Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Salah satu kata kunci terbaharu yang nampaknya sentiasa digunakan ialah pembelajaran berpusu-pusu.
Kata kunci ini nampaknya semakin "di luar sana", bersama-sama dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Namun, adakah ia benar-benar?
Pembelajaran kawanan mengambil namanya daripada cara haiwan dan serangga bekerjasama untuk mencapai objektif bersama.
Pertimbangkan tingkah laku lebah yang berkerumun untuk mencipta sarang, pembentukan bola umpan oleh ikan kecil untuk menakutkan ikan pemangsa yang lebih besar, tingkah laku memburu kumpulan serigala, atau pergerakan burung dalam penerbangan.
Haiwan dan serangga yang bersatu menggabungkan sumber mereka dan bekerjasama untuk mencapai objektif bersama.
Dalam keadaan tertentu, kecerdasan kumpulan telah dipertingkatkan melalui kerjasama ke tahap di mana prestasi kumpulan mengatasi ahli individunya. Istilah saintifik untuk jenis tingkah laku ini termasuk "kecerdasan kolektif, konsensus atau kumpulan".
Platform yang dipanggil Swarm AI telah dicipta dengan menggunakan metodologi serupa oleh AI sebulat suara. Artikel ini akan mengkaji secara menyeluruh kawanan kecerdasan buatan, termasuk cara ia beroperasi, aplikasi untuk pembelajaran kumpulan dan banyak lagi.
Pertama, kita akan mulakan dengan pengenalan platform dan fungsinya, dan kemudian kita akan mendalami teknologi.
Apakah Swarm AI?
Platform kecerdasan buatan (AI) pertama di dunia, Swarm, meningkatkan kecerdasan pasukan perniagaan rangkaian, membolehkan ramalan, ramalan, pilihan dan cerapan yang lebih tepat.
AI sebulat suara mencipta platform, yang merupakan contoh unik AI yang diedarkan dan pasukan manusia yang bekerjasama dalam kerja dalam masa nyata. Swarm mengambil petunjuk daripada tingkah laku kerjasama sistem semula jadi seperti sarang lebah dan kawanan burung.
Sekumpulan orang yang memilih antara bilangan alternatif yang telah ditetapkan berkomunikasi secara terkawal berkat algoritma perisikan yang berkerumun.
Platform internet boleh diakses oleh semua orang dari mana-mana sahaja. Daripada topik, mereka berhujah, algoritma dilatih mengenai data mengenai dinamik tingkah laku kumpulan.
Dalam sistem gelung tertutup yang dibentuk oleh orang yang berinteraksi dengan ejen AI, kedua-dua mesin dan orang boleh bertindak balas berdasarkan cara orang lain berkelakuan untuk mengubah atau mengekalkan pilihan mereka.
Dinamik interaksi peserta digunakan oleh model rangkaian saraf yang telah dibina menggunakan pembelajaran mesin diselia pada peringkat kedua untuk menghasilkan indeks sabitan. Penunjuk ini mengukur sejauh mana keyakinan kumpulan itu terhadap keputusan.
Bagaimanakah Swarm berfungsi?
Semuanya bermula dengan burung dan lebah. juga ikan. juga semut. Ia tergolong dalam sejumlah besar spesies yang menyusun diri mereka menjadi kawanan, sekolah, beting, koloni, dan kawanan untuk meningkatkan kecerdasan kolektif mereka.
Alam semula jadi menunjukkan bahawa organisma sosial boleh mengatasi majoriti ahli individu apabila bekerja bersama sebagai sistem bersatu untuk menyelesaikan isu dan membuat keputusan merentas pelbagai spesies.
Fenomena ini, yang dirujuk oleh saintis sebagai "kecerdasan kawanan," adalah bukti bahawa banyak otak benar-benar lebih baik daripada satu.
Kami tidak mempunyai kaitan halus yang digunakan oleh spesies lain untuk mencipta gelung maklum balas yang ketat di kalangan individu, itulah sebabnya manusia tidak secara semula jadi memperoleh keupayaan untuk membina kecerdasan kawanan.
Ikan dapat merasakan gangguan di dalam air berhampiran. Lebah memanfaatkan getaran yang cepat. Burung dapat merasakan pergerakan yang merebak ke seluruh kawanan.
Walau bagaimanapun, teknologi rangkaian berkelajuan tinggi hari ini membolehkan kami berhubung antara satu sama lain dari mana-mana sahaja di dunia. Kami hanya memerlukan teknologi yang sesuai untuk mengubah pautan ini menjadi rangkaian masa nyata dengan maklum balas gelung tertutup antara peserta.
Teknologi Swarm AI mengisi jurang ini. Ia menawarkan antara muka dan algoritma AI yang diperlukan untuk "kawanan manusia" untuk berkumpul dalam talian dan menggabungkan pengetahuan, cerapan dan gerak hati mereka dengan kumpulan lain untuk membentuk kecerdasan emergensi yang merangkumi semua.
