Адно з самых новых модных словаў, якое, здаецца, пастаянна выкарыстоўваецца, - гэта навучанне роем.
Гэта моднае слова, здаецца, становіцца ўсё больш і больш "там", разам са штучным інтэлектам і машынным навучаннем.
Аднак ці сапраўды гэта так?
Роевае навучанне атрымала сваю назву ад таго, як жывёлы і насякомыя супрацоўнічаюць для дасягнення агульнай мэты.
Разгледзім паводзіны раення пчол для стварэння вулляў, фарміраванне шарыкаў прынады малюсенькімі рыбкамі для адпужвання больш буйных драпежных рыб, паводзіны групавога палявання ваўкоў або рух птушак падчас палёту.
Жывёлы і насякомыя, якія аб'ядналіся, аб'ядноўваюць свае рэсурсы і супрацоўнічаюць для дасягнення агульнай мэты.
У некаторых выпадках групавы інтэлект быў павышаны дзякуючы супрацоўніцтву да такой ступені, што прадукцыйнасць групы пераўзыходзіць паказчыкі яе асобных членаў. Навуковая тэрміналогія такога кшталту паводзінаў уключае ў сябе «калектыўны, кансэнсусны або зграйны інтэлект».
Платформа пад назвай Swarm AI была створана з выкарыстаннем аналагічнай метадалогіі Аднадушны ІІ. У гэтым артыкуле будзе дэталёва разгледжаны рой штучны інтэлект, у тым ліку пра тое, як ён працуе, прыкладанні для вывучэння рояў і многае іншае.
Спачатку мы пачнем з прадстаўлення платформы і яе функцыянавання, а потым паглыбімся ў тэхналогіі.
Што такое Рой А.І?
Першая ў свеце платформа штучнага інтэлекту (AI), Swarm, паляпшае інтэлект сеткавых бізнес-каманд, дазваляючы значна больш дакладныя прагнозы, прадказанні, выбар і разуменне.
Unanimous AI стварыў платформу, якая з'яўляецца унікальным асобнікам размеркаванага штучнага інтэлекту і каманд людзей, якія супрацоўнічаюць у працы ў рэжыме рэальнага часу. Рой бярэ прыклад з сумесных паводзін прыродных сістэм, такіх як вуллі пчол і зграі птушак.
Група людзей, якія выбіраюць паміж загадзя вызначанай колькасцю альтэрнатыў, размаўляюць кантралявана дзякуючы алгарытмам разведкі.
Інтэрнэт-платформа даступная кожнаму з любога месца. Замест тэм яны спрачаюцца, алгарытмы навучаюцца на дадзеных аб дынаміцы паводзін груп.
У замкнёнай сістэме, створанай людзьмі, якія ўзаемадзейнічаюць з агентамі штучнага інтэлекту, і машына, і людзі могуць рэагаваць на тое, як паводзяць сябе іншыя, каб змяніць або захаваць свае перавагі.
Дынаміка ўзаемадзеяння ўдзельнікаў выкарыстоўваецца мадэллю нейронавай сеткі, якая была пабудавана з выкарыстаннем машыннага навучання пад наглядам на другім этапе для атрымання індэкса перакананасці. Гэты паказчык вымярае, наколькі група ўпэўненая ў выніку.
Як працуе Swarm?
Усё пачынаецца з птушак і пчол. таксама рыба. таксама мурашкі. Ён належыць да велізарнай колькасці відаў, якія арганізуюцца ў зграі, зграі, вушакі, калоніі і зграі, каб павялічыць свой калектыўны інтэлект.
Прырода дэманструе, што сацыяльныя арганізмы могуць перасягнуць вялікую большасць асобных членаў, калі працуюць разам як аб'яднаныя сістэмы для вырашэння праблем і прыняцця рашэнняў у шырокім дыяпазоне відаў.
Гэта з'ява, якую навукоўцы называюць "інтэлектам роя", з'яўляецца доказам таго, што шмат мазгоў сапраўды лепш, чым адзін.
Нам не хапае далікатных сувязяў, якія іншыя віды выкарыстоўваюць для стварэння шчыльных цыклаў зваротнай сувязі паміж асобінамі, таму людзі натуральным чынам не набылі здольнасці будаваць інтэлект роя.
Рыбы здольныя адчуваць хваляванні ў вадзе паблізу. Пчолы выкарыстоўваюць хуткія вібрацыі. Птушкі адчуваюць рухі, якія распаўсюджваюцца па статку.
Аднак высакахуткасная сеткавая тэхналогія сёння дазваляе нам звязвацца адзін з адным з любой кропкі зямнога шара. Нам патрабуецца толькі адпаведная тэхналогія для пераўтварэння гэтых спасылак у сеткі ў рэжыме рэальнага часу з замкнёнай зваротнай сувяззю паміж удзельнікамі.
Тэхналогія Swarm AI запаўняе гэты прабел. Ён прапануе інтэрфейсы і алгарытмы штучнага інтэлекту, неабходныя для таго, каб «чалавечыя роі» збіраліся ў Інтэрнэце і аб'ядноўвалі свае веды, разуменне і інтуіцыю з іншымі групамі для фарміравання ўсёабдымнага ўзнікнення інтэлекту.
