အဆက်မပြတ်အသုံးပြုနေကြပုံရသော နောက်ဆုံးပေါ် buzzwords များထဲမှတစ်ခုမှာ swarm learning ဖြစ်သည်။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့နှင့်အတူ ဤ buzzword သည် ပို၍ပို၍ "အပြင်" ဖြစ်လာပုံပေါ်သည်။
သို့သော်၊ တကယ်ဟုတ်ပါသလား။
Swarm Learning သည် ဘုံရည်မှန်းချက်တစ်ခုအောင်မြင်ရန် တိရစ္ဆာန်များနှင့် အင်းဆက်ပိုးမွှားများ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းမှ ၎င်း၏အမည်ကို ယူသည်။
အဖုအထစ်များဖန်တီးရန် ပျားများ၏ အစုလိုက်အပြုံလိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အဖုအထစ်များဖန်တီးရန်၊ ကြီးမားသော သားကောင်ငါးများကို ခြောက်လှန့်ရန် ငါးသေးသေးလေးများဖြင့် ဖုတ်ကောင်များဖွဲ့စည်းခြင်း၊ ဝံပုလွေများ၏ အုပ်စုလိုက်အမဲလိုက်ခြင်းအပြုအမူ၊ သို့မဟုတ် ငှက်များ၏ ပျံသန်းသွားလာမှုကို ဆင်ခြင်ကြည့်ပါ။
တိရစ္ဆာန်များနှင့် အင်းဆက်ပိုးမွှားများသည် ၎င်းတို့၏အရင်းအမြစ်များကို ပေါင်းစပ်ကာ ဘုံရည်မှန်းချက်တစ်ခုအောင်မြင်ရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ကြသည်။
အချို့သောအခြေအနေများတွင်၊ အဖွဲ့၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် ၎င်း၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးချင်းစီထက် သာလွန်သည့်အထိ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့၏ဉာဏ်ရည်ကို မြှင့်တင်ထားသည်။ ဤအပြုအမူမျိုးအတွက် သိပ္ပံနည်းကျအသုံးအနှုန်းများတွင် "စုပေါင်း၊ အများသဘောတူမှု၊ သို့မဟုတ် အစုအဝေးထောက်လှမ်းရေး" ပါ၀င်သည်။
Swarm AI ဟုခေါ်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို အလားတူနည်းစနစ်ဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။ တညီတညွတ်တည်း AI. ဤဆောင်းပါးတွင် အစုအဝေးကို သေချာစွာ ဆန်းစစ်ပါမည်။ ဉာဏ်ရည်တု၎င်းလုပ်ဆောင်ပုံ၊ swarm learning အတွက် အပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင်။
ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပလပ်ဖောင်းမိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် စတင်မည်ဖြစ်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းပညာကို နက်ရှိုင်းစွာ စေ့ငုကြည့်ပါမည်။
ဘာဖြစ်သလဲ Swarm AI?
