หนึ่งในคำศัพท์ใหม่ล่าสุดที่ดูเหมือนจะถูกใช้อย่างต่อเนื่องคือการเรียนรู้แบบกลุ่ม
คำศัพท์นี้ดูเหมือนจะมีมากขึ้นเรื่อย ๆ "ออกไปที่นั่น" พร้อมกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
อย่างไรก็ตามมันเป็นจริงเหรอ?
Swarm Learning ได้ชื่อมาจากวิธีที่สัตว์และแมลงร่วมมือกันเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ร่วมกัน
พิจารณาพฤติกรรมการจับฝูงของผึ้งเพื่อสร้างลมพิษ การก่อตัวของลูกเหยื่อโดยปลาตัวเล็กๆ เพื่อทำให้ปลานักล่าตัวใหญ่หวาดกลัว พฤติกรรมการล่าของกลุ่มหมาป่า หรือการเคลื่อนไหวของนกที่กำลังบิน
สัตว์และแมลงที่รวมตัวกันเป็นทรัพยากรและร่วมมือกันเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ร่วมกัน
ในบางกรณี ความฉลาดของกลุ่มได้รับการปรับปรุงโดยความร่วมมือจนถึงจุดที่ประสิทธิภาพของกลุ่มเหนือกว่าสมาชิกแต่ละคน คำศัพท์ทางวิทยาศาสตร์สำหรับพฤติกรรมประเภทนี้รวมถึง
แพลตฟอร์มที่เรียกว่า Swarm AI ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการที่คล้ายกันโดย เอกฉันท์ AI. บทความนี้จะตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน ปัญญาประดิษฐ์รวมถึงวิธีการทำงาน แอปพลิเคชันสำหรับการเรียนรู้แบบกลุ่ม และอื่นๆ อีกมากมาย
ประการแรก เราจะเริ่มต้นด้วยการแนะนำแพลตฟอร์มและการทำงานของมัน และต่อมาเราจะเจาะลึกลงไปในเทคโนโลยี
ความหมายของ ฝูง AI?
Swarm แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ (AI) แห่งแรกของโลก ปรับปรุงความฉลาดของทีมธุรกิจในเครือข่าย ทำให้สามารถคาดการณ์ คาดการณ์ ตัวเลือก และข้อมูลเชิงลึกได้แม่นยำยิ่งขึ้น
AI ที่เป็นเอกฉันท์ได้สร้างแพลตฟอร์ม ซึ่งเป็นตัวอย่างเฉพาะของ AI แบบกระจายและทีมมนุษย์ที่ร่วมมือกันทำงานแบบเรียลไทม์ Swarm ใช้สัญญาณชี้นำจากพฤติกรรมการทำงานร่วมกันของระบบธรรมชาติ เช่น รังผึ้งและฝูงนก
กลุ่มคนที่เลือกระหว่างจำนวนทางเลือกที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสื่อสารในลักษณะที่ควบคุมได้โดยใช้อัลกอริธึมข่าวกรองจำนวนมาก
ทุกคนสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตได้จากทุกที่ แทนที่จะใช้หัวข้อ พวกเขากำลังโต้เถียงกัน อัลกอริธึมได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเกี่ยวกับพลวัตเชิงพฤติกรรมของกลุ่ม
ในระบบวงปิดที่เกิดขึ้นจากผู้คนที่โต้ตอบกับตัวแทน AI ทั้งเครื่องและผู้คนสามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมของผู้อื่นในการเปลี่ยนแปลงหรือรักษาความชอบของตนได้
ไดนามิกการโต้ตอบของผู้เข้าร่วมถูกใช้โดยโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลในขั้นตอนที่สองเพื่อสร้างดัชนีความเชื่อมั่น ตัวบ่งชี้นี้วัดความมั่นใจของกลุ่มในผลลัพธ์
Swarm ทำงานอย่างไร?
ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยนกและผึ้ง ปลายัง มดด้วย มันเป็นของสปีชีส์จำนวนมหาศาลที่รวมตัวกันเป็นฝูง โรงเรียน สันดอน อาณานิคม และฝูง เพื่อเพิ่มสติปัญญาโดยรวมของพวกมัน
ธรรมชาติแสดงให้เห็นว่าสิ่งมีชีวิตทางสังคมสามารถอยู่เหนือสมาชิกส่วนใหญ่ได้เมื่อทำงานร่วมกันเป็นระบบที่เป็นหนึ่งเดียวในการแก้ปัญหาและตัดสินใจข้ามสายพันธุ์ที่หลากหลาย
ปรากฏการณ์นี้ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์เรียกว่า "ปัญญากลุ่ม" เป็นหลักฐานว่าสมองจำนวนมากดีกว่าสมองเดียวอย่างแท้จริง
เราขาดความเชื่อมโยงที่ละเอียดอ่อนที่สปีชีส์อื่นๆ ใช้เพื่อสร้างลูปการป้อนกลับที่แน่นแฟ้นระหว่างบุคคล ซึ่งเป็นสาเหตุที่มนุษย์ไม่ได้รับความสามารถในการสร้างกลุ่มข่าวกรองโดยธรรมชาติ
ปลาสามารถรับรู้ถึงสิ่งรบกวนในน้ำที่อยู่ใกล้เคียงได้ ผึ้งใช้ประโยชน์จากการสั่นสะเทือนอย่างรวดเร็ว นกสามารถรับรู้การเคลื่อนไหวที่กระจายไปทั่วฝูง
อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเครือข่ายความเร็วสูงในปัจจุบันช่วยให้เราเชื่อมต่อกันได้จากทุกที่ทั่วโลก เราต้องการเพียงเทคโนโลยีที่เหมาะสมในการเปลี่ยนลิงก์เหล่านี้เป็นเครือข่ายแบบเรียลไทม์พร้อมข้อเสนอแนะแบบวงปิดระหว่างผู้เข้าร่วม
เทคโนโลยี Swarm AI เติมเต็มช่องว่างนี้ นำเสนออินเทอร์เฟซและอัลกอริธึม AI ที่จำเป็นสำหรับ "ฝูงมนุษย์" เพื่อชุมนุมกันทางออนไลน์และรวบรวมความรู้ ความเข้าใจ และสัญชาตญาณกับกลุ่มอื่นๆ เพื่อสร้างหน่วยสืบราชการลับฉุกเฉินที่ครอบคลุมทั้งหมด
พบว่าฝูงแบบเรียลไทม์ช่วยเพิ่มความฉลาดในงานต่างๆ ได้อย่างมาก รวมถึงการพยากรณ์แนวโน้มทางการเงินและกีฬา, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas ตลอดจนการประเมินความสำเร็จของโฆษณาและตัวอย่างภาพยนตร์
คุณสมบัติ
- Swarm Insight ที่ใช้เทคโนโลยี Swarm AI ไม่เพียงแต่มอบความแม่นยำให้กับผู้บริโภคเท่านั้น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น มากกว่าสิ่งอื่นใดที่เข้าถึงได้ก่อนหน้านี้ แต่ก็ยังเร็วกว่าและแสดงออกได้มากกว่าสิ่งอื่นใดที่มี แม้กระทั่งสำหรับโครงการวิจัยที่ซับซ้อนที่สุด
- Swarm Insight เป็นโซลูชันบริการเต็มรูปแบบที่ให้ข้อมูลตลาดที่ปรับให้เหมาะกับ AI อย่างรวดเร็ว และด้วยผลการวิจัยที่แม่นยำกว่าวิธีการทั่วไป เช่น การสำรวจ การสนทนากลุ่ม หรือการสัมภาษณ์อย่างมาก
- เราเสนอการวิเคราะห์พฤติกรรมที่สมบูรณ์ การรับสมัครผู้เข้าร่วม บริการควบคุมเซสชัน และความช่วยเหลือเกี่ยวกับระเบียบวิธีแบบมืออาชีพด้วย Swarm Insight ทั้งหมดนั้นรวมอยู่ด้วย
ตอนนี้ได้เวลาดู Swarm Intelligence แล้ว
หน่วยสืบราชการลับของฝูง
ระบบกระจายอำนาจและจัดระเบียบตนเอง (ไม่ว่าจะโดยธรรมชาติหรือประดิษฐ์) ที่สามารถเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและร่วมมือกันแสดงความฉลาดของฝูงซึ่งเป็นพฤติกรรมส่วนรวม
แต่ละสปีชีส์ในธรรมชาติมีรูปแบบของพฤติกรรมสหกรณ์แบบวงปิด ผึ้งใช้แรงสั่นสะเทือน ปลารู้สึกตัวสั่นในน้ำ มดใช้ฟีโรโมนเพื่อนำทางกันและกันไปยังแหล่งอาหาร นกสามารถสัมผัสได้ถึงการเคลื่อนไหวที่กระจายไปทั่วฝูง และผึ้งใช้ฟีโรโมน
