Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Isa sa mga pinakabagong buzzword na tila patuloy na ginagamit ay ang pag-aaral ng kuyog.
Ang buzzword na ito ay lumilitaw na parami nang parami nang parami "diyan," kasama ng artificial intelligence at machine learning.
Gayunpaman, ito ba talaga?
Ang pag-aaral ng kuyog ay kinuha ang pangalan nito mula sa paraan ng pagtutulungan ng mga hayop at insekto upang makamit ang isang karaniwang layunin.
Isaalang-alang ang swarming behavior ng mga bubuyog upang lumikha ng mga pantal, ang pagbuo ng mga bait ball ng maliliit na isda upang takutin ang mas malalaking predator fish, ang group hunting behavior ng mga lobo, o ang paggalaw ng mga ibon na lumilipad.
Pinagsasama-sama ng mga hayop at insekto ang kanilang mga mapagkukunan at nagtutulungan upang makamit ang isang karaniwang layunin.
Sa ilang partikular na pagkakataon, pinahusay ang katalinuhan ng grupo sa pamamagitan ng pakikipagtulungan hanggang sa punto kung saan nahihigitan ng performance ng grupo ang mga indibidwal na miyembro nito. Kasama sa terminolohiyang siyentipiko para sa ganitong uri ng pag-uugali ang "collective, consensus, o swarm intelligence."
Ang isang platform na tinatawag na Swarm AI ay nilikha sa pamamagitan ng paggamit ng katulad na pamamaraan ni Nagkakaisa AI. Susuriin ng artikulong ito ang lubusang kuyog artificial intelligence, kabilang ang kung paano ito gumagana, mga aplikasyon para sa pag-aaral ng kuyog, at marami pang iba.
Una, magsisimula tayo sa pagpapakilala ng platform at sa paggana nito, at sa paglaon ay sumisid tayo nang malalim sa teknolohiya.
Ano ang Magkulumpon AI?
Ang unang platform ng artificial intelligence (AI) sa mundo, ang Swarm, ay nagpapahusay sa katalinuhan ng mga naka-network na business team, na nagbibigay-daan sa mas tumpak na mga hula, hula, pagpipilian, at insight.
Ginawa ng Unanimous AI ang platform, na isang natatanging instance ng distributed AI at mga human team na nagtutulungan sa isang trabaho nang real-time. Kinukuha ng kuyog ang mga pahiwatig nito mula sa kooperatiba na pag-uugali ng mga natural na sistema tulad ng mga pantal ng mga bubuyog at kawan ng mga ibon.
Ang isang pangkat ng mga tao na pumipili sa pagitan ng isang paunang natukoy na bilang ng mga alternatibo ay nakikipag-usap sa isang kontroladong paraan salamat sa swarming intelligence algorithm.
Ang internet platform ay naa-access ng lahat mula sa kahit saan. Sa halip na mga paksa, pinagtatalunan nila, ang mga algorithm ay sinanay sa data sa dinamika ng pag-uugali ng mga grupo.
Sa isang closed-loop system na nabuo ng mga taong nakikipag-ugnayan sa mga ahente ng AI, parehong makakatugon ang makina at ang mga tao batay sa kung paano kumilos ang iba upang baguhin o panatilihin ang kanilang mga kagustuhan.
Ang dynamics ng pakikipag-ugnayan ng mga kalahok ay ginagamit ng isang modelo ng neural network na binuo gamit ang pinangangasiwaang machine learning sa ikalawang yugto upang makagawa ng conviction index. Ang indicator na ito ay sumusukat kung gaano tiwala ang grupo sa resulta.
Paano gumagana ang Swarm?
Nagsisimula ang lahat sa mga ibon at mga bubuyog. pati isda. pati mga langgam. Nabibilang ito sa napakalaking bilang ng mga species na nag-aayos ng kanilang mga sarili sa mga kawan, paaralan, shoal, kolonya, at kuyog upang madagdagan ang kanilang kolektibong katalinuhan.
