Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Ett av de nyaste modeorden som tycks användas ständigt är svärminlärning.
Detta modeord verkar bli mer och mer "där ute" tillsammans med artificiell intelligens och maskininlärning.
Men är det verkligen?
Svärmlärande har fått sitt namn från hur djur och insekter samarbetar för att uppnå ett gemensamt mål.
Tänk på binas svärmningsbeteende för att skapa bikupor, bildandet av betesbollar av små fiskar för att skrämma bort större rovfiskar, vargars gruppjaktbeteende eller förflyttning av fåglar under flykt.
Djur och insekter som går samman kombinerar sina resurser och samarbetar för att uppnå ett gemensamt mål.
I vissa fall har gruppintelligens förbättrats genom samarbete till en punkt där gruppens prestationer överträffar de enskilda medlemmarnas. Vetenskaplig terminologi för denna typ av beteende inkluderar "kollektiv, konsensus eller svärmintelligens."
En plattform som heter Swarm AI skapades genom att använda en liknande metod av Enstemmig AI. Den här artikeln kommer att undersöka grundligt svärm artificiell intelligens, inklusive hur det fungerar, applikationer för svärminlärning och mycket mer.
Först kommer vi att börja med plattformsintroduktionen och dess funktion, och senare kommer vi att djupdyka i teknik.
Vad är Svärm AI?
Den första plattformen för artificiell intelligens (AI) i världen, Swarm, förbättrar intelligensen hos nätverksanslutna affärsteam, vilket möjliggör mycket mer exakta prognoser, förutsägelser, val och insikter.
Enhällig AI skapade plattformen, som är en unik instans av distribuerad AI och mänskliga team som samarbetar om ett jobb i realtid. Swarm tar sina ledtrådar från det samarbetande beteendet hos naturliga system som bikupor och flockar av fåglar.
En grupp människor som väljer mellan ett förutbestämt antal alternativ kommunicerar på ett kontrollerat sätt tack vare svärmande intelligensalgoritmer.
Internetplattformen är tillgänglig för alla var som helst. Istället för ämnena, argumenterar de, tränas algoritmerna på data om gruppers beteendedynamik.
I ett slutet system som bildas av människor som interagerar med AI-agenter kan både maskinen och människorna svara baserat på hur andra beter sig för att ändra eller behålla sina preferenser.
Deltagarnas interaktionsdynamik används av en neural nätverksmodell som har byggts med övervakad maskininlärning i det andra steget för att producera ett övertygelseindex. Denna indikator mäter hur säker gruppen är på resultatet.
Hur fungerar Swarm?
Allt börjar med fåglarna och bina. även fisk. även myror. Den tillhör det enorma antal arter som organiserar sig i flockar, skolor, stim, kolonier och svärmar för att öka sin kollektiva intelligens.
Naturen visar att sociala organismer kan överträffa den stora majoriteten av enskilda medlemmar när de arbetar tillsammans som enhetliga system för att lösa problem och fatta beslut över ett brett spektrum av arter.
Detta fenomen, som forskare refererar till som "svärmintelligens", är bevis på att många hjärnor verkligen är bättre än en.
Vi saknar de känsliga kopplingar som andra arter använder för att skapa täta återkopplingsslingor mellan individer, vilket är anledningen till att människor inte naturligt skaffade sig förmågan att konstruera en svärmintelligens.
Fiskar kan känna av störningar i vattnet i närheten. Bin drar fördel av snabba vibrationer. Fåglar kan känna rörelser som sprider sig över hela flocken.
Men höghastighetsnätverksteknik idag tillåter oss att ansluta med varandra från var som helst på jorden. Vi kräver bara rätt teknik för att omvandla dessa länkar till realtidsnätverk med återkoppling mellan deltagarna.
Swarm AI-teknik fyller denna lucka. Den erbjuder de gränssnitt och AI-algoritmer som behövs för att "mänskliga svärmar" ska samlas online och slå samman sin kunskap, insikt och intuition med andra gruppers för att bilda allomfattande emergent intelligens.
