常に使用されていると思われる最新の流行語の XNUMX つは、群学習です。
このバズワードは、人工知能や機械学習とともに、ますます「世の中に」出てきているようです。
しかし、それは本当ですか?
群れ学習は、動物と昆虫が協力して共通の目的を達成する方法にちなんで名付けられました。
ミツバチが巣箱を作るための群れ行動、小さな魚が大きな捕食者の魚を追い払うために餌のボールを形成すること、オオカミの集団での狩猟行動、または飛行中の鳥の動きを考えてみてください。
団結する動物と昆虫は、資源を組み合わせ、共通の目的を達成するために協力します。
特定の例では、グループのパフォーマンスが個々のメンバーのパフォーマンスを上回るポイントまで、グループの知性が共同作業によって強化されています。 この種の行動の科学用語には、「集合知、コンセンサス知、または群知能」が含まれます。
同様の方法論を採用することによって、Swarm AI と呼ばれるプラットフォームが作成されました。 満場一致のAI. この記事では、swarm を徹底的に調べます。 人工知能、それがどのように動作するか、群れ学習のアプリケーションなどを含みます。
まず、プラットフォームの紹介とその機能から始め、その後、テクノロジーについて深く掘り下げます。
何ですか スウォームAI?
世界初の人工知能 (AI) プラットフォームである Swarm は、ネットワーク化されたビジネス チームのインテリジェンスを強化し、より正確な予測、予測、選択、洞察を可能にします。
Unanimous AI がプラットフォームを作成しました。これは、分散型 AI と人間のチームがリアルタイムで仕事に協力するユニークな例です。 群れは、ミツバチの巣箱や鳥の群れなどの自然システムの協調行動からヒントを得ています。
あらかじめ決められた数の選択肢の中から選択する人々のグループは、群がるインテリジェンス アルゴリズムのおかげで、制御された方法で通信します。
インターネットプラットフォームは、どこからでも誰もがアクセスできます。 トピックの代わりに、アルゴリズムはグループの行動ダイナミクスに関するデータでトレーニングされていると彼らは主張しています。
人間が AI エージェントと対話することによって形成される閉ループ システムでは、マシンと人間の両方が、他のユーザーがどのように行動して好みを変更または維持するかに基づいて応答できます。
参加者の相互作用のダイナミクスは、第 XNUMX 段階で教師あり機械学習を使用して構築されたニューラル ネットワーク モデルによって使用され、確信度の指標が生成されます。 この指標は、グループが結果にどの程度自信を持っているかを測定します。
Swarm はどのように機能しますか?
すべては鳥とミツバチから始まります。 また、魚。 アリも。 それは、集合知性を高めるために、群れ、学校、群れ、コロニー、および群れに組織化される膨大な数の種に属しています。
自然界は、社会生物が統一されたシステムとして協力して問題を解決し、さまざまな種にわたって意思決定を行う場合、大多数の個々のメンバーを凌駕できることを示しています。
科学者が「群知能」と呼んでいるこの現象は、多くの脳が本当に XNUMX つよりも優れているという証拠です。
他の種が個人間で緊密なフィードバック ループを作成するために採用している繊細なつながりが私たちにはありません。
魚は近くの水の乱れを感知することができます。 ミツバチは急速な振動を利用します。 鳥は群れ全体に広がる動きを感知できます。
しかし、今日の高速ネットワーク技術により、世界中のどこからでも相互に接続できるようになりました。 これらのリンクを、参加者間の閉ループ フィードバックを備えたリアルタイム ネットワークに変換するための適切なテクノロジのみが必要です。
Swarm AI テクノロジーは、このギャップを埋めます。 「人間の群れ」がオンラインで集まり、知識、洞察、直感を他のグループの知識とプールして、包括的な創発的知性を形成するために必要なインターフェイスと AI アルゴリズムを提供します。
リアルタイムの群れは、金融やスポーツのトレンドの予測など、さまざまなタスクでインテリジェンスを大幅に向上させることがわかっています,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas だけでなく、広告や映画の予告編の成功を評価します。
特徴
- Swarm AI 技術を利用した Swarm Insight は、より正確な消費者を提供するだけではありません。 感情分析 これまでにアクセスできたどの製品よりも優れていますが、最も複雑な研究プロジェクトであっても、他のどの製品よりも迅速で表現力に富んでいます。
- Swarm Insight は、AI に最適化された市場インテリジェンスを迅速に提供するフルサービス ソリューションであり、調査、フォーカス グループ、インタビューなどの従来の方法よりもはるかに正確な調査結果を提供します。
- 完全な行動分析、参加者の募集、セッション モデレート サービス、および Swarm Insight を使用した専門的な方法論の支援を提供します。 すべて含まれています。
では、Swarm Intelligence を見てみましょう。
スウォームインテリジェンス
分散型で自己組織化されたシステム (自然か人工かを問わず) は、迅速に動き、協調的に群知能を示します。これは、その集合的行動です。
自然界の各種には、この閉ループの協調行動の独自の形式があります。 ミツバチは振動を利用し、魚は水中の震えを感知し、アリはフェロモンを使用してお互いを食物源に誘導し、鳥は群れ全体に広がる動きを感知でき、ミツバチはフェロモンを使用します。
科学者が自然について得た知識は、アルゴリズムを強化するために使用されています。
群知能の概念が人工知能 (AI)、特にロボット工学で使用される場合、集団知能は、通常、エージェントのグループ (鳥の群れの行動を模倣するコンピューター シミュレーション) で構成され、ローカルで XNUMX つのエージェントと協力する計算システムによって改善されます。一連の一般的なアルゴリズム ルールを順守しながら、別のユーザーとその周囲のユーザーを保護します。
群れ学習の利用
現在の AI モデルの複雑さの結果として、群れ学習の人気が高まっています。 これは、製造、物流、金融サービス、ヘルスケアおよび医療研究、金融サービスなど、膨大な量のデータを生成するセクターに特に当てはまります。
モデルの精度と効率を高め、新鮮な洞察を提供し、これらのセクターで効果的な意思決定を強化するには、大量のデータを迅速に取り込み、分析する能力が不可欠です。
しかし、以前は、厳格なデータ保護法と制限により、分散した場所間でデータを共有することは、不可能ではないにしても、しばしば困難でした。 このような状況では、群れ学習が役立ちます。
群学習は、ブロックチェーン技術を使用してデータのプライバシーを保護し、より良い協力を促進するため、大量のデータを分析するための従来の方法に急速に取って代わります。
企業や組織は、エッジ ロケーションで共有データを分析できるようにすることで、より優れたより多くのデータを AI モデルに提供し、結果の精度と信頼性を向上させることができます。 これにより時間が解放され、意思決定が迅速になり、より良い結果が得られます。
まとめ
結論として、病状の診断から政治世論調査の結果の予測まで、Swarm プラットフォームは幅広い活動における集合的判断の精度を向上させました。
実例として、ネットワーク化された放射線科医の小規模なチームがリアルタイムのスウォーム インテリジェンス システムとして動作している場合、AI のみのアプローチと比較して、ミスがそれぞれ 22% と 33% 減少しました。
全会一致の AI は、Swarm AI システムがグループを最善のコンセンサス決定に導き、その過程でグループの満足度を高めると主張しています。
Swarm AI は、2020 年 XNUMX 月の時点で、学術的および商業的文脈の両方で意思決定に使用されていますが、その調査結果は、公共政策の優先順位付けなどの公共部門のアプリケーションに有望です。
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