ความรู้ที่นักวิทยาศาสตร์ได้รับเกี่ยวกับธรรมชาติกำลังถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงอัลกอริธึม
เมื่อใช้แนวคิดปัญญาประดิษฐ์ (Swarm Intelligence) ในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวิทยาการหุ่นยนต์ ปัญญาส่วนรวมจะได้รับการปรับปรุงผ่านระบบการคำนวณที่โดยทั่วไปแล้วจะประกอบด้วยกลุ่มตัวแทน (การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบพฤติกรรมนกฝูงหนึ่ง) ที่ทำงานร่วมกันภายในพื้นที่ อื่น ๆ และภายในสภาพแวดล้อมในขณะที่ปฏิบัติตามกฎอัลกอริธึมชุดทั่วไป
การใช้การเรียนรู้แบบฝูง
การเรียนรู้แบบ Swarm กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากความซับซ้อนของโมเดล AI ในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนที่ผลิตข้อมูลปริมาณมหาศาล เช่น การผลิต โลจิสติกส์ บริการทางการเงิน การวิจัยทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพ และบริการทางการเงิน
เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สดใหม่ และปรับปรุงการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในภาคส่วนเหล่านั้น ความสามารถในการนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลอย่างรวดเร็วจึงเป็นสิ่งจำเป็น
อย่างไรก็ตาม ในอดีต การแบ่งปันข้อมูลระหว่างสถานที่ที่กระจัดกระจายมักจะท้าทาย หากไม่สามารถทำได้ เนื่องจากกฎหมายและข้อจำกัดในการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด การเรียนรู้แบบ Swarm จะมีประโยชน์ในสถานการณ์นี้
การเรียนรู้แบบ Swarm กำลังแทนที่วิธีการแบบเดิมในการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลอย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและส่งเสริมความร่วมมือที่ดียิ่งขึ้น
ธุรกิจและองค์กรสามารถจัดหาโมเดล AI ของตนด้วยข้อมูลที่ดีขึ้นและมากขึ้นโดยทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ร่วมกันที่ตำแหน่ง Edge ได้ ปรับปรุงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ ทำให้มีเวลามากขึ้นและทำให้การตัดสินใจเร็วขึ้น ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
สรุป
โดยสรุป ตั้งแต่การวินิจฉัยสภาวะทางการแพทย์ไปจนถึงการทำนายผลการสำรวจความคิดเห็นทางการเมือง แพลตฟอร์ม Swarm ได้ปรับปรุงความแม่นยำของการตัดสินโดยรวมในกิจกรรมที่หลากหลาย
จากภาพประกอบ ความแม่นยำในการวินิจฉัยของทีมนักรังสีวิทยาเครือข่ายกลุ่มเล็กๆ ที่ทำงานเป็นระบบข่าวกรองกลุ่มแบบเรียลไทม์ช่วยลดข้อผิดพลาดได้ 22% และ 33% ตามลำดับ เมื่อเทียบกับแนวทาง AI เท่านั้น
AI ที่เป็นเอกฉันท์ยืนยันว่าระบบ Swarm AI จะนำกลุ่มไปสู่การตัดสินใจที่เป็นเอกฉันท์ที่ดีที่สุด โดยยกระดับความพึงพอใจของกลุ่มในกระบวนการ
Swarm AI ถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจตั้งแต่เดือนมกราคม 2020 ทั้งในบริบททางวิชาการและเชิงพาณิชย์ แต่การค้นพบนี้มีแนวโน้มที่ดีสำหรับการใช้งานในภาครัฐ เช่น การจัดลำดับความสำคัญของนโยบายสาธารณะ
เขียนความเห็น