Índice del contenido[Esconder][Espectáculo]
Una de las palabras de moda más recientes que parecen usarse constantemente es el aprendizaje en enjambre.
Esta palabra de moda parece estar cada vez más presente, junto con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Sin embargo, ¿lo es realmente?
El aprendizaje en enjambre toma su nombre de la forma en que los animales y los insectos cooperan para lograr un objetivo común.
Considere el comportamiento de enjambre de las abejas para crear colmenas, la formación de bolas de cebo por peces diminutos para asustar a los peces depredadores más grandes, el comportamiento de caza grupal de los lobos o el movimiento de las aves en vuelo.
Los animales e insectos que se unen combinan sus recursos y cooperan para lograr un objetivo común.
En ciertos casos, la inteligencia del grupo ha sido mejorada por la colaboración hasta el punto en que el desempeño del grupo supera al de sus miembros individuales. La terminología científica para este tipo de comportamiento incluye "inteligencia colectiva, de consenso o de enjambre".
Se creó una plataforma llamada Swarm AI empleando una metodología similar por IA unánime. Este artículo examinará a fondo el enjambre inteligencia artificial, incluido cómo funciona, aplicaciones para el aprendizaje de enjambres y mucho más.
En primer lugar, comenzaremos con la introducción de la plataforma y su funcionamiento, y luego profundizaremos en la tecnología.
Que es IA de enjambre?
La primera plataforma de inteligencia artificial (IA) del mundo, Swarm, mejora la inteligencia de los equipos comerciales en red, lo que permite pronósticos, predicciones, elecciones e información mucho más precisos.
Unanimous AI creó la plataforma, que es una instancia única de IA distribuida y equipos humanos que cooperan en un trabajo en tiempo real. Swarm se inspira en el comportamiento cooperativo de los sistemas naturales como colmenas de abejas y bandadas de pájaros.
Un grupo de personas que elige entre un número predeterminado de alternativas se comunica de manera controlada gracias a algoritmos de inteligencia de enjambre.
La plataforma de Internet es accesible para todos desde cualquier lugar. En lugar de los temas, argumentan, los algoritmos se entrenan con datos sobre la dinámica de comportamiento de los grupos.
En un sistema de circuito cerrado formado por personas que interactúan con agentes de IA, tanto la máquina como las personas pueden responder en función de cómo se comportan los demás para modificar o mantener sus preferencias.
La dinámica de interacción de los participantes es utilizada por un modelo de red neuronal que se ha construido utilizando aprendizaje automático supervisado en la segunda etapa para producir un índice de convicción. Este indicador mide la confianza del grupo en el resultado.
¿Cómo funciona Swarm?
Todo comienza con los pájaros y las abejas. también pescado. también hormigas. Pertenece a la enorme cantidad de especies que se organizan en bandadas, cardúmenes, cardúmenes, colonias y enjambres para aumentar su inteligencia colectiva.
La naturaleza demuestra que los organismos sociales pueden superar a la gran mayoría de los miembros individuales cuando trabajan juntos como sistemas unificados para resolver problemas y tomar decisiones en una amplia gama de especies.
Este fenómeno, al que los científicos se refieren como "inteligencia de enjambre", es evidencia de que muchos cerebros realmente son mejores que uno.
Carecemos de los delicados vínculos que emplean otras especies para crear estrechos circuitos de retroalimentación entre los individuos, razón por la cual los humanos no adquirieron naturalmente la capacidad de construir una inteligencia de enjambre.
Los peces pueden sentir perturbaciones en el agua cercana. Las abejas aprovechan las vibraciones rápidas. Las aves pueden sentir movimientos que se extienden por toda la bandada.
Sin embargo, la tecnología de redes de alta velocidad de hoy nos permite conectarnos entre nosotros desde cualquier parte del mundo. Solo necesitamos la tecnología adecuada para transformar estos enlaces en redes en tiempo real con retroalimentación de circuito cerrado entre los participantes.
La tecnología Swarm AI llena este vacío. Ofrece las interfaces y los algoritmos de IA necesarios para que los "enjambres humanos" se congreguen en línea y combinen sus conocimientos, perspicacia e intuición con los de otros grupos para formar una inteligencia emergente que lo abarque todo.
