Jednym z najnowszych modnych słów, które wydają się być stale używane, jest nauka roju.
Wydaje się, że to modne hasło staje się coraz bardziej „tam”, wraz ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.
Jednak czy to naprawdę?
Uczenie się w roju bierze swoją nazwę od sposobu, w jaki zwierzęta i owady współpracują, aby osiągnąć wspólny cel.
Rozważ zachowanie rojowe pszczół tworzących ule, formowanie kulek z przynętą przez maleńkie rybki w celu odstraszenia większych ryb drapieżnych, grupowe zachowania łowieckie wilków lub ruch ptaków w locie.
Zwierzęta i owady, które łączą się ze sobą, łączą swoje zasoby i współpracują, aby osiągnąć wspólny cel.
W niektórych przypadkach inteligencja grupy została wzmocniona dzięki współpracy do punktu, w którym wydajność grupy przewyższa wydajność jej poszczególnych członków. Terminologia naukowa dla tego rodzaju zachowań obejmuje „inteligencję zbiorową, konsensusową lub rojową”.
Platforma o nazwie Swarm AI została stworzona przy użyciu podobnej metodologii przez: Jednogłośna sztuczna inteligencja. W tym artykule dokładnie zbadamy rój sztuczna inteligencja, w tym sposób działania, aplikacje do nauki roju i wiele innych.
Najpierw zaczniemy od wprowadzenia platformy i jej funkcjonowania, a później zagłębimy się w technologię.
Co to jest Rój AI?
Pierwsza na świecie platforma sztucznej inteligencji (AI), Swarm, zwiększa inteligencję połączonych w sieć zespołów biznesowych, umożliwiając znacznie dokładniejsze prognozy, predykcje, wybory i spostrzeżenia.
Jednomyślna sztuczna inteligencja stworzyła platformę, która jest unikalną instancją rozproszonej sztucznej inteligencji i zespołów ludzkich współpracujących przy pracy w czasie rzeczywistym. Rój czerpie wskazówki ze współdziałania systemów naturalnych, takich jak ule pszczół i stada ptaków.
Grupa ludzi wybierająca spośród z góry określonej liczby alternatyw komunikuje się w sposób kontrolowany dzięki rojowym algorytmom inteligencji.
Platforma internetowa jest dostępna dla każdego z dowolnego miejsca. Zamiast tematów, argumentują, algorytmy są szkolone na danych dotyczących dynamiki behawioralnej grup.
W zamkniętym systemie utworzonym przez ludzi wchodzących w interakcję z agentami AI, zarówno maszyna, jak i ludzie mogą reagować na podstawie tego, jak zachowują się inni, aby zmienić lub zachować swoje preferencje.
Dynamika interakcji uczestników jest wykorzystywana przez model sieci neuronowej, który został zbudowany przy użyciu nadzorowanego uczenia maszynowego w drugim etapie w celu wytworzenia wskaźnika przekonań. Ten wskaźnik mierzy, jak pewna grupa jest w wyniku.
Jak działa rój?
Wszystko zaczyna się od ptaków i pszczół. również ryby. także mrówki. Należy do ogromnej liczby gatunków, które organizują się w stada, szkoły, ławice, kolonie i roje w celu zwiększenia zbiorowej inteligencji.
Natura pokazuje, że organizmy społeczne mogą przewyższyć ogromną większość indywidualnych członków, pracując razem jako zunifikowane systemy, aby rozwiązywać problemy i podejmować decyzje dotyczące szerokiego zakresu gatunków.
To zjawisko, które naukowcy nazywają „inteligencją roju”, jest dowodem na to, że wiele mózgów naprawdę jest lepszych niż jeden.
Brakuje nam delikatnych powiązań, które inne gatunki wykorzystują do tworzenia ścisłych pętli sprzężenia zwrotnego między osobnikami, dlatego ludzie nie nabyli w naturalny sposób zdolności do tworzenia inteligencji roju.
Ryby są w stanie wyczuć zakłócenia w pobliskiej wodzie. Pszczoły wykorzystują szybkie wibracje. Ptaki wyczuwają ruchy rozprzestrzeniające się w całym stadzie.
Jednak dzisiejsza szybka technologia sieciowa pozwala nam łączyć się ze sobą z dowolnego miejsca na świecie. Potrzebujemy tylko odpowiedniej technologii, aby przekształcić te łącza w sieci czasu rzeczywistego z informacją zwrotną w pętli zamkniętej między uczestnikami.
Technologia Swarm AI wypełnia tę lukę. Oferuje interfejsy i algorytmy sztucznej inteligencji potrzebne „rojom ludzi” do gromadzenia się online i łączenia swojej wiedzy, wglądu i intuicji z wiedzą innych grup, aby utworzyć wszechogarniającą wschodzącą inteligencję.
