Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Et av de nyeste buzzwords som ser ut til å bli stadig brukt er svermlæring.
Dette moteordet ser ut til å bli mer og mer "der ute", sammen med kunstig intelligens og maskinlæring.
Men er det virkelig?
Svermlæring har fått navnet sitt fra måten dyr og insekter samarbeider for å oppnå et felles mål.
Tenk på svermingadferden til bier for å skape elveblest, dannelsen av agnballer av små fisker for å skremme av større rovfisk, gruppejaktatferden til ulver eller bevegelser av fugler på flukt.
Dyr og insekter som går sammen kombinerer ressursene sine og samarbeider for å oppnå et felles mål.
I visse tilfeller har gruppeintelligens blitt forbedret ved samarbeid til det punktet hvor gruppens ytelse overgår de individuelle medlemmene. Vitenskapelig terminologi for denne typen atferd inkluderer "kollektiv, konsensus eller svermintelligens."
En plattform kalt Swarm AI ble opprettet ved å bruke en lignende metodikk av Enstemmig AI. Denne artikkelen vil undersøke grundig sverm kunstig intelligens, inkludert hvordan det fungerer, applikasjoner for svermlæring og mye mer.
Først vil vi starte med introduksjonen av plattformen og hvordan den fungerer, og senere skal vi dypdykke i teknologi.
Hva er Swarm AI?
Den første plattformen for kunstig intelligens (AI) i verden, Swarm, forbedrer intelligensen til nettverksbaserte forretningsteam, og muliggjør mye mer nøyaktige prognoser, spådommer, valg og innsikt.
Unanimous AI skapte plattformen, som er en unik forekomst av distribuert AI og menneskelige team som samarbeider om en jobb i sanntid. Swarm henter sine signaler fra den samarbeidende oppførselen til naturlige systemer som bikuber og fugleflokker.
En gruppe mennesker som velger mellom et forhåndsbestemt antall alternativer, kommuniserer på en kontrollert måte takket være svermende intelligensalgoritmer.
Internett-plattformen er tilgjengelig for alle fra hvor som helst. I stedet for temaene, argumenterer de, er algoritmene trent på data om atferdsdynamikken til grupper.
I et lukket sløyfesystem dannet av mennesker som samhandler med AI-agenter, kan både maskinen og menneskene svare basert på hvordan andre oppfører seg for å endre eller beholde sine preferanser.
Interaksjonsdynamikken til deltakerne brukes av en nevrale nettverksmodell som er bygget ved bruk av overvåket maskinlæring i andre trinn for å produsere en overbevisningsindeks. Denne indikatoren måler hvor sikker gruppen er på resultatet.
Hvordan fungerer Swarm?
Alt starter med fuglene og biene. også fisk. også maur. Den tilhører det enorme antallet arter som organiserer seg i flokker, skoler, stimer, kolonier og svermer for å øke deres kollektive intelligens.
Naturen viser at sosiale organismer kan overgå det store flertallet av individuelle medlemmer når de jobber sammen som enhetlige systemer for å løse problemer og ta beslutninger på tvers av et bredt spekter av arter.
Dette fenomenet, som forskerne omtaler som "svermintelligens", er bevis på at mange hjerner virkelig er bedre enn én.
Vi mangler de delikate koblingene som andre arter bruker for å skape tette tilbakemeldingssløyfer blant individer, og det er grunnen til at mennesker ikke naturlig skaffet seg kapasiteten til å konstruere en svermintelligens.
Fisk kan føle forstyrrelser i vannet i nærheten. Bier drar nytte av raske vibrasjoner. Fugler kan føle bevegelser som sprer seg gjennom flokken.
Imidlertid lar høyhastighetsnettverksteknologi i dag oss få kontakt med hverandre fra hvor som helst på kloden. Vi krever bare riktig teknologi for å transformere disse koblingene til sanntidsnettverk med tilbakemeldinger i lukket sløyfe mellom deltakerne.
Swarm AI-teknologi fyller dette gapet. Den tilbyr grensesnittene og AI-algoritmene som trengs for at «menneskelige svermer» kan samles på nettet og forene deres kunnskap, innsikt og intuisjon med kunnskapen til andre grupper for å danne altomfattende emergent intelligens.
