Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Salah satu kata kunci terbaru yang tampaknya terus digunakan adalah swarm learning.
Kata kunci ini tampaknya menjadi semakin "di luar sana", bersama dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Namun, apakah itu benar-benar?
Swarm learning mengambil namanya dari cara hewan dan serangga bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama.
Pertimbangkan perilaku lebah yang berkerumun untuk menciptakan sarang, pembentukan bola umpan oleh ikan kecil untuk menakuti ikan predator yang lebih besar, perilaku berburu kelompok serigala, atau pergerakan burung yang sedang terbang.
Hewan dan serangga yang bersatu padu menggabungkan sumber daya mereka dan bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama.
Dalam kasus tertentu, kecerdasan kelompok telah ditingkatkan dengan kolaborasi ke titik di mana kinerja kelompok melampaui anggota individunya. Terminologi ilmiah untuk perilaku semacam ini termasuk "kecerdasan kolektif, konsensus, atau gerombolan."
Sebuah platform bernama Swarm AI dibuat dengan menggunakan metodologi serupa oleh AI dengan suara bulat. Artikel ini akan memeriksa gerombolan secara menyeluruh kecerdasan buatan, termasuk cara pengoperasiannya, aplikasi untuk swarm learning, dan banyak lagi.
Pertama, kita akan mulai dengan pengenalan platform dan fungsinya, dan kemudian kita akan mendalami teknologi.
Apa itu Segerombolan AI?
Platform kecerdasan buatan (AI) pertama di dunia, Swarm, meningkatkan kecerdasan tim bisnis jaringan, memungkinkan prakiraan, prediksi, pilihan, dan wawasan yang jauh lebih akurat.
AI bulat menciptakan platform, yang merupakan contoh unik dari AI terdistribusi dan tim manusia yang bekerja sama dalam pekerjaan secara real-time. Swarm mengambil isyarat dari perilaku kooperatif sistem alam seperti sarang lebah dan kawanan burung.
Sekelompok orang yang memilih di antara sejumlah alternatif yang telah ditentukan berkomunikasi secara terkendali berkat algoritma kecerdasan yang berkerumun.
Platform internet dapat diakses oleh semua orang dari mana saja. Alih-alih topik, mereka berdebat, algoritma dilatih pada data tentang dinamika perilaku kelompok.
Dalam sistem loop tertutup yang dibentuk oleh orang-orang yang berinteraksi dengan agen AI, baik mesin maupun orang dapat merespons berdasarkan bagaimana orang lain berperilaku untuk mengubah atau mempertahankan preferensi mereka.
Dinamika interaksi partisipan digunakan model neural network yang telah dibangun menggunakan supervised machine learning pada tahap kedua untuk menghasilkan indeks keyakinan. Indikator ini mengukur seberapa yakin kelompok tersebut dalam hasilnya.
Bagaimana cara kerja Swarm?
Semuanya dimulai dengan burung dan lebah. juga ikan. juga semut. Itu milik sejumlah besar spesies yang mengatur diri mereka sendiri ke dalam kawanan, sekolah, kawanan, koloni, dan kawanan untuk meningkatkan kecerdasan kolektif mereka.
Alam menunjukkan bahwa organisme sosial dapat melampaui sebagian besar anggota individu ketika bekerja bersama sebagai sistem terpadu untuk memecahkan masalah dan membuat keputusan di berbagai spesies.
Fenomena ini, yang oleh para ilmuwan disebut sebagai "kecerdasan gerombolan", adalah bukti bahwa banyak otak benar-benar lebih baik dari satu.
Kami tidak memiliki hubungan halus yang digunakan spesies lain untuk menciptakan loop umpan balik yang ketat di antara individu, itulah sebabnya manusia tidak secara alami memperoleh kapasitas untuk membangun kecerdasan kawanan.
Ikan dapat merasakan gangguan di air di dekatnya. Lebah memanfaatkan getaran yang cepat. Burung dapat merasakan gerakan menyebar ke seluruh kawanan.
Namun, teknologi jaringan berkecepatan tinggi saat ini memungkinkan kita untuk terhubung satu sama lain dari mana saja di dunia. Kami hanya membutuhkan teknologi yang tepat untuk mengubah tautan ini menjadi jaringan waktu nyata dengan umpan balik loop tertutup antar peserta.
Teknologi Swarm AI mengisi celah ini. Ini menawarkan antarmuka dan algoritme AI yang diperlukan untuk "kerumunan manusia" untuk berkumpul secara online dan menyatukan pengetahuan, wawasan, dan intuisi mereka dengan kelompok lain untuk membentuk kecerdasan yang muncul secara menyeluruh.
