ერთ-ერთი უახლესი სიტყვა, რომელიც, როგორც ჩანს, მუდმივად გამოიყენება, არის swarm learning.
ეს ხმაურიანი სიტყვა, როგორც ჩანს, სულ უფრო და უფრო „გარეთ“ ხდება, ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლასთან ერთად.
თუმცა, მართლა?
Swarm Learning-მა მიიღო თავისი სახელი იმ გზით, რომლითაც ცხოველები და მწერები თანამშრომლობენ საერთო მიზნის მისაღწევად.
განვიხილოთ ფუტკრების ჭექა-ქუხილის ქცევა სკების შესაქმნელად, პაწაწინა თევზების მიერ სატყუარას ბურთულების ფორმირება უფრო დიდი მტაცებელი თევზის დასაშინებლად, მგლების ჯგუფური ნადირობის ქცევა ან ფრინველების მოძრაობა ფრენისას.
ცხოველები და მწერები, რომლებიც ერთად აერთიანებენ თავიანთ რესურსებს და თანამშრომლობენ საერთო მიზნის მისაღწევად.
ზოგიერთ შემთხვევაში, ჯგუფური ინტელექტი გაძლიერდა თანამშრომლობით იმ დონემდე, რომ ჯგუფის შესრულება აღემატება ცალკეულ წევრებს. ამ ტიპის ქცევის სამეცნიერო ტერმინოლოგია მოიცავს „კოლექტიურ, კონსენსუსს ან ჯგუფურ ინტელექტს“.
პლატფორმა სახელწოდებით Swarm AI შეიქმნა მსგავსი მეთოდოლოგიის გამოყენებით ერთსულოვანი AI. ეს სტატია საფუძვლიანად შეისწავლის ჯგუფს ხელოვნური ინტელექტი, მათ შორის, თუ როგორ მუშაობს ის, აპლიკაციები Swarm Learning-ისთვის და მრავალი სხვა.
პირველ რიგში, ჩვენ დავიწყებთ პლატფორმის დანერგვასა და მის ფუნქციონირებას, შემდეგ კი ღრმად ჩავუღრმავდებით ტექნოლოგიას.
რა არის Swarm AI?
მსოფლიოში პირველი ხელოვნური ინტელექტის (AI) პლატფორმა, Swarm, აძლიერებს ქსელური ბიზნეს გუნდების ინტელექტს, რაც საშუალებას იძლევა ბევრად უფრო ზუსტი პროგნოზები, პროგნოზები, არჩევანი და შეხედულებები.
ერთსულოვანმა AI-მ შექმნა პლატფორმა, რომელიც არის განაწილებული AI და ადამიანური გუნდების უნიკალური მაგალითი, რომლებიც თანამშრომლობენ სამუშაოზე რეალურ დროში. Swarm თავის მინიშნებებს იღებს ბუნებრივი სისტემების ერთობლივი ქცევიდან, როგორიცაა ფუტკრების სკები და ფრინველების ფარა.
ადამიანთა ჯგუფი, რომლებიც არჩევენ ალტერნატივების წინასწარ განსაზღვრულ რაოდენობას, ურთიერთობენ კონტროლირებადი გზით, დაზვერვის ალგორითმების წყალობით.
ინტერნეტ პლატფორმა ყველასთვის ხელმისაწვდომია ნებისმიერი ადგილიდან. თემების ნაცვლად კამათობენ, ალგორითმები სწავლობენ ჯგუფების ქცევითი დინამიკის მონაცემებზე.
დახურულ სისტემაში, რომელიც ჩამოყალიბებულია ადამიანების მიერ, რომლებიც ურთიერთობენ ხელოვნური ინტელექტის აგენტებთან, მანქანასაც და ადამიანებსაც შეუძლიათ რეაგირება იმაზე, თუ როგორ იქცევიან სხვები თავიანთი პრეფერენციების შესაცვლელად ან შესანარჩუნებლად.
მონაწილეთა ურთიერთქმედების დინამიკა გამოიყენება ნერვული ქსელის მოდელის მიერ, რომელიც აშენდა ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის გამოყენებით მეორე ეტაპზე დამაჯერებლობის ინდექსის შესაქმნელად. ეს მაჩვენებელი ზომავს რამდენად დარწმუნებულია ჯგუფი შედეგში.
როგორ მუშაობს Swarm?
ყველაფერი ჩიტებითა და ფუტკრებით იწყება. ასევე თევზი. ასევე ჭიანჭველები. ის მიეკუთვნება სახეობების უზარმაზარ რაოდენობას, რომლებიც ორგანიზებას უწევენ თავს ფარებად, სკოლებად, კოლონიებად, კოლონიებად და გუნდებად, რათა გაზარდონ თავიანთი კოლექტიური ინტელექტი.
