Үздіксіз қолданылып жүрген жаңа сөздердің бірі - үйірлі оқыту.
Бұл танымал сөз жасанды интеллект пен машиналық оқытумен қатар «барған сайын» көбейіп бара жатқан сияқты.
Дегенмен, шынымен солай ма?
Үйірмен оқыту өз атауын жануарлар мен жәндіктердің ортақ мақсатқа жету үшін ынтымақтасу тәсілінен алады.
Аралардың ұя жасау үшін үйіп-қону әрекетін, үлкен жыртқыш балықтарды қорқыту үшін кішкентай балықтардың жем шарларын қалыптастыруын, қасқырлардың топтық аң аулау әрекетін немесе құстардың ұшу кезінде қозғалысын қарастырыңыз.
Біріктірілген жануарлар мен жәндіктер өздерінің ресурстарын біріктіріп, ортақ мақсатқа жету үшін ынтымақтасады.
Белгілі бір жағдайларда топтың интеллектісі топтың өнімділігі оның жеке мүшелерінің көрсеткіштерінен асып түсетін дәрежеге дейін ынтымақтастық арқылы жетілдірілді. Мінез-құлықтың бұл түріне арналған ғылыми терминологияға «ұжымдық, консенсус немесе топтық интеллект» кіреді.
Swarm AI деп аталатын платформа ұқсас әдістемені қолдану арқылы жасалған Бірауыздан AI. Бұл мақалада үйінді мұқият қарастырылады жасанды интеллект, соның ішінде оның қалай жұмыс істейтіні, үйірмен оқытуға арналған қолданбалар және т.б.
Біріншіден, біз платформаны енгізуден және оның жұмыс істеуінен бастаймыз, содан кейін біз технологияға терең енеміз.
қандай Swarm AI?
Әлемдегі бірінші жасанды интеллект (AI) платформасы, Swarm, әлдеқайда дәл болжамдарды, болжамдарды, таңдауларды және түсініктерді жасауға мүмкіндік беретін желілік іскер топтардың интеллектін арттырады.
Бірауызды AI платформаны жасады, ол нақты уақыт режимінде жұмыста ынтымақтасатын бөлінген AI мен адам командаларының бірегей данасы болып табылады. Үйір өз белгілерін ара ұялары мен құстар табындары сияқты табиғи жүйелердің бірлескен әрекетінен алады.
Алдын ала анықталған баламалар санын таңдайтын адамдар тобы интеллект алгоритмдерінің арқасында басқарылатын түрде байланысады.
Интернет платформасы кез келген жерден кез келген адам үшін қолжетімді. Тақырыптардың орнына олар айтысады, алгоритмдер топтардың мінез-құлық динамикасы туралы деректер бойынша оқытылады.
Жасанды интеллект агенттерімен өзара әрекеттесетін адамдар қалыптастыратын жабық жүйеде машина да, адамдар да басқалардың өз қалауларын өзгерту немесе сақтау әрекетіне байланысты жауап бере алады.
Қатысушылардың өзара әрекеттесу динамикасы сенімділік индексін жасау үшін екінші кезеңде бақыланатын машиналық оқыту арқылы құрастырылған нейрондық желі үлгісімен пайдаланылады. Бұл көрсеткіш топтың нәтижеге қаншалықты сенімді екенін өлшейді.
Swarm қалай жұмыс істейді?
Барлығы құстар мен аралардан басталады. сонымен қатар балық. құмырсқалар да. Бұл өздерінің ұжымдық интеллектін арттыру үшін өздерін отарларға, мектептерге, үйірлерге, колонияларға және үйірлерге біріктіретін көптеген түрлерге жатады.
Табиғат әртүрлі түрлердің кең ауқымында мәселелерді шешу және шешім қабылдау үшін біртұтас жүйе ретінде бірлесіп жұмыс істегенде, әлеуметтік организмдер жеке мүшелердің басым көпшілігінен асып түсетінін көрсетеді.
Ғалымдар «жұмыр интеллект» деп атайтын бұл құбылыс көптеген мидың шынымен біреуден жақсы екенін дәлелдейді.
Бізде басқа түрлерде адамдар арасында тығыз кері байланыс жасау үшін қолданатын нәзік байланыстар жоқ, сондықтан адамдар табиғи түрде үйір интеллектін құру қабілетіне ие болмады.
Балықтар жақын маңдағы судың бұзылуын сезіне алады. Аралар жылдам тербелістерді пайдаланады. Құстар бүкіл отарда таралатын қозғалыстарды сезіне алады.
Дегенмен, бүгінгі күні жоғары жылдамдықты желі технологиясы бізге әлемнің кез келген нүктесінен бір-бірімізбен байланысуға мүмкіндік береді. Қатысушылар арасында жабық циклды кері байланыс бар нақты уақыттағы желілерге осы сілтемелерді түрлендіру үшін бізге тек тиісті технология қажет.
Swarm AI технологиясы бұл олқылықты толтырады. Ол «адамдар тобына» желіде жиналуы үшін қажетті интерфейстер мен AI алгоритмдерін ұсынады және жан-жақты жедел интеллект қалыптастыру үшін олардың білімін, түсінігі мен түйсігі басқа топтардың білімін біріктіреді.
Нақты уақыттағы үйірмелер қаржылық және спорттық тенденцияларды болжауды қоса алғанда, әртүрлі тапсырмаларда интеллектті айтарлықтай арттыратыны анықталды, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, сонымен қатар жарнамалар мен фильм трейлерлерінің сәттілігін бағалау.
Мүмкіндіктер
- Swarm AI технологиясын пайдаланатын Swarm Insight тұтынушыларды дәлірек қамтамасыз етіп қана қоймайды көңіл-күйді талдау бұрын қол жетімді кез келген басқа нәрсеге қарағанда, бірақ ол тіпті ең күрделі зерттеу жобалары үшін қол жетімді кез келген нәрсеге қарағанда тезірек және мәнерлі.
- Swarm Insight - бұл сауалнамалар, фокус-топтар немесе сұхбаттар сияқты дәстүрлі әдістерге қарағанда анағұрлым дәлірек болатын AI үшін оңтайландырылған нарық интеллектін жылдам қамтамасыз ететін толық сервистік шешім.
- Біз толық мінез-құлық талдауын, қатысушыларды іріктеуді, сеанстарды модерациялау қызметтерін және Swarm Insight көмегімен кәсіби әдіснамалық көмекті ұсынамыз. Оның барлығы қамтылған.
Енді Swarm Intelligence-ті қарастыратын кез келді.
Үйір интеллект
Жылдам және бірлескен түрде қозғала алатын орталықтандырылмаған, өздігінен ұйымдастырылған жүйелер (табиғи немесе жасанды) олардың ұжымдық мінез-құлқы болып табылатын үйір интеллектін көрсетеді.
Табиғаттағы әрбір түрдің осы тұйық циклді, бірлескен мінез-құлықтың өзіндік формасы бар. Аралар тербелістерді пайдаланады, балықтар судағы дүмпулерді сезінеді, құмырсқалар бір-бірін тамақ көздеріне бағыттау үшін феромондарды пайдаланады, құстар үйірлерінде таралатын қозғалыстарды сезіне алады, ал аралар феромондарды пайдаланады.
Ғалымдардың табиғат туралы алған білімдері алгоритмдерді жетілдіру үшін пайдаланылады.
Үйір интеллектінің тұжырымдамасы жасанды интеллектте (AI), әсіресе робототехникада қолданылғанда, ұжымдық интеллект әдетте бір агентпен жергілікті түрде ынтымақтасатын агенттер тобынан (үйірленетін құстардың әрекетін еліктейтін компьютерлік модельдеу) тұратын есептеу жүйелері арқылы жетілдіріледі. басқа және олардың айналасында алгоритмдік ережелердің жалпы жиынтығын сақтай отырып.
Үйрену әдісін қолдану
Қазіргі жасанды интеллект үлгілерінің күрделілігі нәтижесінде топпен оқыту танымал бола түсуде. Бұл, әсіресе, өндіріс, логистика, қаржылық қызметтер, денсаулық сақтау және медициналық зерттеулер және қаржылық қызметтер сияқты деректердің үлкен көлемін өндіретін секторларға қатысты.
Модельдің дәлдігі мен тиімділігін арттыру, жаңа түсініктер беру және сол секторларда тиімді шешім қабылдауды жақсарту үшін деректердің үлкен көлемін жылдам қабылдау және талдау мүмкіндігі маңызды.
Дегенмен, бұрын деректерді қорғаудың қатаң заңдары мен шектеулеріне байланысты шашыраңқы орындар арасында деректерді бөлісу жиі қиын болды. Бұл жағдайда үйірмен оқыту пайдалы болуы мүмкін.
Swarm оқыту үлкен көлемдегі деректерді талдаудың дәстүрлі әдістерін тез ауыстырады, өйткені ол деректердің құпиялылығын қорғау және ынтымақтастықты жақсарту үшін блокчейн технологиясын пайдаланады.
Кәсіпорындар мен ұйымдар AI үлгілерін шеткі орындарда ортақ деректерді талдауға, нәтижелердің дәлдігі мен сенімділігін арттыруға мүмкіндік беру арқылы жақсырақ және көбірек деректермен қамтамасыз ете алады. Бұл уақытты босатады және шешім қабылдауды тездетеді, бұл жақсы нәтиже береді.
қорытынды
Қорытындылай келе, медициналық жағдайларды диагностикалаудан саяси сауалнама нәтижелерін болжауға дейін Swarm платформасы кең ауқымды іс-шараларда ұжымдық пайымдаулардың дәлдігін жақсартты.
Мысал ретінде, нақты уақыттағы барлау жүйесі ретінде жұмыс істейтін желілік радиологтардың шағын тобының диагностикасының дәлдігі тек AI әдісімен салыстырғанда қателерді сәйкесінше 22% және 33% төмендетті.
Бірауыздан AI Swarm AI жүйесі топты ең жақсы консенсус шешімдеріне бағыттайды, бұл процесте топтың қанағаттану деңгейін арттырады.
Swarm AI 2020 жылдың қаңтарындағы жағдай бойынша шешім қабылдауда академиялық және коммерциялық контексттерде қолданылды, бірақ нәтижелер мемлекеттік саясатқа басымдық беру сияқты мемлекеттік сектор қолданбалары үшін перспективалы болып табылады.
пікір қалдыру