Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Una de les paraules de moda més noves que sembla que s'utilitzen constantment és l'aprenentatge en eixam.
Aquesta paraula de moda sembla cada cop més "allà fora", juntament amb la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic.
Tanmateix, és realment?
L'aprenentatge en eixam pren el seu nom de la manera com els animals i els insectes cooperen per aconseguir un objectiu comú.
Penseu en el comportament d'eixam de les abelles per crear ruscs, la formació de boles d'esquer per part de peixos petits per espantar els peixos depredadors més grans, el comportament de caça grupal dels llops o el moviment dels ocells en vol.
Els animals i els insectes que s'uneixen combinen els seus recursos i cooperen per aconseguir un objectiu comú.
En determinats casos, la intel·ligència del grup s'ha millorat gràcies a la col·laboració fins al punt que el rendiment del grup supera el dels seus membres individuals. La terminologia científica per a aquest tipus de comportament inclou "intel·ligència col·lectiva, de consens o d'eixam".
Es va crear una plataforma anomenada Swarm AI emprant una metodologia similar per IA unànime. Aquest article examinarà a fons l'eixam intel·ligència artificial, inclòs com funciona, aplicacions per a l'aprenentatge en eixam i molt més.
En primer lloc, començarem amb la introducció de la plataforma i el seu funcionament, i més endavant ens aprofundirem en la tecnologia.
Què és IA d'eixam?
La primera plataforma d'intel·ligència artificial (IA) del món, Swarm, millora la intel·ligència dels equips empresarials en xarxa, permetent previsions, prediccions, opcions i coneixements molt més precisos.
La IA unànime va crear la plataforma, que és una instància única d'IA distribuïda i equips humans que cooperen en una feina en temps real. Swarm pren les indicis del comportament cooperatiu de sistemes naturals com els ruscs d'abelles i els estols d'ocells.
Un grup de persones que trien entre un nombre predeterminat d'alternatives es comunica de manera controlada gràcies a algorismes d'intel·ligència en pulmó.
La plataforma d'Internet és accessible per a tothom des de qualsevol lloc. En lloc dels temes, argumenten, els algorismes s'entrenen sobre dades sobre la dinàmica de comportament dels grups.
En un sistema de bucle tancat format per persones que interactuen amb agents d'IA, tant la màquina com les persones poden respondre en funció de com es comporten els altres per alterar o mantenir les seves preferències.
La dinàmica d'interacció dels participants és utilitzada per un model de xarxa neuronal que s'ha construït mitjançant l'aprenentatge automàtic supervisat en la segona etapa per produir un índex de conviccions. Aquest indicador mesura la confiança que té el grup en el resultat.
Com funciona Swarm?
Tot comença amb els ocells i les abelles. també peix. també formigues. Pertany a l'enorme nombre d'espècies que s'organitzen en ramats, escoles, bancs, colònies i eixams per tal d'augmentar la seva intel·ligència col·lectiva.
La natura demostra que els organismes socials poden superar la gran majoria dels membres individuals quan treballen junts com a sistemes unificats per resoldre problemes i prendre decisions en una àmplia gamma d'espècies.
Aquest fenomen, que els científics anomenen "intel·ligència d'eixam", és una evidència que molts cervells són realment millors que un.
Ens falten els delicats enllaços que utilitzen altres espècies per crear bucles de retroalimentació estrets entre els individus, per la qual cosa els humans no van adquirir de manera natural la capacitat de construir una intel·ligència d'eixam.
Els peixos són capaços de detectar les pertorbacions a l'aigua propera. Les abelles aprofiten les vibracions ràpides. Els ocells poden sentir moviments que s'estenen per tot el ramat.
Tanmateix, la tecnologia de xarxes d'alta velocitat actual ens permet connectar-nos entre nosaltres des de qualsevol lloc del món. Només necessitem la tecnologia adequada per transformar aquests enllaços en xarxes en temps real amb retroalimentació de bucle tancat entre els participants.
La tecnologia Swarm AI omple aquest buit. Ofereix les interfícies i els algorismes d'IA necessaris perquè els "eixams humans" es congreguin en línia i agrupin els seus coneixements, coneixements i intuïció amb els d'altres grups per formar una intel·ligència emergent que ho abarqui tot.
