Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
Unha das palabras de moda máis novas que parecen estar en uso constante é a aprendizaxe en enxame.
Esta palabra de moda parece estar cada vez máis "aí fóra", xunto coa intelixencia artificial e a aprendizaxe automática.
Non obstante, é realmente?
A aprendizaxe en enxame toma o seu nome da forma en que os animais e os insectos cooperan para lograr un obxectivo común.
Considere o comportamento do enxame das abellas para crear colmeas, a formación de bolas de cebo por pequenos peixes para espantar os peixes depredadores máis grandes, o comportamento de caza en grupo dos lobos ou o movemento das aves en voo.
Os animais e os insectos que se unen combinan os seus recursos e cooperan para acadar un obxectivo común.
Nalgúns casos, a intelixencia do grupo foi mellorada pola colaboración ata o punto de que o rendemento do grupo supera ao dos seus membros individuais. A terminoloxía científica para este tipo de comportamento inclúe "intelixencia colectiva, de consenso ou de enxame".
Creouse unha plataforma chamada Swarm AI empregando unha metodoloxía similar por IA unánime. Este artigo examinará a fondo o enxame intelixencia artificial, incluíndo como funciona, aplicacións para a aprendizaxe en enxame e moito máis.
En primeiro lugar, comezaremos coa introdución da plataforma e o seu funcionamento, e máis tarde afondaremos na tecnoloxía.
O que é Enxame AI?
A primeira plataforma de intelixencia artificial (IA) do mundo, Swarm, mellora a intelixencia dos equipos empresariais en rede, permitindo previsións, predicións, opcións e coñecementos moito máis precisos.
A IA unánime creou a plataforma, que é unha instancia única de IA distribuída e equipos humanos que cooperan nun traballo en tempo real. Swarm toma as súas indicacións do comportamento cooperativo de sistemas naturais como colmeas de abellas e bandadas de aves.
Un grupo de persoas que escollen entre un número predeterminado de alternativas comunícase de forma controlada grazas a algoritmos de intelixencia enxaminado.
A plataforma de Internet é accesible para todos desde calquera lugar. En lugar dos temas, argumentan, os algoritmos adestran en datos sobre a dinámica de comportamento dos grupos.
Nun sistema de bucle pechado formado por persoas que interactúan con axentes de IA, tanto a máquina como as persoas poden responder en función de como se comportan os demais para alterar ou manter as súas preferencias.
As dinámicas de interacción dos participantes son utilizadas por un modelo de rede neuronal que foi construído mediante a aprendizaxe automática supervisada na segunda etapa para producir un índice de convicción. Este indicador mide a confianza que ten o grupo no resultado.
Como funciona Swarm?
Todo comeza cos paxaros e as abellas. tamén peixe. tamén formigas. Pertence á enorme cantidade de especies que se organizan en bandadas, escolas, bancos, colonias e enxames para aumentar a súa intelixencia colectiva.
A natureza demostra que os organismos sociais poden superar á gran maioría dos membros individuais cando traballan xuntos como sistemas unificados para resolver problemas e tomar decisións a través dunha ampla gama de especies.
Este fenómeno, que os científicos denominan "intelixencia de enxame", é unha evidencia de que moitos cerebros son realmente mellores que un.
Carecemos dos delicados vínculos que outras especies empregan para crear bucles de retroalimentación estreitos entre os individuos, polo que os humanos non adquiriron naturalmente a capacidade de construír unha intelixencia de enxame.
Os peixes son capaces de percibir perturbacións na auga próxima. As abellas aproveitan as vibracións rápidas. As aves poden percibir movementos que se estenden por todo o rabaño.
Non obstante, hoxe en día, a tecnoloxía de redes de alta velocidade permítenos conectarnos uns cos outros desde calquera lugar do globo. Só necesitamos a tecnoloxía adecuada para transformar estas ligazóns en redes en tempo real con feedback en bucle pechado entre os participantes.
A tecnoloxía Swarm AI enche este oco. Ofrece as interfaces e os algoritmos de IA necesarios para que os "enxames humanos" se congreguen en liña e reúnan os seus coñecementos, coñecementos e intuición cos doutros grupos para formar unha intelixencia emerxente integral.
