Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Yksi uusimmista muotisanoista, jota näyttää olevan jatkuvasti käytössä, on parvioppiminen.
Tämä muotisana näyttää olevan yhä enemmän "ulkopuolella" yhdessä tekoälyn ja koneoppimisen kanssa.
Onko se kuitenkin todella?
Parvioppiminen on saanut nimensä tavasta, jolla eläimet ja hyönteiset tekevät yhteistyötä yhteisen tavoitteen saavuttamiseksi.
Harkitse mehiläisten parvikäyttäytymistä nokkospesän luomiseksi, pienten kalojen syöttipallojen muodostumista suurempien petokalojen pelottamiseksi, susien ryhmämetsästyskäyttäytymistä tai lintujen liikkumista lennossa.
Eläimet ja hyönteiset yhdistävät voimansa ja tekevät yhteistyötä saavuttaakseen yhteisen tavoitteen.
Tietyissä tapauksissa ryhmän älykkyyttä on parannettu yhteistyöllä niin pitkälle, että ryhmän suorituskyky ylittää yksittäisten jäsenten suorituskyvyn. Tämän tyyppisen käyttäytymisen tieteellinen terminologia sisältää "kollektiivisen, konsensuksen tai parven älykkyyden".
Swarm AI -niminen alusta luotiin käyttämällä samanlaista menetelmää Yksimielinen AI. Tässä artikkelissa tarkastellaan parvia perusteellisesti tekoäly, mukaan lukien sen toiminta, sovellukset parven oppimiseen ja paljon muuta.
Ensin aloitamme alustan käyttöönotosta ja sen toiminnasta, ja myöhemmin sukeltamme syvälle teknologiaan.
Mikä on Swarm AI?
Maailman ensimmäinen tekoäly (AI) -alusta, Swarm, parantaa verkottuneiden yritystiimien älykkyyttä ja mahdollistaa paljon tarkemmat ennusteet, ennusteet, valinnat ja oivallukset.
Yksimielinen tekoäly loi alustan, joka on ainutlaatuinen esimerkki hajautetusta tekoälystä ja ihmisryhmistä, jotka tekevät yhteistyötä reaaliajassa. Swarm ottaa vihjeensä luonnollisten järjestelmien, kuten mehiläisten ja lintuparvien, yhteistoiminnallisesta käyttäytymisestä.
Ryhmä ihmisiä, jotka valitsevat ennalta määrätyn määrän vaihtoehtoja, kommunikoi hallitusti kuhisevien älyalgoritmien ansiosta.
Internet-alusta on kaikkien käytettävissä mistä tahansa. Aiheiden sijaan kiistellään, algoritmeja koulutetaan ryhmien käyttäytymisdynamiikkaa koskevilla tiedoilla.
Tekoälyagenttien kanssa vuorovaikutuksessa olevien ihmisten muodostamassa suljetussa järjestelmässä sekä kone että ihmiset voivat reagoida toisten käyttäytymisen perusteella muuttaakseen tai säilyttääkseen mieltymyksensä.
Osallistujien vuorovaikutusdynamiikkaa hyödyntää hermoverkkomalli, joka on rakennettu valvotulla koneoppimisella toisessa vaiheessa vakaumusindeksin tuottamiseksi. Tämä indikaattori mittaa, kuinka luottavainen ryhmä on tulokseen.
Miten Swarm toimii?
Kaikki alkaa linnuista ja mehiläisistä. myös kalaa. myös muurahaisia. Se kuuluu valtavaan määrään lajeja, jotka järjestäytyvät parviksi, parviksi, parviksi, siirtomaiksi ja parviksi lisätäkseen kollektiivista älykkyyttään.
Luonto osoittaa, että sosiaaliset organismit voivat ylittää suurimman osan yksittäisistä jäsenistä, kun ne työskentelevät yhdessä yhtenäisinä järjestelminä ratkaistakseen ongelmia ja tehdäkseen päätöksiä monenlaisissa lajeissa.
Tämä ilmiö, jota tiedemiehet kutsuvat "parviälyksi", on todiste siitä, että monet aivot ovat todella parempia kuin yksi.
Meiltä puuttuvat herkät yhteydet, joita muut lajit käyttävät luodakseen tiukkoja palautesilmukoita yksilöiden välille, minkä vuoksi ihmiset eivät luonnollisesti hankkineet kykyä rakentaa parviälyä.
Kalat pystyvät aistimaan häiriöitä lähellä olevassa vedessä. Mehiläiset hyödyntävät nopeaa tärinää. Linnut voivat aistia liikkeet, jotka leviävät koko parven alueelle.
Nopea verkkotekniikka mahdollistaa kuitenkin nykyään yhteydenpidon toisiimme mistä päin maailmaa tahansa. Tarvitsemme vain oikean tekniikan muuttaaksemme nämä linkit reaaliaikaisiksi verkoiksi, joissa osallistujien välinen palaute on suljettu.
Swarm AI -tekniikka täyttää tämän aukon. Se tarjoaa käyttöliittymät ja tekoälyalgoritmit, joita "ihmisparvet" tarvitsevat kerääntymään verkkoon ja yhdistämään tietämyksensä, näkemyksensä ja intuitionsa muiden ryhmien kanssa kaiken kattavan esiintulevan älyn muodostamiseksi.