Sanntidssvermer har vist seg å øke intelligensen i en rekke oppgaver, inkludert prognoser for økonomiske og sportslige trender, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas samt å evaluere suksessen til annonser og filmtrailere.
Egenskaper
- Swarm Insight, som bruker Swarm AI-teknologi, gir ikke bare mer nøyaktige forbrukere sentiment analyse enn noe annet tidligere tilgjengelig, men det er også raskere og mer uttrykksfullt enn noe annet tilgjengelig, selv for de mest komplekse forskningsprosjektene.
- Swarm Insight er en fullserviceløsning som gir AI-optimalisert markedsintelligens raskt og med funn som er vesentlig mer nøyaktige enn de fra mer konvensjonelle metoder som undersøkelser, fokusgrupper eller intervjuer.
- Vi tilbyr komplett atferdsanalyse, deltakerrekruttering, øktmodereringstjenester og profesjonell metodikkhjelp med Swarm Insight. Alt er inkludert.
Nå er det på tide å se på Swarm Intelligence.
Swarm Intelligence
Desentraliserte, selvorganiserte systemer (enten naturlige eller kunstige) som kan bevege seg raskt og samarbeidende viser svermintelligens, som er deres kollektive oppførsel.
Hver art i naturen har sin egen form for denne lukkede, samarbeidende atferden. Bier bruker vibrasjoner, fisk merker skjelvinger i vannet, maur bruker feromoner for å lede hverandre til matkilder, fugler kan føle bevegelser som sprer seg over flokkene deres, og bier bruker feromoner.
Kunnskapen som forskere har fått om naturen, brukes til å forbedre algoritmer.
Når begrepet svermintelligens brukes i kunstig intelligens (AI), spesielt innen robotikk, forbedres den kollektive intelligensen gjennom beregningssystemer som typisk er sammensatt av en gruppe agenter (datasimuleringer som etterligner flokkende fugleatferd) som samarbeider lokalt med en en annen og innenfor deres omgivelser mens de følger et generelt sett med algoritmiske regler.
Bruk av svermlæring
Svermlæring blir mer populært som et resultat av kompleksiteten til nåværende AI-modeller. Dette gjelder spesielt for sektorer som produserer store mengder data, som produksjon, logistikk, finansielle tjenester, helsetjenester og medisinsk forskning, og finansielle tjenester.
For å øke modellens nøyaktighet og effektivitet, gi ny innsikt og forbedre effektiv beslutningstaking i disse sektorene, er kapasiteten til å raskt innta og analysere enorme datamengder avgjørende.
Men tidligere var deling av data mellom spredte steder ofte utfordrende, om ikke umulig, på grunn av strenge databeskyttelseslover og begrensninger. Svermlæring kan være nyttig i denne situasjonen.
Swarm learning erstatter raskt tradisjonelle metoder for å analysere enorme mengder data fordi den bruker blokkjedeteknologi for å ivareta personvernet og fremme bedre samarbeid.
Bedrifter og organisasjoner kan gi sine AI-modeller bedre og mer data ved å muliggjøre analyse av delte data på kantplasseringer, og forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til resultatene. Dette frigjør tid og gjør beslutningsprosessen raskere, noe som gir bedre resultater.
konklusjonen
Som konklusjon, fra å diagnostisere medisinske tilstander til å forutsi resultater fra politiske meningsmålinger, har Swarm-plattformen forbedret presisjonen til kollektive vurderinger i et bredt spekter av aktiviteter.
Som en illustrasjon reduserte diagnostikknøyaktigheten til et lite team av nettverksradiologer som opererer som et sanntids svermintelligenssystem feilene med henholdsvis 22 % og 33 % sammenlignet med en kun AI-tilnærming.
Enstemmig AI hevder at Swarm AI-systemet veileder gruppen mot de beste konsensusbeslutningene, og øker gruppens tilfredshet i prosessen.
Swarm AI har blitt brukt i beslutningstaking fra januar 2020 i både akademiske og kommersielle sammenhenger, men funnene er lovende for offentlige applikasjoner som prioritering av offentlig politikk.
Legg igjen en kommentar