Kawanan waktu nyata terbukti sangat meningkatkan kecerdasan dalam berbagai tugas, termasuk memperkirakan tren keuangan dan olahraga,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas serta mengevaluasi keberhasilan iklan dan trailer film.
Fitur
- Swarm Insight, yang memanfaatkan teknologi Swarm AI, tidak hanya memberikan konsumen yang lebih akurat analisis sentimen dari apa pun yang sebelumnya dapat diakses, tetapi juga lebih cepat dan lebih ekspresif daripada apa pun yang tersedia, bahkan untuk proyek penelitian yang paling kompleks.
- Swarm Insight adalah solusi layanan lengkap yang menyediakan intelijen pasar yang dioptimalkan AI dengan cepat dan dengan temuan yang jauh lebih akurat daripada metode yang lebih konvensional seperti survei, grup fokus, atau wawancara.
- Kami menawarkan analisis perilaku lengkap, rekrutmen peserta, layanan moderasi sesi, dan bantuan metodologi profesional dengan Swarm Insight. Semua itu disertakan.
Sekarang saatnya untuk melihat Swarm Intelligence.
Kecerdasan Swarm
Sistem yang terdesentralisasi dan terorganisir sendiri (baik alami atau buatan) yang dapat bergerak cepat dan secara kooperatif menunjukkan kecerdasan kawanan, yang merupakan perilaku kolektif mereka.
Setiap spesies di alam memiliki bentuk sendiri dari perilaku kooperatif loop tertutup ini. Lebah menggunakan getaran, ikan merasakan getaran di dalam air, semut menggunakan feromon untuk memandu satu sama lain ke sumber makanan, burung dapat merasakan gerakan menyebar di seluruh kawanan mereka, dan lebah menggunakan feromon.
Pengetahuan yang diperoleh para ilmuwan tentang alam digunakan untuk meningkatkan algoritma.
Ketika konsep kecerdasan swarm digunakan dalam kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam robotika, kecerdasan kolektif ditingkatkan melalui sistem komputasi yang biasanya terdiri dari sekelompok agen (simulasi komputer yang meniru perilaku burung berkelompok) yang berkolaborasi secara lokal dengan satu lain dan di dalam lingkungan mereka sambil mengikuti seperangkat aturan algoritmik umum.
Penggunaan swarm learning
Swarm learning menjadi lebih populer sebagai akibat dari kompleksitas model AI saat ini. Hal ini terutama berlaku untuk sektor-sektor yang menghasilkan data dalam jumlah besar, seperti manufaktur, logistik, jasa keuangan, penelitian kesehatan dan medis, dan jasa keuangan.
Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi model, memberikan wawasan baru, dan meningkatkan pengambilan keputusan yang efektif di sektor-sektor tersebut, kapasitas untuk menyerap dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat sangat penting.
Namun, di masa lalu, berbagi data di antara lokasi yang tersebar sering kali menantang, jika bukan tidak mungkin, karena undang-undang dan pembatasan perlindungan data yang ketat. Swarm learning dapat berguna dalam situasi ini.
Swarm learning dengan cepat menggantikan metode tradisional untuk menganalisis volume data yang sangat besar karena menggunakan teknologi blockchain untuk menjaga privasi data dan mendorong kerja sama yang lebih baik.
Bisnis dan organisasi dapat menyediakan model AI mereka dengan data yang lebih baik dan lebih banyak dengan mengaktifkan analisis data bersama di lokasi edge, meningkatkan akurasi dan ketergantungan hasil. Ini membebaskan waktu dan membuat pengambilan keputusan lebih cepat, yang menghasilkan hasil yang lebih baik.
Kesimpulan
Kesimpulannya, dari mendiagnosis kondisi medis hingga memprediksi hasil jajak pendapat politik, platform Swarm telah meningkatkan ketepatan penilaian kolektif dalam berbagai aktivitas.
Sebagai ilustrasi, akurasi diagnosis tim kecil ahli radiologi jaringan yang beroperasi sebagai sistem intelijen swarm real-time mengurangi kesalahan masing-masing sebesar 22% dan 33%, jika dibandingkan dengan pendekatan khusus AI.
Unanimous AI menegaskan bahwa sistem Swarm AI memandu grup menuju keputusan konsensus terbaik, meningkatkan tingkat kepuasan grup dalam prosesnya.
Swarm AI telah digunakan dalam pengambilan keputusan pada Januari 2020 dalam konteks akademis dan komersial, tetapi temuannya menjanjikan untuk aplikasi sektor publik seperti memprioritaskan kebijakan publik.
Tinggalkan Balasan