ကမ္ဘာပေါ်တွင် ပထမဆုံးသော ဥာဏ်ရည်တု (AI) ပလပ်ဖောင်း Swarm သည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ထားသော လုပ်ငန်းအဖွဲ့များ၏ ဉာဏ်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ၊ ခန့်မှန်းချက်များ၊ ရွေးချယ်မှုများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
တညီတညွတ်တည်း AI သည် ဖြန့်ဝေထားသော AI နှင့် လူသားအဖွဲ့များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နေသည့် ထူးခြားသောဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည့် ပလပ်ဖောင်းကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ Swarm သည် ပျားအုံနှင့် ငှက်အုပ်များကဲ့သို့ သဘာဝစနစ်များ၏ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုမှ ၎င်း၏အချက်များကို ကောက်ယူသည်။
ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အခြားရွေးချယ်စရာအရေအတွက်များကြားမှ ရွေးချယ်နေသည့် လူတစ်စုသည် ဝိုင်းအုံနေသည့် ထောက်လှမ်းရေး အယ်လဂိုရီသမ်များကြောင့် ထိန်းချုပ်ထားသည့်ပုံစံဖြင့် ဆက်သွယ်ကြသည်။
အင်တာနက်ပလပ်ဖောင်းသည် နေရာတိုင်းမှ လူတိုင်းအသုံးပြုနိုင်သည်။ အကြောင်းအရာများအစား ငြင်းခုံနေကြသည်၊ အုပ်စုများ၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ ဒိုင်းနမစ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအပေါ် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ။
AI အေးဂျင့်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သောလူများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော အပိတ်စနစ်တွင်၊ စက်နှင့်လူများသည် အခြားသူတို့၏နှစ်သက်မှုများကို ပြောင်းလဲရန် သို့မဟုတ် ထိန်းသိမ်းထားပုံအပေါ် အခြေခံ၍ တုံ့ပြန်နိုင်သည်။
ယုံကြည်ချက်အညွှန်းကိန်းတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန် ဒုတိယအဆင့်တွင် ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ပါဝင်သူများ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာ ဒိုင်းနမစ်များကို အသုံးပြုသည်။ ဤညွှန်ပြချက်သည် ရလဒ်တွင် အဖွဲ့အား မည်မျှယုံကြည်ကြောင်း တိုင်းတာသည်။
Swarm ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
အရာအားလုံးသည် ငှက်များနှင့် ပျားများဖြင့် စတင်သည်။ ငါးတွေလည်းပါတယ်။ ပုရွက်ဆိတ်တွေလည်း ပါတယ်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏စုပေါင်းဉာဏ်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် သိုးစုများ၊ စာသင်ကျောင်းများ၊ သဲသောင်ခုံများ၊ ကိုလိုနီများနှင့် အစုအဝေးများအဖြစ် စုစည်းထားသော ကြီးမားသောမျိုးစိတ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။
ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် မျိုးစိတ်များစွာတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် တစ်စုတစ်စည်းတည်းသောစနစ်များအဖြစ် အတူတကွလုပ်ဆောင်သည့်အခါ လူမှုရေးသက်ရှိအများစုထက်သာလွန်နိုင်ကြောင်း သဘာဝတရားက သက်သေပြနေသည်။
သိပ္ပံပညာရှင်များ "swarm Intelligence" ဟုရည်ညွှန်းသော ဤဖြစ်စဉ်သည် ဦးနှောက်များစွာသည် တစ်ခုတည်းထက် အမှန်တကယ်သာလွန်ကြောင်း အထောက်အထားဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် လူတစ်ဦးချင်းစီကြားတွင် တင်းကျပ်သော တုံ့ပြန်မှု ကွင်းဆက်များ ဖန်တီးရန် အခြားမျိုးစိတ်များ အသုံးပြုသည့် သိမ်မွေ့သော ချိတ်ဆက်မှုများ မရှိသောကြောင့်၊ ထို့ကြောင့် လူသားများသည် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဉာဏ်ရည်ကို တည်ဆောက်ရန် သဘာဝအလျောက် မရရှိကြပေ။
ငါးများသည် အနီးနားရှိ ရေထဲတွင် အနှောက်အယှက်များကို အာရုံခံနိုင်ကြသည်။ ပျားများသည် လျင်မြန်သော တုန်ခါမှု၏ အားသာချက်ကို ဖန်တီးသည်။ ငှက်များသည် သိုးစုတလျှောက်လုံး ပျံ့လွင့်နေသော လှုပ်ရှားမှုများကို ခံစားနိုင်သည်။