Realtidssvärmar har visat sig avsevärt öka intelligensen i en mängd olika uppgifter, inklusive prognostisering av finansiella och sporttrender, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas samt utvärdera framgången för annonser och filmtrailers.
Funktioner
- Swarm Insight, som använder Swarm AI-teknik, ger inte bara en mer exakt konsument känsla analys än något annat som tidigare varit tillgängligt, men det är också snabbare och mer uttrycksfullt än något annat tillgängligt, även för de mest komplexa forskningsprojekten.
- Swarm Insight är en fullservicelösning som ger AI-optimerad marknadsintelligens snabbt och med resultat som är betydligt mer exakta än de från mer konventionella metoder som undersökningar, fokusgrupper eller intervjuer.
- Vi erbjuder komplett beteendeanalys, deltagarrekrytering, sessionsmodererande tjänster och professionell metodhjälp med Swarm Insight. Allt ingår.
Nu är det dags att titta på Swarm Intelligence.
Swarm Intelligence
Decentraliserade, självorganiserade system (oavsett om de är naturliga eller artificiella) som kan röra sig snabbt och samarbetar uppvisar svärmintelligens, vilket är deras kollektiva beteende.
Varje art i naturen har sin egen form av detta slutna, kooperativa beteende. Bin använder vibrationer, fiskar känner skakningar i vattnet, myror använder feromoner för att vägleda varandra till matkällor, fåglar kan känna rörelser som sprider sig över deras flockar och bin använder feromoner.
Den kunskap som forskare har skaffat sig om naturen används för att förbättra algoritmer.
När begreppet svärmintelligens används inom artificiell intelligens (AI), särskilt inom robotik, förbättras den kollektiva intelligensen genom beräkningssystem som vanligtvis är sammansatta av en grupp agenter (datorsimuleringar som efterliknar flockfågelbeteende) som samarbetar lokalt med en en annan och inom sin omgivning samtidigt som de följer en allmän uppsättning algoritmiska regler.
Användning av svärminlärning
Svärminlärning blir mer populär som ett resultat av komplexiteten hos nuvarande AI-modeller. Detta gäller särskilt för sektorer som producerar stora mängder data, såsom tillverkning, logistik, finansiella tjänster, hälsovård och medicinsk forskning och finansiella tjänster.
För att öka modellens noggrannhet och effektivitet, ge nya insikter och förbättra effektivt beslutsfattande inom dessa sektorer, är kapaciteten att snabbt ta in och analysera stora mängder data väsentligt.
Men tidigare var delning av data mellan utspridda platser ofta utmanande, för att inte säga omöjligt, på grund av stränga dataskyddslagar och begränsningar. Svärminlärning kan vara användbart i denna situation.
Swarm learning ersätter snabbt traditionella metoder för att analysera enorma mängder data eftersom den använder blockchain-teknik för att skydda datasekretess och främja bättre samarbete.
Företag och organisationer kan förse sina AI-modeller med bättre och mer data genom att möjliggöra analys av delad data på kantplatser, vilket förbättrar exaktheten och tillförlitligheten av resultaten. Detta frigör tid och gör beslutsfattande snabbare, vilket ger bättre resultat.
Slutsats
Sammanfattningsvis, från att diagnostisera medicinska tillstånd till att förutsäga resultat från politiska enkäter, har Swarm-plattformen förbättrat precisionen i kollektiva bedömningar i ett brett spektrum av aktiviteter.
Som en illustration minskade diagnosnoggrannheten hos ett litet team av nätverksradiologer som fungerade som ett realtidsunderrättelsesystem för svärmar att antalet misstag minskade med 22 % respektive 33 % jämfört med ett tillvägagångssätt med endast AI.
Enhällig AI hävdar att Swarm AI-systemet vägleder gruppen mot de bästa konsensusbesluten, vilket höjer gruppens tillfredsställelse i processen.
Swarm AI har använts i beslutsfattande från och med januari 2020 i både akademiska och kommersiella sammanhang, men resultaten är lovande för tillämpningar inom den offentliga sektorn som att prioritera offentlig politik.
Kommentera uppropet