Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Az egyik legújabb divatszó, amelyet úgy tűnik, folyamatosan használnak, a rajtanulás.
Úgy tűnik, ez a hívószó egyre inkább „odakint”, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás mellett.
Azonban tényleg?
A rajtanulás arról kapta a nevét, ahogyan az állatok és a rovarok együttműködnek egy közös cél elérése érdekében.
Vegyük figyelembe a méhek rajzási viselkedését a kaptárak létrehozásához, az apró halak által a nagyobb ragadozóhalak elriasztásához csaligolyókat, a farkasok csoportos vadászatát vagy a madarak repülés közbeni mozgását.
Az összefogó állatok és rovarok egyesítik erőforrásaikat, és együttműködnek egy közös cél elérése érdekében.
Bizonyos esetekben a csoport intelligenciáját az együttműködés olyan mértékben növelte, hogy a csoport teljesítménye meghaladja az egyes tagokét. Az ilyen viselkedés tudományos terminológiája magában foglalja a „kollektív, konszenzusos vagy rajintelligencia” fogalmát.
A Swarm AI nevű platformot hasonló módszertan alkalmazásával hozta létre a Egyhangú AI. Ez a cikk alaposan megvizsgálja a rajt mesterséges intelligencia, beleértve a működését, a rajok tanulására szolgáló alkalmazásokat és még sok mást.
Először a platform bevezetésével és működésével kezdjük, majd később mélyrehatóan merülünk el a technológiában.
Mi Swarm AI?
A világ első mesterséges intelligencia (AI) platformja, a Swarm javítja a hálózatba kapcsolt üzleti csapatok intelligenciáját, így sokkal pontosabb előrejelzéseket, előrejelzéseket, választásokat és betekintést tesz lehetővé.
Egyhangú mesterséges intelligencia hozta létre a platformot, amely az elosztott mesterséges intelligencia és az emberi csapatok valós időben történő együttműködésének egyedülálló példája. A Swarm a természetes rendszerek, például méhkaptárak és madárrajok kooperatív viselkedéséből veszi a jeleket.
Emberek egy csoportja, akik előre meghatározott számú alternatíva között válogatnak, ellenőrzött módon kommunikál a rajzó intelligencia-algoritmusoknak köszönhetően.
Az internetes platform mindenki számára elérhető bárhonnan. A témák helyett vitatkoznak, az algoritmusokat a csoportok viselkedési dinamikájára vonatkozó adatokra képezik.
Egy zárt hurkú rendszerben, amelyet az AI-ügynökökkel interakcióba lépő emberek alkotnak, mind a gép, mind az emberek a mások viselkedése alapján reagálhatnak, hogy megváltoztatják vagy megtartsák preferenciáikat.
A résztvevők interakciós dinamikáját egy neurális hálózati modell használja fel, amelyet a második szakaszban felügyelt gépi tanulással építettek fel meggyőződési index előállítására. Ez a mutató azt méri, hogy a csoport mennyire bízik az eredményben.
Hogyan működik a Swarm?
Minden a madarakkal és a méhekkel kezdődik. halat is. hangyák is. Annak a rengeteg fajnak a közé tartozik, amelyek kollektív intelligenciájuk növelése érdekében rajokba, iskolákba, rajokba, kolóniákba és rajokba szerveződnek.
A természet azt mutatja, hogy a társadalmi szervezetek felülmúlhatják az egyes tagok nagy többségét, ha egységes rendszerként működnek együtt a problémák megoldásában és a döntések meghozatalában a fajok széles körében.
Ez a jelenség, amelyet a tudósok „rajintelligenciának” neveznek, bizonyíték arra, hogy sok agy valóban jobb, mint egy.
Hiányoznak belőlünk azok a kényes kapcsolatok, amelyeket más fajok alkalmaznak, hogy szoros visszacsatolási hurkokat hozzanak létre az egyedek között, ezért az emberek természetesen nem szerezték meg a képességet a raj intelligenciájának felépítésére.
A halak képesek érzékelni a zavarásokat a közeli vízben. A méhek kihasználják a gyors rezgéseket. A madarak érzékelik az egész nyájban terjedő mozgásokat.
A nagy sebességű hálózati technológia azonban ma lehetővé teszi, hogy a világ bármely pontjáról kapcsolódjunk egymással. Csak a megfelelő technológiára van szükségünk ahhoz, hogy ezeket a kapcsolatokat valós idejű hálózatokká alakítsuk, zárt hurkú visszacsatolással a résztvevők között.
A Swarm AI technológia pótolja ezt a hiányt. Olyan felületeket és mesterséges intelligencia-algoritmusokat kínál, amelyek ahhoz szükségesek, hogy az „emberrajok” online összegyűlhessenek, és tudásukat, belátásaikat és intuícióikat más csoportokéval egyesítsék, hogy mindenre kiterjedő feltörekvő intelligenciát alkossanak.