S'ha trobat que els eixams en temps real augmenten molt la intel·ligència en una varietat de tasques, inclosa la previsió de tendències financeres i esportives, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas així com avaluar l'èxit dels anuncis i els tràilers de pel·lícules.
Característiques
- Swarm Insight, que fa ús de la tecnologia Swarm AI, no només proporciona al consumidor més precisió anàlisi del sentiment que qualsevol altra cosa prèviament accessible, però també és més ràpida i expressiva que qualsevol altra cosa disponible, fins i tot per als projectes de recerca més complexos.
- Swarm Insight és una solució de servei complet que proporciona intel·ligència de mercat optimitzada per intel·ligència artificial ràpidament i amb resultats substancialment més precisos que els de mètodes més convencionals com enquestes, grups focals o entrevistes.
- Oferim una anàlisi completa del comportament, reclutament de participants, serveis de moderació de sessions i assistència amb metodologia professional amb Swarm Insight. Tot això inclòs.
Ara és el moment de mirar Swarm Intelligence.
Intel·ligència d'eixam
Els sistemes descentralitzats i autoorganitzats (ja siguin naturals o artificials) que es poden moure ràpidament i de manera cooperativa mostren intel·ligència d'eixam, que és el seu comportament col·lectiu.
Cada espècie a la natura té la seva pròpia forma d'aquest comportament cooperatiu i tancat. Les abelles utilitzen vibracions, els peixos senten tremolors a l'aigua, les formigues utilitzen feromones per guiar-se mútuament cap a les fonts d'aliment, els ocells poden sentir moviments que s'estenen pels seus ramats i les abelles utilitzen feromones.
El coneixement que han adquirit els científics sobre la natura s'està utilitzant per millorar els algorismes.
Quan el concepte d'intel·ligència d'eixam s'utilitza en intel·ligència artificial (IA), especialment en robòtica, la intel·ligència col·lectiva es millora mitjançant sistemes computacionals que normalment es componen d'un grup d'agents (simulacions per ordinador que imiten el comportament dels ocells) que col·laboren localment amb un un altre i dins del seu entorn mentre s'adhereixen a un conjunt general de regles algorítmiques.
Ús de l'aprenentatge en eixam
L'aprenentatge en eixam és cada cop més popular com a resultat de la complexitat dels models actuals d'IA. Això és especialment cert per als sectors que produeixen grans volums de dades, com ara la fabricació, la logística, els serveis financers, la sanitat i la investigació mèdica i els serveis financers.
Per augmentar la precisió i l'eficiència del model, proporcionar noves idees i millorar la presa de decisions eficaç en aquests sectors, la capacitat d'ingerir i analitzar ràpidament volums massius de dades és essencial.
Tanmateix, en el passat, compartir dades entre ubicacions disperses sovint era un repte, si no impossible, a causa de les estrictes lleis i restriccions de protecció de dades. L'aprenentatge en eixam pot ser útil en aquesta situació.
L'aprenentatge en eixam està substituint ràpidament els mètodes tradicionals per analitzar volums massius de dades perquè utilitza la tecnologia blockchain per salvaguardar la privadesa de les dades i fomentar una millor cooperació.
Les empreses i les organitzacions poden proporcionar als seus models d'IA amb millors i més dades si permeten l'anàlisi de dades compartides a les ubicacions de la vora, millorant la precisió i la fiabilitat dels resultats. Això allibera temps i facilita la presa de decisions, la qual cosa produeix millors resultats.
Conclusió
En conclusió, des del diagnòstic de condicions mèdiques fins a la predicció dels resultats de les enquestes polítiques, la plataforma Swarm ha millorat la precisió dels judicis col·lectius en una àmplia gamma d'activitats.
Com a il·lustració, la precisió del diagnòstic d'un petit equip de radiòlegs en xarxa que funciona com un sistema d'intel·ligència d'eixam en temps real va reduir els errors en un 22% i un 33%, respectivament, en comparació amb un enfocament només d'IA.
La IA unànime afirma que el sistema Swarm AI guia el grup cap a les millors decisions de consens, augmentant els nivells de satisfacció del grup en el procés.
Swarm AI s'ha utilitzat per a la presa de decisions a partir del gener de 2020 tant en contextos acadèmics com comercials, però els resultats són prometedors per a aplicacions del sector públic, com ara prioritzar les polítiques públiques.
Deixa un comentari