Kawanan masa nyata telah didapati meningkatkan kecerdasan dalam pelbagai tugas, termasuk meramalkan arah aliran kewangan dan sukan, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas serta menilai kejayaan iklan dan treler filem.
Ciri-ciri
- Swarm Insight, yang menggunakan teknologi Swarm AI, bukan sahaja menyediakan pengguna yang lebih tepat analisis sentimen daripada perkara lain yang boleh diakses sebelum ini, tetapi ia juga lebih cepat dan lebih ekspresif daripada apa-apa lagi yang tersedia, walaupun untuk projek penyelidikan yang paling kompleks.
- Swarm Insight ialah penyelesaian perkhidmatan penuh yang menyediakan risikan pasaran yang dioptimumkan AI dengan pantas dan dengan penemuan yang jauh lebih tepat daripada kaedah yang lebih konvensional seperti tinjauan, kumpulan fokus atau temu bual.
- Kami menawarkan analisis tingkah laku yang lengkap, pengambilan peserta, perkhidmatan penyederhanaan sesi dan bantuan metodologi profesional dengan Swarm Insight. Semuanya disertakan.
Kini tiba masanya untuk melihat Perisikan Swarm.
Perisikan Swarm
Sistem terdesentralisasi, tersusun sendiri (sama ada semula jadi atau buatan) yang boleh bergerak pantas dan bekerjasama mempamerkan kecerdasan kumpulan, yang merupakan tingkah laku kolektif mereka.
Setiap spesies dalam alam semula jadi mempunyai bentuk gelung tertutupnya sendiri, tingkah laku kerjasama. Lebah menggunakan getaran, gegaran deria ikan di dalam air, semut menggunakan feromon untuk membimbing satu sama lain ke sumber makanan, burung dapat merasakan pergerakan merebak ke seluruh kawanan mereka, dan lebah menggunakan feromon.
Pengetahuan yang diperoleh saintis tentang alam semula jadi digunakan untuk meningkatkan algoritma.
Apabila konsep kecerdasan kawanan digunakan dalam kecerdasan buatan (AI), terutamanya dalam robotik, kecerdasan kolektif dipertingkatkan melalui sistem pengiraan yang biasanya terdiri daripada sekumpulan ejen (simulasi komputer yang meniru tingkah laku burung berbondong-bondong) yang bekerjasama secara tempatan dengan satu lain dan dalam persekitaran mereka sambil mematuhi set am peraturan algoritma.
Penggunaan pembelajaran swarm
Pembelajaran swarm menjadi lebih popular hasil daripada kerumitan model AI semasa. Ini benar terutamanya untuk sektor yang menghasilkan volum data yang besar, seperti pembuatan, logistik, perkhidmatan kewangan, penjagaan kesihatan dan penyelidikan perubatan serta perkhidmatan kewangan.
Untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan model, memberikan pandangan baharu dan mempertingkatkan pembuatan keputusan yang berkesan dalam sektor tersebut, kapasiti untuk menelan dan menganalisis volum besar data dengan pantas adalah penting.
Walau bagaimanapun, pada masa lalu, perkongsian data di antara lokasi yang tersebar sering kali mencabar, jika tidak mustahil, disebabkan oleh undang-undang dan sekatan perlindungan data yang ketat. Pembelajaran kumpulan boleh berguna dalam situasi ini.
Pembelajaran Swarm dengan pantas menggantikan kaedah tradisional untuk menganalisis jumlah data yang besar kerana ia menggunakan teknologi blockchain untuk melindungi privasi data dan memupuk kerjasama yang lebih baik.
Perniagaan dan organisasi boleh menyediakan model AI mereka dengan data yang lebih baik dan lebih banyak dengan mendayakan analisis data yang dikongsi di lokasi tepi, meningkatkan ketepatan dan kebergantungan hasil. Ini membebaskan masa dan membuat keputusan lebih cepat, yang menghasilkan hasil yang lebih baik.
Kesimpulan
Kesimpulannya, daripada mendiagnosis keadaan perubatan kepada meramalkan keputusan tinjauan politik, platform Swarm telah meningkatkan ketepatan pertimbangan kolektif dalam pelbagai aktiviti.
Sebagai ilustrasi, ketepatan diagnosis sekumpulan kecil ahli radiologi rangkaian yang beroperasi sebagai sistem risikan kawanan masa nyata masing-masing mengurangkan kesilapan sebanyak 22% dan 33%, jika dibandingkan dengan pendekatan AI sahaja.
AI sebulat suara menegaskan bahawa sistem AI Swarm membimbing kumpulan ke arah keputusan konsensus terbaik, meningkatkan tahap kepuasan kumpulan dalam proses itu.
Swarm AI telah digunakan dalam membuat keputusan pada Januari 2020 dalam konteks akademik dan komersial, tetapi penemuan itu menjanjikan untuk aplikasi sektor awam seperti mengutamakan dasar awam.
Sila tinggalkan balasan anda