Vienas iš naujausių madingų žodžių, kuris, regis, nuolat vartojamas, yra spiečiaus mokymasis.
Atrodo, kad šis madingas žodis tampa vis labiau „išorėje“, kartu su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi.
Vis dėlto, ar tikrai?
Spiečių mokymasis pavadintas dėl būdo, kaip gyvūnai ir vabzdžiai bendradarbiauja siekdami bendro tikslo.
Apsvarstykite bičių spiečių elgesį kuriant avilius, mažų žuvelių jauko kamuoliukus, kad atbaidytų didesnes plėšrūnes žuvis, grupinį vilkų medžioklės elgesį arba paukščių judėjimą skrendant.
Gyvūnai ir vabzdžiai, kurie susijungia kartu, sujungia savo išteklius ir bendradarbiauja siekdami bendro tikslo.
Tam tikrais atvejais grupės intelektas buvo sustiprintas bendradarbiaujant tiek, kad grupės rezultatai pranoksta atskirų jos narių rezultatus. Mokslinė tokio elgesio terminija apima „kolektyvinį, sutarimo ar būrio intelektą“.
Platforma, pavadinta „Swarm AI“, buvo sukurta naudojant panašią metodiką Vieningas AI. Šiame straipsnyje bus nuodugniai išnagrinėtas spiečius dirbtinis intelektas, įskaitant jo veikimą, spiečiaus mokymosi programas ir daug daugiau.
Pirmiausia pradėsime nuo platformos pristatymo ir jos veikimo, o vėliau gilinsimės į technologijas.
Kas yra Swarm AI?
Pirmoji dirbtinio intelekto (AI) platforma pasaulyje „Swarm“ pagerina tinklinio verslo komandų intelektą, suteikdama daug tikslesnių prognozių, prognozių, pasirinkimų ir įžvalgų.
Vienbalsiai DI sukūrė platformą, kuri yra unikalus paskirstytų AI ir žmonių komandų, dirbančių realiuoju laiku, pavyzdys. Swarm užuominas pasisemia iš natūralių sistemų, pvz., bičių avilių ir paukščių pulkų, bendradarbiavimo.
Žmonių grupė, besirenkanti tarp iš anksto nustatyto alternatyvų skaičiaus, kontroliuojamai bendrauja dėl spiečiančių žvalgybos algoritmų.
Interneto platforma yra prieinama kiekvienam iš bet kurios vietos. Vietoj temų jie ginčijasi, algoritmai mokomi remiantis duomenimis apie grupių elgesio dinamiką.
Uždaro ciklo sistemoje, kurią sudaro žmonės, bendraujantys su AI agentais, ir mašina, ir žmonės gali reaguoti pagal tai, kaip kiti elgiasi, kad pakeistų arba išlaikytų savo nuostatas.
Dalyvių sąveikos dinamika naudojama neuroninio tinklo modelyje, kuris buvo sukurtas naudojant prižiūrimą mašininį mokymąsi antrajame etape, kad būtų sukurtas įsitikinimo indeksas. Šis rodiklis parodo, kiek grupė pasitiki rezultatu.
Kaip veikia Swarm?
Viskas prasideda nuo paukščių ir bičių. taip pat žuvis. taip pat skruzdėlės. Ji priklauso didžiuliam skaičiui rūšių, kurios, siekdamos padidinti savo kolektyvinį intelektą, susiskirsto į pulkus, būrius, būrius, kolonijas ir būrius.
Gamta rodo, kad socialiniai organizmai gali pranokti daugumą atskirų narių, kai dirba kartu kaip vieningos sistemos, spręsdamos įvairių rūšių problemas ir priimdamos sprendimus.
Šis reiškinys, kurį mokslininkai vadina „spiečiaus intelektu“, yra įrodymas, kad daugelis smegenų tikrai yra geresni už vieną.
Mums trūksta subtilių ryšių, kuriuos naudoja kitos rūšys, kad sukurtų glaudų grįžtamąjį ryšį tarp individų, todėl žmonės natūraliai neįgijo gebėjimo sukurti būrio intelektą.
Žuvys gali pajusti vandens trikdžius netoliese. Bitės naudojasi greita vibracija. Paukščiai gali pajusti judesius, plintančius visame pulke.
Tačiau didelės spartos tinklo technologija šiandien leidžia mums susisiekti vieniems su kitais iš bet kurios pasaulio vietos. Mums reikia tik tinkamos technologijos, kad šias nuorodas paverstume realaus laiko tinklais su uždaro ciklo grįžtamuoju ryšiu tarp dalyvių.
Swarm AI technologija užpildo šią spragą. Jis siūlo sąsajas ir AI algoritmus, reikalingus „žmonių spiečių“ telkti internete ir sujungti savo žinias, įžvalgas ir intuiciją su kitų grupių žiniomis, kad susidarytų visa apimantis atsirandantis intelektas.