Reaaliaikaisten parvien on havaittu lisäävän huomattavasti älykkyyttä useissa eri tehtävissä, mukaan lukien talous- ja urheilutrendien ennustaminen,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas sekä mainosten ja elokuvatrailerien onnistumisen arviointi.
Ominaisuudet
- Swarm Insight, joka käyttää Swarm AI -tekniikkaa, ei ainoastaan tarjoa tarkempaa kuluttajaa tunteiden analyysi kuin mikään muu aiemmin saatavilla oleva, mutta se on myös nopeampi ja ilmeisempi kuin mikään muu saatavilla oleva, jopa monimutkaisimmissa tutkimusprojekteissa.
- Swarm Insight on täyden palvelun ratkaisu, joka tarjoaa tekoälylle optimoitua markkinatietoa nopeasti ja löydöksillä, jotka ovat huomattavasti tarkempia kuin perinteisemmillä menetelmillä, kuten tutkimuksilla, kohderyhmillä tai haastatteluilla, saadut tulokset.
- Tarjoamme täydellisen käyttäytymisanalyysin, osallistujien rekrytoinnin, istunnon moderointipalvelut ja ammattitaitoisen metodologian Swarm Insightin avulla. Kaikki se on mukana.
Nyt on aika tarkastella Swarm Intelligenceä.
Swarm Intelligence
Hajautetut, itseorganisoituneet järjestelmät (luonnolliset tai keinotekoiset), jotka voivat liikkua nopeasti ja yhteistoiminnallisesti osoittavat parviälyä, mikä on heidän kollektiivista käyttäytymistään.
Jokaisella lajilla luonnossa on oma muotonsa tästä suljetun kierron yhteistyöhaluisesta käyttäytymisestä. Mehiläiset käyttävät tärinää, kalat aistivat vapinaa vedessä, muurahaiset ohjaavat toisiaan ravinnon lähteille feromonien avulla, linnut voivat havaita liikkeet, jotka leviävät laumaansa ja mehiläiset käyttävät feromoneja.
Tiedemiesten luontoa koskevaa tietoa käytetään parantamaan algoritmeja.
Kun parviälyn käsitettä käytetään tekoälyssä, erityisesti robotiikassa, kollektiivista älykkyyttä parannetaan laskennallisilla järjestelmillä, jotka koostuvat tyypillisesti joukosta agentteja (tietokonesimulaatioita, jotka matkivat parveilevien lintujen käyttäytymistä), jotka tekevät yhteistyötä paikallisesti yhden kanssa. toisessa ja niiden ympäristössä noudattaen samalla yleisiä algoritmisia sääntöjä.
Parvioppimisen käyttö
Swarm-oppimisesta on tulossa suositumpaa nykyisten tekoälymallien monimutkaisuuden vuoksi. Tämä koskee erityisesti toimialoja, jotka tuottavat suuria määriä tietoa, kuten valmistus, logistiikka, rahoituspalvelut, terveydenhuolto ja lääketieteellinen tutkimus sekä rahoituspalvelut.
Mallien tarkkuuden ja tehokkuuden lisäämiseksi, tuoreiden näkemysten tarjoamiseksi ja tehokkaan päätöksenteon tehostamiseksi näillä sektoreilla on välttämätöntä, että kyky vastaanottaa ja analysoida valtavia tietomääriä nopeasti.
Aiemmin tietojen jakaminen hajallaan sijaitsevien paikkojen välillä oli kuitenkin usein haastavaa, ellei mahdotonta, tiukkojen tietosuojalakien ja rajoitusten vuoksi. Swarm-oppimisesta voi olla hyötyä tässä tilanteessa.
Swarm-oppiminen korvaa nopeasti perinteiset menetelmät valtavien tietomäärien analysointiin, koska se käyttää lohkoketjuteknologiaa tietosuojan turvaamiseen ja parempaan yhteistyöhön.
Yritykset ja organisaatiot voivat tarjota tekoälymalleilleen parempaa ja enemmän dataa mahdollistamalla jaetun tiedon analysoinnin reunapaikoilla, mikä parantaa tulosten tarkkuutta ja luotettavuutta. Tämä vapauttaa aikaa ja nopeuttaa päätöksentekoa, mikä tuottaa parempia tuloksia.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että sairauksien diagnosoinnista poliittisten gallupien tulosten ennustamiseen Swarm-alusta on parantanut kollektiivisten tuomioiden tarkkuutta monissa toimissa.
Esimerkkinä voidaan mainita, että reaaliaikaisena parvitietojärjestelmänä toimivan pienen verkostoituneen radiologiryhmän diagnoosin tarkkuus vähensi virheitä 22 % ja 33 % verrattuna pelkkään tekoälyyn perustuvaan lähestymistapaan.
Yksimielinen tekoäly väittää, että Swarm AI -järjestelmä ohjaa ryhmää kohti parhaita konsensuspäätöksiä ja nostaa ryhmän tyytyväisyyttä prosessissa.
Swarm AI:ta on käytetty päätöksenteossa tammikuusta 2020 alkaen sekä akateemisissa että kaupallisissa yhteyksissä, mutta tulokset ovat lupaavia julkisen sektorin sovelluksille, kuten julkisen politiikan priorisoimiseksi.
Jätä vastaus