သို့သော်လည်း ယနေ့ခေတ်တွင် မြန်နှုန်းမြင့် ကွန်ရက်နည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်နေရာမှမဆို အချင်းချင်းချိတ်ဆက်နိုင်စေပါသည်။ ပါဝင်သူများအကြား ကွင်းပိတ်တုံ့ပြန်မှုဖြင့် ဤလင့်ခ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကွန်ရက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် သင့်လျော်သောနည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်ပါသည်။
Swarm AI နည်းပညာသည် ဤကွက်လပ်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ ၎င်းသည် အွန်လိုင်းတွင် စုစည်းရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အသိပညာ၊ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးအားလုံးကို လွှမ်းခြုံနိုင်သော ပေါ်ထွက်လာသော ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ဖန်တီးရန်အတွက် အခြားအုပ်စုများနှင့် ပေါင်းစည်းရန်အတွက် "လူ့အစုအဝေးများ" အတွက် လိုအပ်သော အင်တာဖေ့စ်များနှင့် AI algorithms များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အချိန်နှင့်တပြေးညီ အစုလိုက်အပြုံလိုက်များသည် ငွေကြေးနှင့် အားကစားဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို များစွာတိုးမြင့်စေသည်ကို တွေ့ရှိထားပြီး၊
cdscdms cmds v၊mds vm၊ dsm၊ cm၊ds c၊mds cm၊ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas အပြင် ကြော်ငြာများနှင့် ရုပ်ရှင်နမူနာများ၏ အောင်မြင်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
အင်္ဂါရပ်များ
- Swarm Insight သည် Swarm AI နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုတိကျသော စားသုံးသူကို ပေးစွမ်းရုံသာမက၊ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ယခင်က ရရှိနိုင်သော အခြားအရာများထက်၊ သို့သော် ၎င်းသည် အရှုပ်ထွေးဆုံး သုတေသနပရောဂျက်များအတွက်ပင် ရရှိနိုင်သော အခြားအရာများထက် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုဖော်ပြနိုင်သည် ။
- Swarm Insight သည် AI-optimized စျေးကွက်ထောက်လှမ်းရေးကို လျင်မြန်စွာနှင့် စစ်တမ်းများ၊ အာရုံစူးစိုက်မှုအဖွဲ့များ သို့မဟုတ် အင်တာဗျူးများကဲ့သို့သော သမားရိုးကျနည်းလမ်းများထက် သိသိသာသာပိုမိုတိကျသောတွေ့ရှိချက်များဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုအပြည့်ပေးသည့်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြီးပြည့်စုံသော အပြုအမူပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်၊ ပါဝင်သူခေါ်ယူမှု၊ ကဏ္ဍခွဲအကဲဖြတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် Swarm Insight ဖြင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်နည်းစနစ်ဆိုင်ရာအကူအညီများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အားလုံးပါဝင်ပါတယ်။
ယခု Swarm Intelligence ကိုကြည့်ရှုရန်အချိန်ဖြစ်သည်။
Swarm Intelligence
လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနိုင်ပြီး ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဉာဏ်ရည်ကို ပြသနိုင်သော ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော၊ ကိုယ်တိုင်ဖွဲ့စည်းထားသော စနစ်များ (သဘာဝအလျောက်ဖြစ်စေ၊ အတုဖြစ်စေ)၊
သဘာဝရှိမျိုးစိတ်တစ်ခုစီတွင် ဤအဝိုင်းပိတ်၊ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုပုံစံ၏ ကိုယ်ပိုင်ပုံစံရှိသည်။ ပျားများသည် တုန်ခါမှု၊ ရေထဲတွင် ငါးအာရုံတုန်ခါမှုများ၊ ပုရွက်ဆိတ်များသည် အစာရင်းမြစ်များဆီသို့ အချင်းချင်း လမ်းညွှန်ရန် ဖီရိုမွန်များကို အသုံးပြုကြပြီး၊ ငှက်များသည် ၎င်းတို့၏ သိုးစုများတစ်လျှောက် ပျံ့နှံ့သွားသော လှုပ်ရှားမှုများကို ခံစားသိရှိနိုင်ကာ ပျားများသည် pheromones ကို အသုံးပြုကြသည်။