Было выяўлена, што зграі ў рэжыме рэальнага часу значна павялічваюць інтэлект у розных задачах, у тым ліку прагназаванні фінансавых і спартыўных тэндэнцый,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, а таксама ацэнка поспеху рэкламы і трэйлераў фільмаў.
Асаблівасці
- Swarm Insight, які выкарыстоўвае тэхналогію Swarm AI, не толькі забяспечвае больш дакладны спажывец аналіз настрояў чым што-небудзь яшчэ, што было даступна раней, але ён таксама больш хуткі і выразны, чым любы іншы даступны, нават для самых складаных даследчых праектаў.
- Swarm Insight - гэта рашэнне з поўным спектрам паслуг, якое хутка забяспечвае аптымізаваную для штучнага інтэлекту інфармацыю аб рынку і дае высновы, якія значна больш дакладныя, чым вынікі больш звычайных метадаў, такіх як апытанні, фокус-групы або інтэрв'ю.
- Мы прапануем поўны аналіз паводзін, набор удзельнікаў, паслугі мадэрацыі сесій і прафесійную метадалагічную дапамогу з Swarm Insight. Усё гэта ўключана.
Цяпер прыйшоў час паглядзець на Swarm Intelligence.
Інтэлект роя
Дэцэнтралізаваныя, самаарганізаваныя сістэмы (натуральныя ці штучныя), якія могуць рухацца хутка і сумесна, дэманструюць раевы інтэлект, які з'яўляецца іх калектыўнымі паводзінамі.
Кожны від у прыродзе мае сваю ўласную форму гэтага замкнёнага цыклу, кааператыўнага паводзін. Пчолы выкарыстоўваюць вібрацыі, рыбы адчуваюць дрыгаценне ў вадзе, мурашы выкарыстоўваюць феромоны, каб накіроўваць адзін аднаго да крыніц ежы, птушкі адчуваюць рухі, якія распаўсюджваюцца па іх зграі, а пчолы выкарыстоўваюць феромоны.
Веды, атрыманыя навукоўцамі аб прыродзе, выкарыстоўваюцца для паляпшэння алгарытмаў.
Калі канцэпцыя роевага інтэлекту выкарыстоўваецца ў штучным інтэлекце (ШІ), асабліва ў робататэхніцы, калектыўны інтэлект паляпшаецца з дапамогай вылічальных сістэм, якія звычайна складаюцца з групы агентаў (камп'ютэрнае мадэляванне, якое імітуе паводзіны зграі птушак), якія супрацоўнічаюць лакальна з адным іншага і ў іх асяроддзі, прытрымліваючыся агульнага набору алгарытмічных правіл.
Выкарыстанне роевага навучання
Роевае навучанне становіцца ўсё больш папулярным у выніку складанасці сучасных мадэляў штучнага інтэлекту. Гэта асабліва актуальна для сектараў, якія ствараюць велізарныя аб'ёмы даных, такіх як вытворчасць, лагістыка, фінансавыя паслугі, ахова здароўя і медыцынскія даследаванні, а таксама фінансавыя паслугі.
Для павышэння дакладнасці і эфектыўнасці мадэлі, прадастаўлення свежай інфармацыі і павышэння эфектыўнасці прыняцця рашэнняў у гэтых сектарах вельмі важная здольнасць хутка атрымліваць і аналізаваць велізарныя аб'ёмы даных.
Аднак у мінулым абмен данымі паміж разрозненымі месцамі часта быў складаным, а то і немагчымым з-за строгіх законаў і абмежаванняў аб абароне даных. У гэтай сітуацыі можа спатрэбіцца навучанне роем.
Роевае навучанне хутка замяняе традыцыйныя метады аналізу велізарных аб'ёмаў даных, таму што выкарыстоўвае тэхналогію блокчейн для абароны канфідэнцыяльнасці даных і паляпшэння супрацоўніцтва.
Прадпрыемствы і арганізацыі могуць прадастаўляць сваім мадэлям штучнага інтэлекту лепшыя і дадатковыя даныя, дазваляючы аналізаваць агульныя даныя ў крайніх месцах, павышаючы дакладнасць і надзейнасць вынікаў. Гэта вызваляе час і паскарае прыняцце рашэнняў, што дае лепшыя вынікі.
заключэнне
У заключэнне, ад дыягностыкі медыцынскіх захворванняў да прагназавання вынікаў палітычных апытанняў, платформа Swarm павысіла дакладнасць калектыўных меркаванняў у шырокім дыяпазоне дзеянняў.
У якасці ілюстрацыі: дакладнасць дыягностыкі невялікай каманды сеткавых радыёлагаў, якія працуюць як сістэма роевага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу, знізіла колькасць памылак на 22% і 33% адпаведна ў параўнанні з падыходам, які выкарыстоўвае толькі штучны інтэлект.
Unanimous AI сцвярджае, што сістэма AI Swarm накіроўвае групу да найлепшых кансенсусных рашэнняў, павышаючы ўзровень задаволенасці групы ў працэсе.
Са студзеня 2020 года штучны інтэлект Swarm выкарыстоўваўся для прыняцця рашэнняў як у акадэмічным, так і ў камерцыйным кантэкстах, але атрыманыя вынікі з'яўляюцца шматспадзеўнымі для прымянення ў дзяржаўным сектары, такіх як расстаноўка прыярытэтаў дзяржаўнай палітыкі.
Пакінуць каментар