Viens no jaunākajiem modes vārdiem, kas, šķiet, tiek pastāvīgi izmantots, ir baru mācīšanās.
Šķiet, ka šis modīgais vārds kļūst arvien vairāk “ārpus”, kā arī mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās.
Tomēr vai tiešām?
Baru mācīšanās nosaukums ir cēlies no tā, kā dzīvnieki un kukaiņi sadarbojas, lai sasniegtu kopīgu mērķi.
Apsveriet bišu spietošanos, veidojot stropus, ēsmas bumbiņu veidošanu, ko veic sīkas zivis, lai atbaidītu lielākas plēsīgās zivis, vilku grupu medību uzvedību vai putnu kustību lidojuma laikā.
Dzīvnieki un kukaiņi, kas apvienojas, apvieno savus resursus un sadarbojas, lai sasniegtu kopīgu mērķi.
Dažos gadījumos grupas inteliģence ir uzlabojusies, pateicoties sadarbībai, līdz brīdim, kad grupas sniegums pārspēj tās atsevišķu dalībnieku sniegumu. Zinātniskā terminoloģija šāda veida uzvedībai ietver “kolektīvo, vienprātības vai bara intelektu”.
Platforma ar nosaukumu Swarm AI tika izveidota, izmantojot līdzīgu metodoloģiju Vienprātīgs AI. Šajā rakstā tiks rūpīgi apskatīts bars mākslīgais intelekts, tostarp kā tas darbojas, lietojumprogrammas spietu apguvei un daudz ko citu.
Pirmkārt, mēs sāksim ar platformas ieviešanu un tās darbību, un vēlāk mēs padziļināsim tehnoloģijās.
Kas ir Bars AI?
Pasaulē pirmā mākslīgā intelekta (AI) platforma Swarm uzlabo tīklā savienotu biznesa komandu intelektu, nodrošinot daudz precīzākas prognozes, prognozes, izvēles un ieskatus.
Vienprātīgs AI izveidoja platformu, kas ir unikāls izplatīts AI un cilvēku komandu piemērs, kas sadarbojas, veicot darbu reāllaikā. Swarm ņem norādes no dabisko sistēmu, piemēram, bišu stropu un putnu ganāmpulku, sadarbības.
Cilvēku grupa, kas izvēlas starp iepriekš noteiktu skaitu alternatīvu, sazinās kontrolētā veidā, pateicoties spietojošiem izlūkošanas algoritmiem.
Interneta platforma ir pieejama ikvienam no jebkuras vietas. Tēmu vietā viņi strīdas, algoritmi tiek apmācīti uz datiem par grupu uzvedības dinamiku.
Slēgtā cikla sistēmā, ko veido cilvēki, kas mijiedarbojas ar AI aģentiem, gan mašīna, gan cilvēki var reaģēt, pamatojoties uz to, kā citi uzvedas, lai mainītu vai saglabātu savas preferences.
Dalībnieku mijiedarbības dinamiku izmanto neironu tīkla modelis, kas ir izveidots, izmantojot uzraudzītu mašīnmācīšanos otrajā posmā, lai iegūtu pārliecības indeksu. Šis rādītājs parāda, cik pārliecināta grupa ir par rezultātu.
Kā Swarm darbojas?
Viss sākas ar putniem un bitēm. arī zivis. arī skudras. Tas pieder pie milzīga skaita sugu, kas organizējas ganāmpulkos, baros, baros, kolonijās un baros, lai palielinātu savu kolektīvo inteliģenci.
Daba parāda, ka sociālie organismi var pārspēt lielāko daļu atsevišķu locekļu, strādājot kopā kā vienotas sistēmas, lai atrisinātu problēmas un pieņemtu lēmumus attiecībā uz plašu sugu loku.
Šī parādība, ko zinātnieki dēvē par “bara intelektu”, ir pierādījums tam, ka daudzas smadzenes patiešām ir labākas par vienu.
Mums trūkst delikāto saikņu, ko izmanto citas sugas, lai izveidotu ciešas atgriezeniskās saites starp indivīdiem, tāpēc cilvēki dabiski neieguva spēju izveidot bara inteliģenci.
Zivis spēj sajust tuvumā esošā ūdens traucējumus. Bites izmanto ātrās vibrācijas. Putni var sajust kustības, kas izplatās visā ganāmpulkā.
Tomēr ātrgaitas tīkla tehnoloģija mūsdienās ļauj mums sazināties vienam ar otru no jebkuras vietas pasaulē. Mums ir nepieciešama tikai atbilstoša tehnoloģija, lai pārveidotu šīs saites reāllaika tīklos ar slēgta cikla atgriezenisko saiti starp dalībniekiem.
Swarm AI tehnoloģija aizpilda šo plaisu. Tas piedāvā saskarnes un mākslīgā intelekta algoritmus, kas nepieciešami “cilvēku bariem”, lai tie varētu pulcēties tiešsaistē un apvienot savas zināšanas, ieskatu un intuīciju ar citām grupām, veidojot visaptverošu jauno inteliģenci.