Azt találták, hogy a valós idejű rajok nagymértékben növelik az intelligenciát számos feladat során, beleértve a pénzügyi és sporttrendek előrejelzését,
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, valamint a hirdetések és filmelőzetesek sikerének értékelése.
Jellemzők
- A Swarm Insight, amely a Swarm AI technológiát használja, nem csak pontosabb fogyasztót biztosít hangulat elemzés mint bármi más, ami korábban elérhető volt, de gyorsabb és kifejezőbb, mint bármi más elérhető, még a legösszetettebb kutatási projektekhez is.
- A Swarm Insight egy teljes körű szolgáltatást nyújtó megoldás, amely gyorsan MI-optimalizált piaci intelligenciát biztosít, és lényegesen pontosabb eredményeket ad, mint a hagyományosabb módszerek, például felmérések, fókuszcsoportok vagy interjúk eredményei.
- Teljes körű viselkedéselemzést, résztvevők toborzását, munkamenet-moderálási szolgáltatásokat és professzionális módszertani segítséget kínálunk a Swarm Insight segítségével. Mind benne van.
Itt az ideje, hogy megnézzük a Swarm Intelligence-t.
Raj Intelligencia
Decentralizált, önszerveződő rendszerek (akár természetes, akár mesterséges), amelyek gyorsan tudnak mozogni és együttműködve rajok intelligenciáját mutatják, ami a kollektív viselkedésük.
A természetben minden fajnak megvan a maga formája ennek a zárt hurkú, együttműködő viselkedésnek. A méhek rezgéseket alkalmaznak, a halak remegést érzékelnek a vízben, a hangyák feromonok segítségével irányítják egymást a táplálékforrásokhoz, a madarak érzékelik az állományukon terjedő mozgásokat, a méhek pedig feromonokat használnak.
A tudósok természetről szerzett tudását az algoritmusok fejlesztésére használják fel.
Amikor a rajintelligencia fogalmát a mesterséges intelligenciában (MI), különösen a robotikában alkalmazzák, a kollektív intelligencia fejlesztése olyan számítási rendszereken keresztül történik, amelyek tipikusan egy csoportból állnak (számítógépes szimulációk, amelyek utánozzák a csapongó madarak viselkedését), amelyek helyileg együttműködnek egy egy másik és a környezetükön belül, miközben betartják az általános algoritmikus szabályokat.
A rajtanulás használata
A rajok tanulása a jelenlegi AI-modellek összetettsége miatt egyre népszerűbb. Ez különösen igaz azokra az ágazatokra, amelyek hatalmas mennyiségű adatot állítanak elő, mint például a gyártás, a logisztika, a pénzügyi szolgáltatások, az egészségügyi és orvosi kutatás, valamint a pénzügyi szolgáltatások.
A modellek pontosságának és hatékonyságának növelése, friss betekintés biztosítása és a hatékony döntéshozatal javítása érdekében ezekben az ágazatokban elengedhetetlen a hatalmas mennyiségű adat gyors feldolgozásának és elemzésének képessége.
A múltban azonban az adatok szétszórt helyek közötti megosztása gyakran kihívást, ha nem lehetetlen, a szigorú adatvédelmi törvények és korlátozások miatt. A rajtanulás hasznos lehet ebben a helyzetben.
A Swarm learning gyorsan felváltja a hagyományos módszereket a hatalmas mennyiségű adat elemzésére, mivel blokklánc technológiát használ az adatok védelmére és a jobb együttműködés elősegítésére.
A vállalkozások és szervezetek jobb és több adatot biztosíthatnak mesterséges intelligencia-modelljeikhez azáltal, hogy lehetővé teszik a megosztott adatok elemzését a szélső helyeken, javítva az eredmények pontosságát és megbízhatóságát. Ez időt szabadít fel, és felgyorsítja a döntéshozatalt, ami jobb eredményeket hoz.
Következtetés
Összefoglalva, az egészségügyi állapotok diagnosztizálásától a politikai közvélemény-kutatási eredmények előrejelzéséig a Swarm platform javította a kollektív ítéletek pontosságát a tevékenységek széles körében.
Szemléltetésképpen: a valós idejű raj-intelligenciarendszerként működő, hálózatba kapcsolt radiológusokból álló kis csapat diagnózisának pontossága 22%-kal, illetve 33%-kal csökkentette a hibák számát a csak mesterséges intelligencia megközelítéséhez képest.
Az egyhangú mesterséges intelligencia azt állítja, hogy a Swarm AI rendszer a legjobb konszenzusos döntések felé tereli a csoportot, növelve ezzel a csoport elégedettségi szintjét.
A Swarm AI-t 2020 januárja óta használták a döntéshozatalban mind tudományos, mind kereskedelmi kontextusban, de az eredmények ígéretesek a közszféra alkalmazásában, például a közpolitika prioritásaként.
Hagy egy Válaszol