Se ha descubierto que los enjambres en tiempo real aumentan considerablemente la inteligencia en una variedad de tareas, incluida la previsión de tendencias financieras y deportivas, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, así como evaluar el éxito de anuncios y avances de películas.
Caracteristicas
- Swarm Insight, que hace uso de la tecnología Swarm AI, no solo proporciona datos de consumo más precisos análisis de los sentimientos que cualquier otra cosa accesible anteriormente, pero también es más rápida y expresiva que cualquier otra cosa disponible, incluso para los proyectos de investigación más complejos.
- Swarm Insight es una solución de servicio completo que proporciona inteligencia de mercado optimizada por IA rápidamente y con hallazgos que son sustancialmente más precisos que los de métodos más convencionales como encuestas, grupos focales o entrevistas.
- Ofrecemos análisis de comportamiento completo, reclutamiento de participantes, servicios de moderación de sesiones y asistencia de metodología profesional con Swarm Insight. Todo está incluido.
Ahora es el momento de mirar Swarm Intelligence.
Inteligencia de enjambre
Los sistemas descentralizados y autoorganizados (ya sean naturales o artificiales) que pueden moverse rápido y cooperar exhiben inteligencia de enjambre, que es su comportamiento colectivo.
Cada especie en la naturaleza tiene su propia forma de este comportamiento cooperativo de circuito cerrado. Las abejas emplean vibraciones, los peces perciben los temblores en el agua, las hormigas utilizan feromonas para guiarse unas a otras hacia las fuentes de alimento, las aves pueden sentir los movimientos que se propagan entre sus bandadas y las abejas utilizan feromonas.
El conocimiento que los científicos han adquirido sobre la naturaleza se está utilizando para mejorar los algoritmos.
Cuando el concepto de inteligencia de enjambre se usa en inteligencia artificial (IA), particularmente en robótica, la inteligencia colectiva se mejora a través de sistemas computacionales que generalmente están compuestos por un grupo de agentes (simulaciones por computadora que imitan el comportamiento de bandadas de aves) que colaboran localmente con uno. otro y dentro de su entorno mientras se adhiere a un conjunto general de reglas algorítmicas.
Uso del aprendizaje en enjambre
El aprendizaje de enjambres se está volviendo más popular como resultado de la complejidad de los modelos de IA actuales. Esto es particularmente cierto para los sectores que producen grandes volúmenes de datos, como la fabricación, la logística, los servicios financieros, la atención médica y la investigación médica, y los servicios financieros.
Para aumentar la precisión y la eficiencia del modelo, proporcionar nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones efectiva en esos sectores, la capacidad de ingerir y analizar rápidamente volúmenes masivos de datos es esencial.
Sin embargo, en el pasado, compartir datos entre ubicaciones dispersas con frecuencia era un desafío, si no imposible, debido a las estrictas leyes y restricciones de protección de datos. El aprendizaje de enjambre puede ser útil en esta situación.
El aprendizaje de enjambres está reemplazando rápidamente a los métodos tradicionales para analizar volúmenes masivos de datos porque utiliza la tecnología blockchain para salvaguardar la privacidad de los datos y fomentar una mejor cooperación.
Las empresas y organizaciones pueden proporcionar a sus modelos de IA mejores y más datos al permitir el análisis de datos compartidos en ubicaciones de borde, mejorando la precisión y confiabilidad de los resultados. Esto libera tiempo y agiliza la toma de decisiones, lo que produce mejores resultados.
Conclusión
En conclusión, desde el diagnóstico de condiciones médicas hasta la predicción de resultados de encuestas políticas, la plataforma Swarm ha mejorado la precisión de los juicios colectivos en una amplia gama de actividades.
A modo de ilustración, la precisión del diagnóstico de un pequeño equipo de radiólogos en red que opera como un sistema de inteligencia de enjambre en tiempo real redujo los errores en un 22 % y un 33 %, respectivamente, en comparación con un enfoque solo de IA.
Unanimous AI afirma que el sistema Swarm AI guía al grupo hacia las mejores decisiones de consenso, elevando los niveles de satisfacción del grupo en el proceso.
Swarm AI se ha utilizado en la toma de decisiones a partir de enero de 2020 tanto en contextos académicos como comerciales, pero los hallazgos son prometedores para aplicaciones del sector público como la priorización de políticas públicas.
Deje un comentario