Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Unu el la plej novaj zumvortoj, kiuj ŝajnas esti konstante uzataj, estas svarma lernado.
Ĉi tiu vortvorto ŝajnas fariĝi pli kaj pli "tie ekstere", kune kun artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado.
Tamen, ĉu vere?
Svarma lernado prenas sian nomon de la maniero kiel bestoj kaj insektoj kunlaboras por plenumi komunan celon.
Konsideru la svarman konduton de abeloj por krei abelujojn, la formadon de logilpilkoj de etaj fiŝoj por fortimigi pli grandajn predantajn fiŝojn, la grupĉasadkonduton de lupoj aŭ la movon de birdoj dumfluge.
Bestoj kaj insektoj kiuj kuniĝas kombinas siajn rimedojn kaj kunlaboras por atingi komunan celon.
En certaj kazoj, grupinteligenteco estis plifortigita per kunlaboro al la punkto kie la efikeco de la grupo superas tiun de siaj individuaj membroj. Scienca terminologio por ĉi tiu speco de konduto inkluzivas "kolektivan, konsentan aŭ svarman inteligentecon."
Platformo nomita Swarm AI estis kreita uzante similan metodaron de Unuanima AI. Ĉi tiu artikolo ekzamenos ĝisfunde svarmon artefarita inteligento, inkluzive de kiel ĝi funkcias, aplikoj por svarma lernado, kaj multe pli.
Unue, ni komencos kun la platformo enkonduko kaj ĝia funkciado, kaj poste ni profunde plonĝos en teknologion.
Kio estas Svarma AI?
La unua platformo de artefarita inteligenteco (AI) en la mondo, Swarm, plibonigas la inteligentecon de interretaj komercaj teamoj, ebligante multe pli precizajn prognozojn, antaŭdirojn, elektojn kaj komprenojn.
Unuanima AI kreis la platformon, kiu estas unika ekzemplo de distribuita AI kaj homaj teamoj kunlaborantaj pri laboro en reala tempo. Svarmo prenas siajn signojn de la kunlabora konduto de naturaj sistemoj kiel abelujoj kaj aroj de birdoj.
Grupo de homoj elektantaj inter antaŭfiksita nombro da alternativoj komunikas en kontrolita maniero danke al svarmaj inteligenteco-algoritmoj.
La interreta platformo estas alirebla por ĉiuj de ie ajn. Anstataŭ la temoj, ili argumentas, la algoritmoj estas trejnitaj pri datumoj pri la kondutdinamiko de grupoj.
En fermitcikla sistemo formita de homoj interagaj kun AI-agentoj, kaj la maŝino kaj la homoj povas respondi surbaze de kiel aliaj kondutas por ŝanĝi aŭ konservi siajn preferojn.
La interagado-dinamiko de la partoprenantoj estas uzata de neŭrala reto-modelo, kiu estis konstruita uzante kontrolitan maŝinlernadon en la dua etapo por produkti konvinkindekson. Ĉi tiu indikilo mezuras kiom memcerta la grupo estas en la rezulto.
Kiel funkcias Swarm?
Ĉio komenciĝas per la birdoj kaj la abeloj. ankaŭ fiŝoj. ankaŭ formikoj. Ĝi apartenas al la grandega nombro da specioj kiuj organizas sin en aroj, lernejoj, svarmoj, kolonioj kaj svarmoj por pliigi sian kolektivan inteligentecon.
Naturo pruvas, ke sociaj organismoj povas superi la grandan plimulton de individuaj membroj kiam ili laboras kune kiel unuigitaj sistemoj por solvi problemojn kaj fari decidojn trans larĝa gamo de specioj.
Ĉi tiu fenomeno, kiun sciencistoj nomas "svarma inteligenteco", estas indico ke multaj cerboj vere estas pli bonaj ol unu.
Al ni mankas la delikataj ligiloj, kiujn aliaj specioj uzas por krei streĉajn respondbuklojn inter individuoj, tial homoj ne nature akiris la kapablon konstrui svarman inteligentecon.
Fiŝoj kapablas senti perturbojn en la proksima akvo. Abeloj profitas de rapidaj vibradoj. Birdoj povas senti movojn disvastiĝantajn tra la grupo.
Tamen, altrapida retteknologio hodiaŭ permesas al ni konekti unu kun la alia de ie ajn sur la globo. Ni nur postulas la taŭgan teknologion por transformi ĉi tiujn ligilojn en realtempajn retojn kun fermitciklaj sugestoj inter partoprenantoj.
Svarma AI-teknologio plenigas ĉi tiun breĉon. Ĝi ofertas la interfacojn kaj AI-algoritmojn necesajn por "homaj svarmoj" por kunveni interrete kaj kunigi iliajn scion, komprenon kaj intuicion kun tiuj de aliaj grupoj por formi tute ampleksan emerĝan inteligentecon.
Realtempaj svarmoj estas trovitaj multe pliigi inteligentecon en diversaj taskoj, inkluzive de prognozado de financaj kaj sportaj tendencoj, kanva.
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas same kiel taksi la sukceson de reklamoj kaj filmantaŭfilmoj.
Trajtoj
- Swarm Insight, kiu uzas la teknologion de Swarm AI, ne nur provizas pli precizan konsumanton sento-analizo ol io alia antaŭe alirebla, sed ĝi estas ankaŭ pli rapida kaj pli esprimplena ol io alia disponebla, eĉ por la plej kompleksaj esplorprojektoj.
- Swarm Insight estas plenserva solvo, kiu provizas AI-optimumigitan merkatan inteligentecon rapide kaj kun trovoj sufiĉe pli precizaj ol tiuj de pli konvenciaj metodoj kiel enketoj, fokusgrupoj aŭ intervjuoj.
- Ni ofertas kompletan kondutanalizon, partoprenan varbadon, sesiajn moderigajn servojn kaj profesian metodikan helpon kun Swarm Insight. Ĉio el ĝi estas inkluzivita.
Nun estas tempo rigardi Swarm Intelligence.
Svarma Inteligenteco
Malcentraj, mem-organizitaj sistemoj (ĉu naturaj aŭ artefaritaj) kiuj povas moviĝi rapide kaj kunlabore elmontras svarman inteligentecon, kio estas ilia kolektiva konduto.
Ĉiu specio en naturo havas sian propran formon de ĉi tiu fermita, kunlabora konduto. Abeloj uzas vibradojn, fiŝoj sentas tremojn en la akvo, formikoj uzas feromonojn por gvidi unu la alian al nutraĵfontoj, birdoj povas senti movojn disvastiĝantajn tra siaj aroj, kaj abeloj uzas feromonojn.
La scio kiun sciencistoj akiris pri naturo estas uzata por plibonigi algoritmojn.
Kiam la koncepto de svarma inteligenteco estas utiligita en artefarita inteligenteco (AI), precipe en robotiko, la kolektiva inteligenteco estas plibonigita per komputilaj sistemoj kiuj estas tipe kunmetitaj de grupo de agentoj (komputilsimulaĵoj kiuj imitas amasiĝantan birdkonduton) kiuj kunlaboras loke kun unu. alia kaj ene de sia medio dum ili aliĝas al ĝenerala aro de algoritmaj reguloj.
Uzo de svarma lernado
Svarma lernado fariĝas pli populara kiel rezulto de la komplekseco de nunaj AI-modeloj. Ĉi tio estas precipe vera por sektoroj, kiuj produktas vastajn volumojn de datumoj, kiel fabrikado, loĝistiko, financaj servoj, sanservo kaj medicina esplorado kaj financaj servoj.
Por pliigi modelan precizecon kaj efikecon, provizi freŝajn komprenojn kaj plibonigi efikan decidiĝon en tiuj sektoroj, la kapablo rapide konsumi kaj analizi amasajn volumojn de datumoj estas esenca.
Tamen, en la pasinteco, kunhavigi datumojn inter disaj lokoj estis ofte malfacila, se ne malebla, pro striktaj leĝoj kaj restriktoj pri datuma protekto. Svarma lernado povas esti utila en ĉi tiu situacio.
Svarma lernado rapide anstataŭigas tradiciajn metodojn por analizi amasajn volumojn de datumoj ĉar ĝi uzas blokĉenan teknologion por protekti datumojn kaj kreskigi pli bonan kunlaboron.
Komercoj kaj organizoj povas provizi siajn AI-modelojn per pli bonaj kaj pli da datumoj ebligante analizon de komunaj datumoj ĉe randaj lokoj, plibonigante la precizecon kaj fidindecon de rezultoj. Ĉi tio liberigas tempon kaj plirapidigas decidon, kio produktas pli bonajn rezultojn.
konkludo
Konklude, de diagnozado de kuracaj kondiĉoj ĝis antaŭdiro de politikaj balotrezultoj, la platformo Swarm plibonigis la precizecon de kolektivaj juĝoj en larĝa gamo de agadoj.
Kiel ilustraĵo, la diagnoza precizeco de malgranda teamo de interkonektitaj radiologoj funkcianta kiel realtempa svarma spionsistemo malpliigis erarojn je 22% kaj 33%, respektive, kompare kun nura AI-aliro.
Unuanima AI asertas ke la Swarm AI-sistemo gvidas la grupon direkte al la plej bonaj konsentaj decidoj, levante grupajn kontentignivelojn en la procezo.
Swarm AI estis uzata en decidofarado ekde januaro 2020 en kaj akademiaj kaj komercaj kuntekstoj, sed la trovoj estas promesplenaj por publikaj sektoraj aplikoj kiel prioritatado de publika politiko.
Lasi Respondon