သဘာဝတရားနှင့် ပတ်သက်သော သိပ္ပံပညာရှင်များ ရရှိထားသော အသိပညာကို အယ်လဂိုရီသမ်များ မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အယူအဆကို စက်ရုပ်များတွင် အထူးသဖြင့် စက်ရုပ်များတွင် အသုံးပြုသောအခါ၊ ပုံမှန်အားဖြင့် အေးဂျင့်အုပ်စု (ကွန်ပြူတာ ငှက်အပြုအမူကို အတုခိုးသည့် ကွန်ပြူတာ သရုပ်ဖော်ပုံများ) ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် စုပေါင်းဉာဏ်ရည်ကို ကွန်ပြူတာစနစ်များဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် algorithmic စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာစဉ် အခြားတစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း။
ဝိုင်းအုံသင်ကြားမှုကို အသုံးပြုခြင်း။
လက်ရှိ AI မော်ဒယ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့် Swarm learning သည် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ အထူးသဖြင့် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးသုတေသနနှင့် ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော ဒေတာပမာဏများစွာကို ထုတ်လုပ်သည့်ကဏ္ဍများအတွက် အထူးမှန်ကန်ပါသည်။
မော်ဒယ်၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှု တိုးမြှင့်ရန်၊ ဆန်းသစ်သော ထိုးထွင်းအမြင်များ ပေးဆောင်ရန်နှင့် ထိုကဏ္ဍများတွင် ထိရောက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို မြှင့်တင်ရန်၊ ဒေတာပမာဏများစွာကို လျင်မြန်စွာ ထည့်သွင်းရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စွမ်းရည်သည် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
သို့သော်လည်း ယခင်က တင်းကြပ်သော ဒေတာကာကွယ်မှုဥပဒေများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ကွဲကွာနေသောနေရာများကြားတွင် ဒေတာမျှဝေခြင်းသည် မဖြစ်နိုင်လျှင် မဖြစ်နိုင်ဟု မကြာခဏ စိန်ခေါ်နေပါသည်။ Swarm Learning သည် ဤအခြေအနေတွင် အသုံးဝင်ပါသည်။
Swarm learning သည် ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ရိုးရာနည်းလမ်းများကို လျင်မြန်စွာ အစားထိုးခြင်းသည် ဒေတာ privacy ကိုကာကွယ်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုမြှင့်တင်ရန် blockchain နည်းပညာကိုအသုံးပြုသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်လ်များကို အနားသတ်နေရာများတွင် မျှဝေထားသော ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ဒေတာများစွာ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်ကုန်စေပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအခြေအနေများကို ရောဂါရှာဖွေခြင်းမှ နိုင်ငံရေးစစ်တမ်းရလဒ်များကို ခန့်မှန်းခြင်းအထိ၊ Swarm ပလပ်ဖောင်းသည် ကျယ်ပြန့်သောလှုပ်ရှားမှုများတွင် စုပေါင်းတရားစီရင်ခြင်း၏တိကျမှုကို တိုးတက်စေပါသည်။
ဥပမာအနေဖြင့်၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထောက်လှမ်းရေးစနစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်နေသော ကွန်ရက်ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အဖွဲ့ငယ်၏ တိကျမှန်ကန်မှုသည် AI တစ်ခုတည်းသောချဉ်းကပ်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်သောအခါ အမှားအယွင်းများကို 22% နှင့် 33% အသီးသီး လျော့နည်းသွားသည်။
တညီတညွတ်တည်း AI သည် Swarm AI စနစ်သည် အဖွဲ့အား အကောင်းဆုံးသော အများသဘောတူဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ လမ်းညွှန်ပေးကာ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဖွဲ့၏ကျေနပ်မှုအဆင့်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်ဟု အခိုင်အမာဆိုသည်။
Swarm AI ကို 2020 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလတွင် ပညာရပ်ဆိုင်ရာနှင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဆိုင်ရာ အခြေအနေများတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အသုံးပြုခဲ့သည်၊ သို့သော် တွေ့ရှိချက်များသည် အများသူငှာမူဝါဒကို ဦးစားပေးခြင်းကဲ့သို့သော အများသူငှာကဏ္ဍဆိုင်ရာအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အလားအလာကောင်းများရှိပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave