جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
واحدة من أحدث الكلمات الطنانة التي يبدو أنها تُستخدم باستمرار هي تعلم السرب.
يبدو أن هذه الكلمة الطنانة أصبحت أكثر فأكثر "هناك" إلى جانب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
ومع ذلك ، هل هو حقا؟
يأخذ تعلم السرب اسمه من الطريقة التي تتعاون بها الحيوانات والحشرات لتحقيق هدف مشترك.
ضع في اعتبارك سلوك حشد النحل لتكوين خلايا النحل ، أو تكوين كرات الطعم بواسطة الأسماك الصغيرة لتخويف الأسماك المفترسة الكبيرة ، أو سلوك الصيد الجماعي للذئاب ، أو حركة الطيور أثناء الطيران.
تجمع الحيوانات والحشرات معًا مواردها وتتعاون لتحقيق هدف مشترك.
في حالات معينة ، تم تعزيز ذكاء المجموعة من خلال التعاون إلى الحد الذي يتجاوز فيه أداء المجموعة أداء أعضائها الفرديين. تتضمن المصطلحات العلمية لهذا النوع من السلوك "الذكاء الجماعي أو الإجماع أو الذكاء الجماعي".
تم إنشاء منصة تسمى Swarm AI من خلال استخدام منهجية مماثلة بواسطة بالإجماع منظمة العفو الدولية. هذه المقالة سوف تفحص بدقة سرب الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيفية عملها ، وتطبيقات تعلم السرب ، وغير ذلك الكثير.
أولاً ، سنبدأ بمقدمة النظام الأساسي وتشغيله ، وبعد ذلك سنتعمق في التكنولوجيا.
ما هي تفاصيل سرب AI?
تعمل أول منصة ذكاء اصطناعي (AI) في العالم ، Swarm ، على تحسين ذكاء فرق الأعمال المتصلة بالشبكة ، مما يتيح تنبؤات وتوقعات وخيارات ورؤى أكثر دقة.
أنشأت منظمة العفو الدولية بالإجماع النظام الأساسي ، وهو مثال فريد من نوعه للذكاء الاصطناعي الموزع والفرق البشرية التي تتعاون في وظيفة في الوقت الفعلي. يأخذ Swarm إشاراته من السلوك التعاوني للأنظمة الطبيعية مثل خلايا النحل وقطعان الطيور.
تتواصل مجموعة من الأشخاص الذين يختارون بين عدد محدد مسبقًا من البدائل بطريقة محكومة بفضل خوارزميات الذكاء المتكدسة.
منصة الإنترنت متاحة للجميع من أي مكان. وهم يجادلون بأنه بدلاً من الموضوعات ، يتم تدريب الخوارزميات على البيانات المتعلقة بالديناميات السلوكية للمجموعات.
في نظام الحلقة المغلقة المكون من أشخاص يتفاعلون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي ، يمكن للآلة والناس الاستجابة بناءً على كيفية تصرف الآخرين لتغيير تفضيلاتهم أو الاحتفاظ بها.
يتم استخدام ديناميكيات تفاعل المشاركين بواسطة نموذج الشبكة العصبية الذي تم إنشاؤه باستخدام التعلم الآلي الخاضع للإشراف في المرحلة الثانية لإنتاج مؤشر قناعة. يقيس هذا المؤشر مدى ثقة المجموعة في النتيجة.
كيف يعمل Swarm؟
كل شيء يبدأ بالطيور والنحل. أيضا الأسماك. أيضا النمل. إنه ينتمي إلى العدد الهائل من الأنواع التي تنظم نفسها في قطعان ، ومدارس ، ومياه ضحلة ، ومستعمرات ، وأسراب من أجل زيادة ذكائهم الجماعي.
توضح الطبيعة أن الكائنات الحية الاجتماعية يمكن أن تتفوق على الغالبية العظمى من الأفراد عند العمل معًا كنظم موحدة لحل المشكلات واتخاذ القرارات عبر مجموعة واسعة من الأنواع.
هذه الظاهرة ، التي يشير إليها العلماء باسم "ذكاء السرب" ، هي دليل على أن العديد من الأدمغة أفضل حقًا من عقول واحدة.
نحن نفتقر إلى الروابط الدقيقة التي تستخدمها الأنواع الأخرى لإنشاء حلقات ردود فعل ضيقة بين الأفراد ، وهذا هو السبب في أن البشر لم يكتسبوا بشكل طبيعي القدرة على بناء ذكاء سرب.
تستطيع الأسماك الشعور بالاضطرابات في المياه القريبة. يستفيد النحل من الاهتزازات السريعة. يمكن أن تشعر الطيور بالحركات المنتشرة في جميع أنحاء القطيع.
ومع ذلك ، تتيح لنا تقنية الشبكات عالية السرعة اليوم الاتصال ببعضنا البعض من أي مكان في العالم. نحن لا نطلب سوى التكنولوجيا المناسبة لتحويل هذه الروابط إلى شبكات في الوقت الفعلي مع تعليقات حلقة مغلقة بين المشاركين.
تملأ تقنية Swarm AI هذه الفجوة. إنه يوفر الواجهات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي اللازمة لـ "الأسراب البشرية" للتجمع عبر الإنترنت وتجميع معارفهم وبصيرةهم وحدسهم مع تلك الخاصة بالمجموعات الأخرى لتشكيل ذكاء ناشئ شامل.