Nustatyta, kad realaus laiko spiečiai labai padidina intelektą atliekant įvairias užduotis, įskaitant finansinių ir sporto tendencijų prognozavimą,
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas bei reklamų ir filmų anonsų sėkmės įvertinimą.
Savybės
- „Swarm Insight“, kurioje naudojama „Swarm AI“ technologija, ne tik suteikia tikslesnį vartotoją nuotaikos analizė nei bet kas kitas anksčiau prieinamas, tačiau jis taip pat yra greitesnis ir išraiškingesnis nei bet kas kitas, net ir sudėtingiausiuose tyrimų projektuose.
- „Swarm Insight“ yra visų paslaugų sprendimas, suteikiantis AI optimizuotą rinkos žvalgybą greitai ir su išvadomis, kurios yra daug tikslesnės nei naudojant įprastesnius metodus, pvz., apklausas, tikslines grupes ar interviu.
- Su Swarm Insight siūlome išsamią elgsenos analizę, dalyvių įdarbinimą, sesijų moderavimo paslaugas ir profesionalią metodinę pagalbą. Visa tai įtraukta.
Dabar atėjo laikas pažvelgti į Swarm Intelligence.
Spiečio intelektas
Decentralizuotos, savaime organizuotos sistemos (natūralios ar dirbtinės), galinčios greitai judėti ir bendradarbiaujant, demonstruoja būrio intelektą, o tai yra jų kolektyvinis elgesys.
Kiekviena rūšis gamtoje turi savo šio uždaro ciklo, bendradarbiaujančio elgesio formą. Bitės naudoja vibraciją, žuvys jaučia drebulį vandenyje, skruzdėlės naudoja feromonus, kad nukreiptų viena kitą į maisto šaltinius, paukščiai gali pajusti judesius, plintančius savo pulkuose, o bitės naudoja feromonus.
Žinios, kurias mokslininkai įgijo apie gamtą, naudojamos tobulinant algoritmus.
Kai dirbtiniame intelekte (DI), ypač robotikoje, naudojama spiečiaus intelekto sąvoka, kolektyvinis intelektas pagerinamas naudojant skaičiavimo sistemas, kurias paprastai sudaro agentų grupė (kompiuteriniai modeliai, imituojantys paukščių būrio elgesį), kurie lokaliai bendradarbiauja su vienu kitoje ir jų aplinkoje, laikantis bendro algoritminių taisyklių rinkinio.
Spiečio mokymosi naudojimas
Dėl dabartinių AI modelių sudėtingumo spiečiaus mokymasis tampa vis populiaresnis. Tai ypač pasakytina apie sektorius, kuriuose gaunama daug duomenų, pavyzdžiui, gamyba, logistika, finansinės paslaugos, sveikatos priežiūra ir medicininiai tyrimai bei finansinės paslaugos.
Norint padidinti modelio tikslumą ir efektyvumą, suteikti naujų įžvalgų ir pagerinti veiksmingą sprendimų priėmimą tuose sektoriuose, būtina gebėjimas greitai gauti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius.
Tačiau anksčiau dalytis duomenimis tarp išsibarsčiusių vietų dažnai būdavo sudėtinga, o gal net neįmanoma, dėl griežtų duomenų apsaugos įstatymų ir apribojimų. Šioje situacijoje gali būti naudingas mokymasis būryje.
„Swarm learning“ greitai pakeičia tradicinius didžiulio duomenų kiekio analizės metodus, nes jame naudojama „blockchain“ technologija duomenų privatumui apsaugoti ir geresniam bendradarbiavimui skatinti.
Įmonės ir organizacijos gali teikti savo AI modeliams geresnių ir daugiau duomenų, leisdamos analizuoti bendrinamus duomenis kraštutinėse vietose ir pagerinti rezultatų tikslumą ir patikimumą. Tai atlaisvina laiko ir pagreitina sprendimų priėmimą, o tai duoda geresnių rezultatų.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad nuo sveikatos būklės diagnozavimo iki politinių apklausų rezultatų numatymo, platforma „Swarm“ pagerino kolektyvinių sprendimų tikslumą įvairiose veiklos srityse.
Pavyzdžiui, nedidelės tinklo radiologų komandos, veikiančios kaip realaus laiko spiečių žvalgybos sistema, diagnozės tikslumas sumažino klaidų skaičių atitinkamai 22 % ir 33 %, palyginti su tik AI metodu.
Vienbalsiai AI tvirtina, kad „Swarm AI“ sistema nukreipia grupę į geriausius konsensuso sprendimus, padidindama grupės pasitenkinimo lygį.
Swarm AI buvo naudojamas priimant sprendimus nuo 2020 m. sausio mėn. tiek akademiniame, tiek komerciniame kontekste, tačiau išvados yra daug žadančios viešojo sektoriaus programoms, pvz., teikiant pirmenybę viešajai politikai.
Palikti atsakymą