ბუნება აჩვენებს, რომ სოციალურ ორგანიზმებს შეუძლიათ გადააჭარბონ ცალკეული წევრების დიდ უმრავლესობას, როდესაც ერთად მუშაობენ, როგორც ერთიანი სისტემები, რათა გადაჭრას საკითხები და მიიღონ გადაწყვეტილებები სახეობების ფართო სპექტრში.
ეს ფენომენი, რომელსაც მეცნიერები მოიხსენიებენ, როგორც "swarm intell", არის მტკიცებულება იმისა, რომ ბევრი ტვინი ნამდვილად უკეთესია, ვიდრე ერთი.
ჩვენ გვაკლია ის დელიკატური კავშირები, რომლებსაც სხვა სახეობები იყენებენ ინდივიდებს შორის მჭიდრო უკუკავშირის შესაქმნელად, რის გამოც ადამიანებს ბუნებრივად არ ჰქონიათ უნარი აეშენებინათ გროვის ინტელექტი.
თევზს შეუძლია შეიგრძნოს არეულობა ახლომდებარე წყალში. ფუტკრები სარგებლობენ სწრაფი ვიბრაციებით. ფრინველებს შეუძლიათ იგრძნონ მოძრაობა, რომელიც ვრცელდება მთელ ფარაზე.
თუმცა, მაღალსიჩქარიანი ქსელის ტექნოლოგია დღეს საშუალებას გვაძლევს დავუკავშირდეთ ერთმანეთს მსოფლიოს ნებისმიერი ადგილიდან. ჩვენ მხოლოდ სათანადო ტექნოლოგიას ვითხოვთ ამ ბმულების რეალურ დროში ქსელებად გადაქცევისთვის მონაწილეთა შორის დახურული უკუკავშირით.
Swarm AI ტექნოლოგია ავსებს ამ ხარვეზს. ის გთავაზობთ ინტერფეისებს და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს, რომლებიც საჭიროა „ადამიანთა გუნდებისთვის“, რათა შეიკრიბონ ონლაინ და გააერთიანონ თავიანთი ცოდნა, გამჭრიახობა და ინტუიცია სხვა ჯგუფებთან, რათა ჩამოაყალიბონ ყოვლისმომცველი დაზვერვის განვითარება.
აღმოჩნდა, რომ რეალურ დროში გუნდები მნიშვნელოვნად ზრდის ინტელექტს სხვადასხვა ამოცანებში, მათ შორის ფინანსური და სპორტული ტენდენციების პროგნოზირებაში.
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas ასევე რეკლამებისა და ფილმების თრეილერის წარმატების შეფასება.
მისი მახასიათებლებია;
- Swarm Insight, რომელიც იყენებს Swarm AI ტექნოლოგიას, არა მხოლოდ უზრუნველყოფს უფრო ზუსტ მომხმარებელს განწყობის ანალიზი ვიდრე ყველაფერი ადრე ხელმისაწვდომი, მაგრამ ის ასევე უფრო სწრაფი და გამოხატულია, ვიდრე ყველაფერი ხელმისაწვდომი, თუნდაც ყველაზე რთული კვლევითი პროექტებისთვის.
- Swarm Insight არის სრული სერვისის გადაწყვეტა, რომელიც უზრუნველყოფს AI-ით ოპტიმიზირებული ბაზრის დაზვერვას სწრაფად და არსებითად უფრო ზუსტი დასკვნებით, ვიდრე უფრო ჩვეულებრივი მეთოდებიდან, როგორიცაა გამოკითხვები, ფოკუს ჯგუფები ან ინტერვიუები.
- ჩვენ გთავაზობთ ქცევის სრულ ანალიზს, მონაწილეთა დაქირავებას, სესიის მოდერაციის სერვისებს და პროფესიონალურ მეთოდოლოგიის დახმარებას Swarm Insight-ით. ეს ყველაფერი შედის.
ახლა დროა გადავხედოთ Swarm Intelligence-ს.
Swarm Intelligence
დეცენტრალიზებული, თვითორგანიზებული სისტემები (ბუნებრივი თუ ხელოვნური), რომლებსაც შეუძლიათ სწრაფად მოძრაობდნენ და ერთობლივად ავლენენ ჯგუფურ ინტელექტს, რაც მათი კოლექტიური ქცევაა.
ბუნებაში თითოეულ სახეობას აქვს ამ დახურული, კოოპერატიული ქცევის საკუთარი ფორმა. ფუტკარი იყენებს ვიბრაციას, თევზი გრძნობს წყალში კანკალს, ჭიანჭველები იყენებენ ფერომონებს ერთმანეთის საკვების წყაროებისკენ, ფრინველები გრძნობენ მოძრაობას, რომელიც ვრცელდება მათ ფარაზე, ხოლო ფუტკრები იყენებენ ფერომონებს.
ცოდნა, რომელიც მეცნიერებმა მიიღეს ბუნების შესახებ, გამოიყენება ალგორითმების გასაუმჯობესებლად.
როდესაც ჯგუფური ინტელექტის კონცეფცია გამოიყენება ხელოვნურ ინტელექტში (AI), განსაკუთრებით რობოტიკაში, კოლექტიური ინტელექტი გაუმჯობესებულია გამოთვლითი სისტემების საშუალებით, რომლებიც, როგორც წესი, შედგება აგენტების ჯგუფისგან (კომპიუტერული სიმულაციები, რომლებიც ასახავს ფრინველების ქცევას), რომლებიც ადგილობრივად თანამშრომლობენ ერთთან. სხვა და მათ გარემოცვაში, ალგორითმული წესების ზოგადი ნაკრების დაცვით.
Swarm Learning-ის გამოყენება
Swarm Learning სულ უფრო პოპულარული ხდება AI მოდელების სირთულის შედეგად. ეს განსაკუთრებით ეხება სექტორებს, რომლებიც აწარმოებენ დიდი მოცულობის მონაცემებს, როგორიცაა წარმოება, ლოჯისტიკა, ფინანსური მომსახურება, ჯანდაცვა და სამედიცინო კვლევები და ფინანსური მომსახურება.
მოდელის სიზუსტისა და ეფექტურობის გასაზრდელად, ახალი შეხედულებების უზრუნველსაყოფად და ამ სექტორებში ეფექტური გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად, დიდი მოცულობის მონაცემების სწრაფად მიღებისა და ანალიზის შესაძლებლობა აუცილებელია.
თუმცა, წარსულში მონაცემების გაზიარება დაშლილ ადგილებს შორის ხშირად რთული იყო, თუ არა შეუძლებელი, მონაცემთა დაცვის მკაცრი კანონებისა და შეზღუდვების გამო. Swarm სწავლა შეიძლება სასარგებლო იყოს ამ სიტუაციაში.
Swarm Learning სწრაფად ანაცვლებს ტრადიციულ მეთოდებს მონაცემთა დიდი მოცულობის ანალიზისთვის, რადგან ის იყენებს ბლოკჩეინის ტექნოლოგიას მონაცემთა კონფიდენციალურობის დასაცავად და უკეთესი თანამშრომლობის გასაძლიერებლად.
ბიზნესებსა და ორგანიზაციებს შეუძლიათ თავიანთი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს მიაწოდონ უკეთესი და მეტი მონაცემი, გაზიარებული მონაცემების ანალიზის ჩართვით ზღვარზე მდებარე ადგილებში, შედეგების სიზუსტისა და სანდოობის გაუმჯობესებით. ეს ათავისუფლებს დროს და აჩქარებს გადაწყვეტილების მიღებას, რაც უკეთეს შედეგს იძლევა.
დასკვნა
დასასრულს, სამედიცინო მდგომარეობის დიაგნოსტიკიდან პოლიტიკური გამოკითხვის შედეგების წინასწარმეტყველებამდე, Swarm-ის პლატფორმამ გააუმჯობესა კოლექტიური გადაწყვეტილებების სიზუსტე საქმიანობის ფართო სპექტრში.
ილუსტრაციისთვის, ქსელური რადიოლოგების მცირე გუნდის დიაგნოსტიკის სიზუსტე, რომლებიც მუშაობენ როგორც რეალურ დროში დაზვერვის სისტემა, ამცირებს შეცდომებს, შესაბამისად, 22%-ით და 33%-ით, მხოლოდ AI-ის მიდგომასთან შედარებით.
ერთსულოვანი AI ამტკიცებს, რომ Swarm AI სისტემა ხელმძღვანელობს ჯგუფს საუკეთესო კონსენსუსის გადაწყვეტილებისკენ, ამაღლებს ჯგუფის კმაყოფილების დონეს პროცესში.
Swarm AI გამოიყენებოდა გადაწყვეტილების მიღებისას 2020 წლის იანვრიდან როგორც აკადემიურ, ასევე კომერციულ კონტექსტში, მაგრამ დასკვნები იმედისმომცემია საჯარო სექტორის აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა საჯარო პოლიტიკის პრიორიტეტი.
დატოვე პასუხი