Ir konstatēts, ka reāllaika bari ievērojami palielina inteliģenci dažādu uzdevumu veikšanā, tostarp finanšu un sporta tendenču prognozēšanā, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, kā arī reklāmu un filmu reklāmkadru panākumu izvērtēšana.
Apkalpošana
- Swarm Insight, kas izmanto Swarm AI tehnoloģiju, ne tikai nodrošina precīzāku patērētāju sentimenta analīze nekā jebkas cits, kas iepriekš bija pieejams, taču tas ir arī ātrāks un izteiksmīgāks par jebko citu pieejamo pat vissarežģītākajiem pētniecības projektiem.
- Swarm Insight ir pilna servisa risinājums, kas nodrošina AI optimizētu tirgus izlūkošanu ātri un ar konstatējumiem, kas ir ievērojami precīzāki nekā tie, kas iegūti no tradicionālajām metodēm, piemēram, aptaujām, fokusa grupām vai intervijām.
- Mēs piedāvājam pilnīgu uzvedības analīzi, dalībnieku atlasi, sesiju regulēšanas pakalpojumus un profesionālu metodisko palīdzību ar Swarm Insight. Tas viss ir iekļauts.
Tagad ir pienācis laiks apskatīt Swarm Intelligence.
Swarm Intelligence
Decentralizētas, pašorganizētas sistēmas (gan dabiskas, gan mākslīgas), kas var ātri pārvietoties un kooperatīvi demonstrēt bara inteliģenci, kas ir viņu kolektīvā uzvedība.
Katrai sugai dabā ir sava šī slēgtā cikla, kooperatīvā uzvedības forma. Bites izmanto vibrācijas, zivis sajūt ūdens trīci, skudras izmanto feromonus, lai viena otru virzītu uz barības avotiem, putni var sajust kustības, kas izplatās pa ganāmpulku, un bites izmanto feromonus.
Zināšanas, ko zinātnieki ir ieguvuši par dabu, tiek izmantotas, lai uzlabotu algoritmus.
Ja mākslīgajā intelektā (AI), jo īpaši robotikā, tiek izmantots spieta intelekta jēdziens, kolektīvais intelekts tiek uzlabots, izmantojot skaitļošanas sistēmas, kuras parasti sastāv no aģentu grupas (datoru simulācijas, kas atdarina putnu flokēšanas uzvedību), kas lokāli sadarbojas ar vienu. citā un to apkārtnē, vienlaikus ievērojot vispārīgu algoritmisko noteikumu kopumu.
Bara mācīšanās izmantošana
Swarm mācīšanās kļūst arvien populārāka pašreizējo AI modeļu sarežģītības dēļ. Tas jo īpaši attiecas uz nozarēm, kas ražo milzīgus datu apjomus, piemēram, ražošanu, loģistiku, finanšu pakalpojumus, veselības aprūpi un medicīnisko pētniecību un finanšu pakalpojumus.
Lai palielinātu modeļa precizitāti un efektivitāti, sniegtu jaunu ieskatu un uzlabotu efektīvu lēmumu pieņemšanu šajās nozarēs, ir būtiska spēja ātri iegūt un analizēt milzīgus datu apjomus.
Tomēr agrāk datu apmaiņa starp izkliedētām vietām bieži bija izaicinājums, ja ne neiespējama, stingro datu aizsardzības likumu un ierobežojumu dēļ. Šajā situācijā var noderēt spietu mācīšanās.
Swarm mācīšanās ātri aizstāj tradicionālās metodes, lai analizētu milzīgu datu apjomu, jo tā izmanto blokķēdes tehnoloģiju, lai aizsargātu datu privātumu un veicinātu labāku sadarbību.
Uzņēmumi un organizācijas var nodrošināt savus AI modeļus ar labākiem un vairāk datu, ļaujot analizēt koplietotos datus malu vietās, uzlabojot rezultātu precizitāti un uzticamību. Tas ietaupa laiku un padara lēmumu pieņemšanu ātrāku, kas dod labākus rezultātus.
Secinājumi
Visbeidzot, sākot no medicīnisko stāvokļu diagnosticēšanas un beidzot ar politisko aptauju rezultātu prognozēšanu, platforma Swarm ir uzlabojusi kolektīvo spriedumu precizitāti daudzās aktivitātēs.
Piemēram, nelielas tīkla radiologu komandas diagnozes precizitāte, kas darbojas kā reāllaika spietu izlūkošanas sistēma, samazināja kļūdas attiecīgi par 22% un 33%, salīdzinot ar tikai AI pieeju.
Vienprātīgs AI apgalvo, ka Swarm AI sistēma virza grupu uz labākajiem vienprātīgiem lēmumiem, paaugstinot grupas apmierinātības līmeni šajā procesā.
Swarm AI lēmumu pieņemšanā ir izmantots no 2020. gada janvāra gan akadēmiskā, gan komerciālā kontekstā, taču atklājumi ir daudzsološi attiecībā uz publiskā sektora lietojumiem, piemēram, valsts politikas prioritātes noteikšanu.
Atstāj atbildi