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Eines der neuesten Schlagworte, das scheinbar ständig verwendet wird, ist Schwarmlernen.
Dieses Schlagwort scheint neben künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen immer mehr „out there“ zu werden.
Aber ist es wirklich so?
Schwarmlernen hat seinen Namen von der Art und Weise, wie Tiere und Insekten kooperieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.
Denken Sie an das Schwarmverhalten von Bienen, um Bienenstöcke zu bilden, die Bildung von Köderbällen durch winzige Fische, um größere Raubfische abzuschrecken, das Gruppenjagdverhalten von Wölfen oder die Bewegung von Vögeln im Flug.
Tiere und Insekten, die sich zusammenschließen, bündeln ihre Ressourcen und kooperieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.
In bestimmten Fällen wurde die Gruppenintelligenz durch Zusammenarbeit so weit verbessert, dass die Leistung der Gruppe die ihrer einzelnen Mitglieder übertrifft. Die wissenschaftliche Terminologie für diese Art von Verhalten umfasst „Kollektiv-, Konsens- oder Schwarmintelligenz“.
Eine Plattform namens Swarm AI wurde mit einer ähnlichen Methodik von erstellt Einstimmige KI. Dieser Artikel wird Schwarm gründlich untersuchen künstliche Intelligenz, einschließlich der Funktionsweise, Anwendungen für Schwarmlernen und vielem mehr.
Zunächst beginnen wir mit der Einführung der Plattform und ihrer Funktionsweise und tauchen später tief in die Technologie ein.
Was ist Schwarm-KI?
Die weltweit erste Plattform für künstliche Intelligenz (KI), Swarm, verbessert die Intelligenz vernetzter Geschäftsteams und ermöglicht viel genauere Prognosen, Vorhersagen, Entscheidungen und Erkenntnisse.
Unanimous AI hat die Plattform geschaffen, die eine einzigartige Instanz verteilter KI- und menschlicher Teams ist, die bei einem Job in Echtzeit zusammenarbeiten. Swarm orientiert sich am kooperativen Verhalten natürlicher Systeme wie Bienenstöcke und Vogelschwärme.
Eine Gruppe von Menschen, die zwischen einer vorgegebenen Anzahl von Alternativen auswählt, kommuniziert dank Schwarmintelligenz-Algorithmen kontrolliert.
Die Internetplattform ist für jeden von überall aus zugänglich. Statt der Themen, argumentieren sie, werden die Algorithmen auf Daten zur Verhaltensdynamik von Gruppen trainiert.
In einem geschlossenen System, das aus Menschen besteht, die mit KI-Agenten interagieren, können sowohl die Maschine als auch die Menschen auf der Grundlage des Verhaltens anderer reagieren, um ihre Präferenzen zu ändern oder beizubehalten.
Die Interaktionsdynamik der Teilnehmer wird in einem zweiten Schritt von einem neuronalen Netzwerkmodell, das mit überwachtem maschinellem Lernen erstellt wurde, verwendet, um einen Überzeugungsindex zu erstellen. Dieser Indikator misst, wie zuversichtlich die Gruppe in das Ergebnis ist.
Wie funktioniert Swarm?
Alles beginnt mit den Vögeln und den Bienen. auch Fisch. auch Ameisen. Er gehört zu der enormen Zahl von Arten, die sich in Herden, Schwärmen, Schwärmen, Kolonien und Schwärmen organisieren, um ihre kollektive Intelligenz zu steigern.
Die Natur zeigt, dass soziale Organismen die große Mehrheit der einzelnen Mitglieder übertreffen können, wenn sie als einheitliche Systeme zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen und Entscheidungen über eine Vielzahl von Arten hinweg zu treffen.
Dieses Phänomen, das Wissenschaftler als „Schwarmintelligenz“ bezeichnen, ist ein Beweis dafür, dass viele Gehirne wirklich besser sind als eines.
Uns fehlen die feinen Verknüpfungen, die andere Arten verwenden, um enge Rückkopplungsschleifen zwischen Individuen zu schaffen, weshalb Menschen nicht von Natur aus die Fähigkeit erworben haben, eine Schwarmintelligenz aufzubauen.
Fische können Störungen im Wasser in der Nähe wahrnehmen. Bienen machen sich schnelle Schwingungen zunutze. Vögel können Bewegungen wahrnehmen, die sich über den gesamten Schwarm ausbreiten.
Die Hochgeschwindigkeits-Netzwerktechnologie ermöglicht es uns jedoch heute, uns von überall auf der Welt miteinander zu verbinden. Wir benötigen nur die richtige Technologie, um diese Verbindungen in Echtzeitnetzwerke mit Closed-Loop-Feedback zwischen den Teilnehmern umzuwandeln.
Die Schwarm-KI-Technologie füllt diese Lücke. Es bietet die Schnittstellen und KI-Algorithmen, die „menschliche Schwärme“ benötigen, um sich online zu versammeln und ihr Wissen, ihre Einsichten und ihre Intuition mit denen anderer Gruppen zu bündeln, um eine allumfassende emergente Intelligenz zu bilden.
