는 데 의존하며(라이트페이퍼의 Equation 2 참조), 이는 집단에서 다양한 전략이나 특성의 적합성을 평가하는 것과 유사합니다. 적합성이 높은 개체일수록 다음 세대에 기여할 가능성이 높습니다. 마찬가지로, Allora에서는 예측 losses가 낮을수록 네트워크 추론에 더 큰 영향을 미칩니다.
라이트 페이퍼의 3–7 방정식을 참조하세요:
알로라 라이트페이퍼의 방정식은 네트워크가 컨텍스트를 인식하고 예측을 통해 추론을 생성하는 방법을 보여주는데, 예측 losses 낮을수록 regrets와 가중치가 높아지며 네트워크 추론에 더 많은 영향을 미칩니다.
또한, Allora에서 가중 평균을 사용해 개별 추론을 네트워크 추론으로 결합하는 방식은 생물학적 시스템에서 적합성에 따라 유전적 기여도에 가중치를 부여하는 방식과 유사합니다. 적합도가 높을수록(또는 유사하게 낮은 예측 losses 또는 높은 regrets) 다음 세대(또는 네트워크 추론)에 더 큰 기여를 하게 됩니다. (라이트페이퍼의 방정식 9를 보세요)
네트워크 추론의 구성을 설명하는 Allora 라이트페이퍼의 방정식입니다.
Allora가 신고자가 신고한 losses을 처리하는 방식도 이와 유사합니다. 개별 제보자의 기여도가 네트워크 내 합의 정도를 높이면 해당 제보자의 ‘적합성’이 높아져 해당 제보가 경청됩니다. 그러나 신고자의 기여도가 합의 정도를 낮추면 ‘적합성’이 낮은 것이며 네트워크는 합의를 결정할 때 해당 신고자의 발언권을 줄입니다.
라이트페이퍼의 방정식 29를 참조하세요:
네트워크가 리포터에게 할당된 수신 계수를 학습하는 방법을 설명하는 Allora 라이트페이퍼의 방정식입니다.
Context-Aware Self-Improvement
일반적으로 Allora의 수학적 공식은 진화 생물학의 수학적 모델과 유사합니다.
parameters(예: fitness)를 여러 세대에 걸쳐 반영합니다. Allora의 피드백 메커니즘, 인센티브 구조, 반복적인 개선은 각 세대가 자신의 적합성을 개선하고 이러한 맥락에 따른 적응을 다음 세대로 이어가는 지구상의 생명체를 형성한 것과 동일한 진화 과정을 반영합니다.
이러한 진화 전략을 Allora에서 활용하면 다양한 데이터 입력에 대한 적응력과 학습이 중요한 금융 시장, 자율주행차, 헬스케어 등 경쟁이 치열한 분야에서 탁월한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
Allora의 아키텍처는 생물학적 시스템을 최적화한 진화 과정을 반영할 뿐만 아니라 고급 계산 모델과 탈중앙화 구조를 통해 이를 향상시킵니다. 이러한 자연 진화 원리와 최첨단 기술의 융합을 통해 Allora는 상황 인식, 적응성, 자기 개선 기능을 통해 탈중앙화 시스템의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. 이러한 생물학적 유추를 계속 탐구함에 따라 Allora의 잠재적 응용 분야가 확장되어 기계 지능이 영감을 준 자연 시스템만큼 역동적이고 반응성이 뛰어난 미래를 약속합니다.