تم العثور على أسراب في الوقت الحقيقي لزيادة الذكاء بشكل كبير في مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك التنبؤ بالاتجاهات المالية والرياضية ، canva
cdscdms cmds v ، mds vm ، dsm ، cm ، ds c ، mds cm ، ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas وكذلك تقييم نجاح الإعلانات ومقطورات الأفلام.
المميزات
- إن Swarm Insight ، الذي يستخدم تقنية Swarm AI ، لا يوفر فقط للمستهلكين الأكثر دقة تحليل المشاعر من أي شيء آخر كان متاحًا من قبل ، ولكنه أيضًا أسرع وأكثر تعبيرًا من أي شيء آخر متاح ، حتى بالنسبة لمشاريع البحث الأكثر تعقيدًا.
- Swarm Insight هو حل متكامل الخدمات يوفر معلومات سوقية مُحسّنة للذكاء الاصطناعي بسرعة وبنتائج أكثر دقة بكثير من تلك الموجودة في الأساليب التقليدية مثل الاستطلاعات أو مجموعات التركيز أو المقابلات.
- نحن نقدم التحليل السلوكي الكامل ، وتوظيف المشاركين ، وخدمات الإشراف على الجلسات ، والمساعدة المهنية في المنهجية مع Swarm Insight. يتم تضمين كل ذلك.
حان الوقت الآن لإلقاء نظرة على Swarm Intelligence.
سرب الاستخبارات
تُظهر الأنظمة اللامركزية ذاتية التنظيم (سواء كانت طبيعية أو اصطناعية) التي يمكنها التحرك بسرعة وبشكل تعاوني ذكاء السرب ، وهو سلوكها الجماعي.
كل نوع في الطبيعة له شكله الخاص من هذا السلوك التعاوني ذي الحلقة المغلقة. يستخدم النحل الاهتزازات ، وارتعاش الأسماك في الماء ، ويستخدم النمل الفيرومونات لتوجيه بعضهم البعض إلى مصادر الغذاء ، ويمكن للطيور الشعور بالحركات المنتشرة عبر قطعانهم ، ويستخدم النحل الفيرومونات.
يتم استخدام المعرفة التي اكتسبها العلماء عن الطبيعة لتعزيز الخوارزميات.
عندما يتم استخدام مفهوم ذكاء السرب في الذكاء الاصطناعي (AI) ، لا سيما في الروبوتات ، يتم تحسين الذكاء الجماعي من خلال الأنظمة الحسابية التي تتكون عادةً من مجموعة من العوامل (محاكاة الكمبيوتر التي تحاكي سلوك الطيور المتدفقة) التي تتعاون محليًا مع واحد آخر وداخل محيطهم مع الالتزام بمجموعة عامة من القواعد الحسابية.
استخدام التعلم السرب
أصبح تعلم السرب أكثر شيوعًا نتيجة لتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. وينطبق هذا بشكل خاص على القطاعات التي تنتج كميات هائلة من البيانات ، مثل التصنيع واللوجستيات والخدمات المالية والرعاية الصحية والبحوث الطبية والخدمات المالية.
لزيادة دقة النموذج وكفاءته ، وتقديم رؤى جديدة ، وتعزيز اتخاذ القرار الفعال في تلك القطاعات ، فإن القدرة على استيعاب كميات هائلة من البيانات وتحليلها بسرعة أمر ضروري.
ومع ذلك ، في الماضي ، كان تبادل البيانات بين المواقع المتفرقة يمثل تحديًا في كثير من الأحيان ، إن لم يكن مستحيلًا ، بسبب قوانين وقيود حماية البيانات الصارمة. يمكن أن يكون تعلم السرب مفيدًا في هذه الحالة.
تحل Swarm Learning بسرعة محل الأساليب التقليدية لتحليل كميات هائلة من البيانات لأنها تستخدم تقنية blockchain لحماية خصوصية البيانات وتعزيز التعاون بشكل أفضل.
يمكن للشركات والمؤسسات تزويد نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ببيانات أفضل وأكثر من خلال تمكين تحليل البيانات المشتركة في المواقع المتطورة ، وتحسين دقة النتائج والاعتمادية عليها. هذا يوفر الوقت ويجعل اتخاذ القرار أسرع ، مما ينتج عنه نتائج أفضل.
وفي الختام
في الختام ، من تشخيص الحالات الطبية إلى توقع نتائج الاستطلاعات السياسية ، حسنت منصة Swarm من دقة الأحكام الجماعية في مجموعة واسعة من الأنشطة.
على سبيل المثال ، أدت دقة التشخيص لفريق صغير من أخصائيي الأشعة المتصلين بالشبكات الذين يعملون كنظام ذكاء سرب في الوقت الحقيقي إلى تقليل الأخطاء بنسبة 22٪ و 33٪ على التوالي ، عند مقارنتها بنهج الذكاء الاصطناعي فقط.
تؤكد منظمة العفو الدولية بالإجماع أن نظام Swarm AI يوجه المجموعة نحو أفضل قرارات الإجماع ، مما يرفع مستويات رضا المجموعة في هذه العملية.
تم استخدام Swarm AI في صنع القرار اعتبارًا من يناير 2020 في كل من السياقات الأكاديمية والتجارية ، ولكن النتائج واعدة لتطبيقات القطاع العام مثل إعطاء الأولوية للسياسة العامة.
اترك تعليق