Es hat sich herausgestellt, dass Echtzeitschwärme die Intelligenz bei einer Vielzahl von Aufgaben, einschließlich der Vorhersage von Finanz- und Sporttrends, erheblich steigern
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas sowie die Bewertung des Erfolgs von Anzeigen und Filmtrailern.
Eigenschaften
- Swarm Insight, das die Swarm-KI-Technologie nutzt, bietet nicht nur genauere Verbraucher Sentiment-Analyse als alles andere zuvor zugängliche, aber es ist auch schneller und aussagekräftiger als alles andere, was verfügbar ist, selbst für die komplexesten Forschungsprojekte.
- Swarm Insight ist eine Full-Service-Lösung, die KI-optimierte Marktinformationen schnell und mit Ergebnissen liefert, die wesentlich genauer sind als die aus konventionelleren Methoden wie Umfragen, Fokusgruppen oder Interviews.
- Wir bieten eine vollständige Verhaltensanalyse, Teilnehmerrekrutierung, Sitzungsmoderationsdienste und professionelle methodische Unterstützung mit Swarm Insight. All das ist enthalten.
Jetzt ist es an der Zeit, sich mit Schwarmintelligenz zu befassen.
Schwarmintelligenz
Dezentrale, selbstorganisierte Systeme (ob natürlich oder künstlich), die sich schnell bewegen und kooperativ agieren können, weisen Schwarmintelligenz auf, was ihr kollektives Verhalten ist.
Jede Art in der Natur hat ihre eigene Form dieses geschlossenen kooperativen Verhaltens. Bienen verwenden Vibrationen, Fische spüren Erschütterungen im Wasser, Ameisen verwenden Pheromone, um sich gegenseitig zu Nahrungsquellen zu führen, Vögel können Bewegungen wahrnehmen, die sich über ihre Herden ausbreiten, und Bienen verwenden Pheromone.
Das Wissen, das Wissenschaftler über die Natur gewonnen haben, wird genutzt, um Algorithmen zu verbessern.
Wenn das Konzept der Schwarmintelligenz in der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet wird, insbesondere in der Robotik, wird die kollektive Intelligenz durch Computersysteme verbessert, die typischerweise aus einer Gruppe von Agenten (Computersimulationen, die das Verhalten von Vogelschwärmen nachahmen) bestehen, die lokal mit einem zusammenarbeiten miteinander und in ihrer Umgebung, während sie sich an allgemeine algorithmische Regeln halten.
Einsatz von Schwarmlernen
Schwarmlernen wird aufgrund der Komplexität aktueller KI-Modelle immer beliebter. Dies gilt insbesondere für Sektoren, die große Datenmengen produzieren, wie z. B. Fertigung, Logistik, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und medizinische Forschung sowie Finanzdienstleistungen.
Um die Genauigkeit und Effizienz von Modellen zu erhöhen, neue Erkenntnisse zu liefern und die effektive Entscheidungsfindung in diesen Sektoren zu verbessern, ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell aufzunehmen und zu analysieren, unerlässlich.
In der Vergangenheit war der Datenaustausch zwischen verteilten Standorten jedoch aufgrund strenger Datenschutzgesetze und -beschränkungen häufig schwierig, wenn nicht sogar unmöglich. Schwarmlernen kann in dieser Situation hilfreich sein.
Schwarmlernen ersetzt schnell traditionelle Methoden zur Analyse großer Datenmengen, da es die Blockchain-Technologie verwendet, um den Datenschutz zu gewährleisten und eine bessere Zusammenarbeit zu fördern.
Unternehmen und Organisationen können ihre KI-Modelle mit besseren und mehr Daten versorgen, indem sie die Analyse gemeinsam genutzter Daten an Edge-Standorten ermöglichen und so die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessern. Dies spart Zeit und beschleunigt die Entscheidungsfindung, was zu besseren Ergebnissen führt.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Swarm-Plattform von der Diagnose von Erkrankungen bis zur Vorhersage politischer Umfrageergebnisse die Genauigkeit kollektiver Urteile in einer Vielzahl von Aktivitäten verbessert hat.
Zur Veranschaulichung: Die Diagnosegenauigkeit eines kleinen Teams vernetzter Radiologen, die als Echtzeit-Schwarmintelligenzsystem arbeiten, verringerte Fehler um 22 % bzw. 33 % im Vergleich zu einem reinen KI-Ansatz.
Unanimous AI behauptet, dass das Schwarm-KI-System die Gruppe zu den besten Konsensentscheidungen führt und dabei die Gruppenzufriedenheit erhöht.
Schwarm-KI wurde seit Januar 2020 sowohl im akademischen als auch im kommerziellen Kontext bei der Entscheidungsfindung eingesetzt, aber die Ergebnisse sind vielversprechend für Anwendungen im öffentlichen Sektor wie die Priorisierung der öffentlichen Ordnung.
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