Stwierdzono, że roje w czasie rzeczywistym znacznie zwiększają inteligencję w różnych zadaniach, w tym prognozowaniu trendów finansowych i sportowych,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas oraz ocenianie sukcesu reklam i zwiastunów filmów.
Korzyści
- Swarm Insight, który wykorzystuje technologię Swarm AI, nie tylko zapewnia dokładniejszy konsument Analiza nastrojów niż cokolwiek innego dostępnego wcześniej, ale jest też szybsze i bardziej wyraziste niż cokolwiek innego, nawet w przypadku najbardziej złożonych projektów badawczych.
- Swarm Insight to kompleksowe rozwiązanie, które zapewnia szybkie i zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji informacje rynkowe, a wyniki są znacznie dokładniejsze niż wyniki uzyskiwane przy użyciu bardziej konwencjonalnych metod, takich jak ankiety, grupy fokusowe lub wywiady.
- Oferujemy pełną analizę behawioralną, rekrutację uczestników, usługi moderowania sesji oraz profesjonalną pomoc metodyczną w Swarm Insight. Wszystko to jest wliczone w cenę.
Teraz nadszedł czas, aby spojrzeć na inteligencję roju.
Inteligencja roju
Zdecentralizowane, samoorganizujące się systemy (zarówno naturalne, jak i sztuczne), które mogą poruszać się szybko i współpracując, wykazują inteligencję roju, która jest ich zbiorowym zachowaniem.
Każdy gatunek w naturze ma swoją własną formę tego zamkniętego, wspólnego zachowania. Pszczoły wykorzystują wibracje, ryby wyczuwają drżenie w wodzie, mrówki wykorzystują feromony, aby kierować się nawzajem do źródeł pożywienia, ptaki wyczuwają ruchy rozprzestrzeniające się w ich stadach, a pszczoły używają feromonów.
Wiedza, którą zdobyli naukowcy o przyrodzie, jest wykorzystywana do ulepszania algorytmów.
Kiedy koncepcja inteligencji roju jest wykorzystywana w sztucznej inteligencji (AI), zwłaszcza w robotyce, inteligencja zbiorowa jest ulepszana dzięki systemom obliczeniowym, które zazwyczaj składają się z grupy agentów (symulacje komputerowe, które naśladują zachowanie stada ptaków), które współpracują lokalnie z jednym innym i w swoim otoczeniu, przy jednoczesnym przestrzeganiu ogólnego zestawu reguł algorytmicznych.
Wykorzystanie nauki roju
Uczenie się roju staje się coraz bardziej popularne w wyniku złożoności obecnych modeli sztucznej inteligencji. Dotyczy to w szczególności sektorów wytwarzających ogromne ilości danych, takich jak produkcja, logistyka, usługi finansowe, opieka zdrowotna i badania medyczne oraz usługi finansowe.
Aby zwiększyć dokładność i wydajność modeli, zapewnić świeże wglądy i usprawnić skuteczne podejmowanie decyzji w tych sektorach, niezbędna jest zdolność do szybkiego pozyskiwania i analizowania ogromnych ilości danych.
Jednak w przeszłości udostępnianie danych między rozproszonymi lokalizacjami było często trudne, jeśli nie niemożliwe, ze względu na rygorystyczne przepisy i ograniczenia dotyczące ochrony danych. W tej sytuacji przydatne może być uczenie się w roju.
Swarm learning szybko zastępuje tradycyjne metody analizy ogromnych ilości danych, ponieważ wykorzystuje technologię blockchain do ochrony prywatności danych i wspierania lepszej współpracy.
Firmy i organizacje mogą dostarczać swoim modelom sztucznej inteligencji lepsze i więcej danych, umożliwiając analizę udostępnionych danych w lokalizacjach brzegowych, poprawiając dokładność i niezawodność wyników. To zwalnia czas i przyspiesza podejmowanie decyzji, co daje lepsze wyniki.
Wnioski
Podsumowując, od diagnozowania schorzeń po przewidywanie wyników sondaży politycznych, platforma Swarm poprawiła precyzję osądów zbiorowych w szerokim zakresie działań.
Na przykład dokładność diagnozy małego zespołu połączonych w sieć radiologów działających jako system inteligencji roju w czasie rzeczywistym zmniejszyła liczbę błędów odpowiednio o 22% i 33% w porównaniu z podejściem opartym wyłącznie na sztucznej inteligencji.
Jednomyślna sztuczna inteligencja twierdzi, że system Swarm AI prowadzi grupę w kierunku najlepszych decyzji opartych na konsensusie, podnosząc poziom zadowolenia grupy w tym procesie.
Swarm AI jest wykorzystywana w podejmowaniu decyzji od stycznia 2020 r. zarówno w kontekście akademickim, jak i komercyjnym, ale wyniki są obiecujące dla zastosowań sektora publicznego, takich jak priorytetyzacja polityki publicznej.
Dodaj komentarz