INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Een van die nuutste modewoorde wat blykbaar voortdurend gebruik word, is swerm-leer.
Dit lyk asof hierdie gonswoord meer en meer "daar buite" word, saam met kunsmatige intelligensie en masjienleer.
Is dit egter regtig?
Swermleer kry sy naam aan die manier waarop diere en insekte saamwerk om 'n gemeenskaplike doel te bereik.
Oorweeg die swermgedrag van bye om korwe te skep, die vorming van aasballe deur klein vissies om groter roofvisse af te skrik, die groepjaggedrag van wolwe of die beweging van voëls in vlug.
Diere en insekte wat saamspan, kombineer hul hulpbronne en werk saam om 'n gemeenskaplike doelwit te bereik.
In sekere gevalle is groepsintelligensie deur samewerking verbeter tot die punt waar die groep se prestasie dié van sy individuele lede oortref. Wetenskaplike terminologie vir hierdie soort gedrag sluit in "kollektiewe, konsensus of swerm intelligensie."
'n Platform genaamd Swarm AI is geskep deur 'n soortgelyke metodologie te gebruik deur Eenparige KI. Hierdie artikel sal swerm deeglik ondersoek kunsmatige intelligensie, insluitend hoe dit werk, toepassings vir swerm-leer, en nog baie meer.
Eerstens sal ons begin met die platform bekendstelling en die funksionering daarvan, en later sal ons diep duik in tegnologie.
Wat is Swerm AI?
Die eerste kunsmatige intelligensie-platform (KI) ter wêreld, Swarm, verbeter die intelligensie van genetwerkte besigheidspanne, wat baie meer akkurate voorspellings, voorspellings, keuses en insigte moontlik maak.
Eenparige KI het die platform geskep, wat 'n unieke voorbeeld is van verspreide KI en menslike spanne wat intyds aan 'n werk saamwerk. Swarm neem sy leidrade uit die samewerkende gedrag van natuurlike stelsels soos korwe van bye en swerms voëls.
'n Groep mense wat tussen 'n voorafbepaalde aantal alternatiewe kies, kommunikeer op 'n beheerde wyse danksy swermende intelligensie-algoritmes.
Die internetplatform is vanaf enige plek vir almal toeganklik. In plaas van die onderwerpe, redeneer hulle, word die algoritmes opgelei op data oor die gedragsdinamika van groepe.
In 'n geslote lusstelsel wat gevorm word deur mense wat met KI-agente interaksie het, kan beide die masjien en die mense reageer op grond van hoe ander optree om hul voorkeure te verander of te behou.
Die interaksiedinamika van die deelnemers word gebruik deur 'n neurale netwerkmodel wat gebou is deur gebruik te maak van toesig masjienleer in die tweede fase om 'n oortuigingsindeks te produseer. Hierdie aanwyser meet hoe selfversekerd die groep in die resultaat is.
Hoe werk Swarm?
Alles begin by die voëls en die bye. ook vis. ook miere. Dit behoort tot die enorme aantal spesies wat hulself in swerms, skole, skole, kolonies en swerms organiseer om hul kollektiewe intelligensie te verhoog.
Die natuur demonstreer dat sosiale organismes die groot meerderheid individuele lede kan oortref wanneer hulle as verenigde stelsels saamwerk om kwessies op te los en besluite oor 'n wye verskeidenheid spesies te neem.
Hierdie verskynsel, waarna wetenskaplikes verwys as "swerm-intelligensie", is 'n bewys dat baie breine werklik beter as een is.
Ons het nie die delikate skakels wat ander spesies gebruik om stywe terugvoerlusse tussen individue te skep nie, en daarom het mense nie natuurlik die vermoë verkry om 'n swerm-intelligensie te konstrueer nie.
Visse kan steurings in die nabygeleë water aanvoel. Bye maak voordeel uit vinnige vibrasies. Voëls kan bewegings voel wat deur die kudde versprei.
Hoëspoed-netwerktegnologie stel ons egter vandag in staat om met mekaar in verbinding te tree vanaf enige plek op die wêreld. Ons benodig slegs die regte tegnologie om hierdie skakels in intydse netwerke te omskep met geslote-lus-terugvoer tussen deelnemers.
Swarm AI-tegnologie vul hierdie gaping. Dit bied die koppelvlakke en KI-algoritmes wat nodig is vir "menslike swerms" om aanlyn saam te kom en hul kennis, insig en intuïsie met dié van ander groepe saam te voeg om allesomvattende ontluikende intelligensie te vorm.
Daar is gevind dat intydse swerms intelligensie in 'n verskeidenheid take aansienlik verhoog, insluitend die voorspelling van finansiële en sporttendense, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas sowel as die evaluering van die sukses van advertensies en rolprentsleepprente.
Kenmerke
- Swarm Insight, wat van Swarm KI-tegnologie gebruik maak, bied nie net meer akkurate verbruikers nie sentiment analise as enigiets anders wat voorheen toeganklik was, maar dit is ook vinniger en meer ekspressief as enigiets anders beskikbaar, selfs vir die mees komplekse navorsingsprojekte.
- Swarm Insight is 'n volledige diensoplossing wat KI-geoptimaliseerde markintelligensie vinnig verskaf en met bevindings wat aansienlik meer akkuraat is as dié van meer konvensionele metodes soos opnames, fokusgroepe of onderhoude.
- Ons bied volledige gedragsanalise, werwing van deelnemers, sessie-modereringsdienste en professionele metodologie-bystand met Swarm Insight. Dit alles is ingesluit.
Nou is dit tyd om na Swarm Intelligence te kyk.
Swerm Intelligence
Gedesentraliseerde, self-georganiseerde stelsels (hetsy natuurlik of kunsmatig) wat vinnig kan beweeg en saamwerk, vertoon swerm-intelligensie, wat hul kollektiewe gedrag is.
Elke spesie in die natuur het sy eie vorm van hierdie geslote lus, samewerkende gedrag. Bye gebruik vibrasies, visse voel bewing in die water, miere gebruik feromone om mekaar na voedselbronne te lei, voëls kan bewegings waarneem wat oor hul troppe versprei, en bye gebruik feromone.
Die kennis wat wetenskaplikes oor die natuur opgedoen het, word gebruik om algoritmes te verbeter.
Wanneer die konsep van swerm-intelligensie in kunsmatige intelligensie (KI) gebruik word, veral in robotika, word die kollektiewe intelligensie verbeter deur rekenaarstelsels wat tipies saamgestel is uit 'n groep agente (rekenaarsimulasies wat swermvoëlgedrag naboots) wat plaaslik saamwerk met een 'n ander en binne hul omgewing terwyl hulle aan 'n algemene stel algoritmiese reëls voldoen.
Gebruik van swerm leer
Swerm-leer word meer gewild as gevolg van die kompleksiteit van huidige KI-modelle. Dit is veral waar vir sektore wat groot volumes data produseer, soos vervaardiging, logistiek, finansiële dienste, gesondheidsorg en mediese navorsing, en finansiële dienste.
Om modelakkuraatheid en doeltreffendheid te verhoog, vars insigte te verskaf en effektiewe besluitneming in daardie sektore te verbeter, is die vermoë om vinnig groot hoeveelhede data in te neem en te ontleed noodsaaklik.
In die verlede was die deel van data tussen verspreide liggings egter dikwels uitdagend, indien nie onmoontlik nie, as gevolg van streng databeskermingswette en -beperkings. Swerm leer kan nuttig wees in hierdie situasie.
Swerm-leer vervang vinnig tradisionele metodes vir die ontleding van massiewe volumes data omdat dit blokkettingtegnologie gebruik om dataprivaatheid te beskerm en beter samewerking te bevorder.
Besighede en organisasies kan hul KI-modelle van beter en meer data voorsien deur ontleding van gedeelde data by randliggings moontlik te maak, wat die akkuraatheid en betroubaarheid van uitkomste verbeter. Dit maak tyd vry en maak besluitneming vinniger, wat beter resultate lewer.
Gevolgtrekking
Ten slotte, van die diagnose van mediese toestande tot die voorspelling van politieke peilingsresultate, het die Swarm-platform die akkuraatheid van kollektiewe oordele in 'n wye reeks aktiwiteite verbeter.
Ter illustrasie het die diagnose-akkuraatheid van 'n klein span radioloë wat as 'n intydse swerm-intelligensiestelsel funksioneer, foute met onderskeidelik 22% en 33% verminder in vergelyking met 'n KI-net benadering.
Eenparige KI beweer dat die Swarm KI-stelsel die groep lei na die beste konsensusbesluite, wat die groepstevredenheidsvlakke in die proses verhoog.
Swarm KI is vanaf Januarie 2020 in beide akademiese en kommersiële kontekste in besluitneming gebruik, maar die bevindinge is belowend vir toepassings in die openbare sektor, soos om openbare beleid te prioritiseer.
Lewer Kommentaar