Descubriuse que os enxames en tempo real aumentan moito a intelixencia nunha variedade de tarefas, incluíndo a previsión de tendencias financeiras e deportivas, canva.
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, así como avaliar o éxito dos anuncios e tráilers de películas.
características
- Swarm Insight, que fai uso da tecnoloxía Swarm AI, non só ofrece ao consumidor unha maior precisión análise de sentimentos que calquera outra cousa previamente accesible, pero tamén é máis rápida e expresiva que calquera outra cousa dispoñible, incluso para os proxectos de investigación máis complexos.
- Swarm Insight é unha solución de servizo completo que proporciona intelixencia de mercado optimizada para AI rapidamente e con resultados substancialmente máis precisos que os de métodos máis convencionais como enquisas, grupos focales ou entrevistas.
- Ofrecemos análise de comportamento completa, captación de participantes, servizos de moderación de sesións e asistencia metodolóxica profesional con Swarm Insight. Todo elo está incluído.
Agora toca mirar a Swarm Intelligence.
Intelixencia de enxame
Os sistemas descentralizados e autoorganizados (xa sexan naturais ou artificiais) que poden moverse rápido e de forma cooperativa exhiben intelixencia de enxame, que é o seu comportamento colectivo.
Cada especie na natureza ten a súa propia forma deste comportamento cooperativo en bucle pechado. As abellas empregan vibracións, os peixes perciben tremores na auga, as formigas usan feromonas para guiarse unhas a outras cara ás fontes de alimento, as aves poden percibir os movementos que se espallan polos seus rabaños e as abellas usan feromonas.
O coñecemento que os científicos adquiriron sobre a natureza estase a utilizar para mellorar os algoritmos.
Cando o concepto de intelixencia de enxame se utiliza na intelixencia artificial (IA), especialmente en robótica, a intelixencia colectiva mellórase mediante sistemas computacionais que normalmente están compostos por un grupo de axentes (simulacións informáticas que imitan o comportamento das aves en bandada) que colaboran localmente cun outro e dentro da súa contorna mentres se adhiren a un conxunto xeral de regras algorítmicas.
Uso da aprendizaxe en enxame
A aprendizaxe en enxame é cada vez máis popular como resultado da complexidade dos modelos actuais de IA. Isto é especialmente certo para os sectores que producen grandes volumes de datos, como a fabricación, a loxística, os servizos financeiros, a saúde e a investigación médica e os servizos financeiros.
Para aumentar a precisión e a eficiencia do modelo, proporcionar novas perspectivas e mellorar a toma de decisións efectivas neses sectores, é esencial a capacidade de inxerir e analizar rapidamente grandes volumes de datos.
Non obstante, no pasado, compartir datos entre lugares dispersos era frecuentemente un reto, se non imposible, debido ás restricións e leis de protección de datos estritas. A aprendizaxe en enxame pode ser útil nesta situación.
A aprendizaxe en enxame está a substituír rapidamente os métodos tradicionais para analizar grandes volumes de datos porque usa tecnoloxía blockchain para salvagardar a privacidade dos datos e fomentar unha mellor cooperación.
As empresas e as organizacións poden proporcionar aos seus modelos de IA mellores e máis datos ao permitir a análise de datos compartidos en lugares extremos, mellorando a precisión e a fiabilidade dos resultados. Isto libera tempo e fai que a toma de decisións sexa máis rápida, o que produce mellores resultados.
Conclusión
En conclusión, desde o diagnóstico de condicións médicas ata a predicción dos resultados das enquisas políticas, a plataforma Swarm mellorou a precisión dos xuízos colectivos nunha ampla gama de actividades.
A modo de ilustración, a precisión do diagnóstico dun pequeno equipo de radiólogos en rede que operan como un sistema de intelixencia de enxame en tempo real diminuíu os erros nun 22% e 33%, respectivamente, en comparación cun enfoque só de IA.
A IA unánime afirma que o sistema Swarm AI guía ao grupo cara ás mellores decisións de consenso, elevando os niveis de satisfacción do grupo no proceso.
Swarm AI utilizouse na toma de decisións desde xaneiro de 2020 tanto en contextos académicos como comerciais, pero os resultados son prometedores para aplicacións do sector público, como a priorización das políticas públicas.
Deixe unha resposta