Ipinakita ng kalikasan na ang mga social organism ay maaaring malampasan ang karamihan ng mga indibidwal na miyembro kapag nagtutulungan bilang pinag-isang sistema upang malutas ang mga isyu at gumawa ng mga desisyon sa isang malawak na hanay ng mga species.
Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito, na tinutukoy ng mga siyentipiko bilang "swarm intelligence," ay katibayan na maraming utak ang tunay na mas mahusay kaysa sa isa.
Kulang tayo sa mga maselan na ugnayan na ginagamit ng ibang mga species upang lumikha ng mahigpit na feedback loop sa mga indibidwal, kaya naman hindi natural na nakuha ng mga tao ang kapasidad na bumuo ng isang swarm intelligence.
Nararamdaman ng mga isda ang mga kaguluhan sa tubig sa malapit. Sinasamantala ng mga bubuyog ang mabilis na panginginig ng boses. Nararamdaman ng mga ibon ang mga paggalaw na kumakalat sa buong kawan.
Gayunpaman, ang high-speed networking technology ngayon ay nagpapahintulot sa amin na kumonekta sa isa't isa mula sa kahit saan sa mundo. Nangangailangan lang kami ng wastong teknolohiya upang gawing real-time na mga network ang mga link na ito na may closed-loop na feedback sa pagitan ng mga kalahok.
Pinupuno ng teknolohiya ng Swarm AI ang puwang na ito. Nag-aalok ito ng mga interface at mga algorithm ng AI na kailangan para sa "mga pulutong ng tao" upang magsama-sama online at pagsamahin ang kanilang kaalaman, insight, at intuition sa iba pang mga grupo upang bumuo ng lahat-ng-lahat na lumilitaw na katalinuhan.
Napag-alaman na ang mga real-time na swarm ay lubos na nagpapataas ng katalinuhan sa iba't ibang gawain, kabilang ang pagtataya ng mga trend sa pananalapi at palakasan, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas pati na rin ang pagsusuri sa tagumpay ng mga ad at trailer ng pelikula.
Mga tampok
- Ang Swarm Insight, na gumagamit ng teknolohiya ng Swarm AI, ay hindi lamang nagbibigay ng mas tumpak na consumer damdamin pagsusuri kaysa sa anumang bagay na dating naa-access, ngunit ito rin ay mas mabilis at mas nagpapahayag kaysa sa anumang iba pang magagamit, kahit na para sa mga pinaka-kumplikadong proyekto ng pananaliksik.
- Ang Swarm Insight ay isang full-service na solusyon na nagbibigay ng AI-optimized na market intelligence nang mabilis at may mga natuklasan na higit na tumpak kaysa sa mga mula sa mas karaniwang pamamaraan tulad ng mga survey, focus group, o mga panayam.
- Nag-aalok kami ng kumpletong pagsusuri sa pag-uugali, recruitment ng kalahok, mga serbisyo sa pagmo-moderate ng session, at tulong ng propesyonal na pamamaraan sa Swarm Insight. Lahat ng ito ay kasama.
Ngayon ay oras na upang tingnan ang Swarm Intelligence.
Swarm Intelligence
Desentralisado, self-organized na mga sistema (natural man o artipisyal) na maaaring gumalaw nang mabilis at magkatuwang na nagpapakita ng swarm intelligence, na kanilang sama-samang pag-uugali.
Ang bawat uri ng hayop sa kalikasan ay may sariling anyo nitong closed-loop, cooperative na pag-uugali. Gumagamit ang mga bubuyog ng mga panginginig ng boses, panginginig ng isda sa tubig, ginagamit ng mga langgam ang mga pheromone upang gabayan ang isa't isa sa mga mapagkukunan ng pagkain, nararamdaman ng mga ibon ang mga paggalaw na kumakalat sa kanilang mga kawan, at ang mga bubuyog ay gumagamit ng mga pheromone.
Ang kaalaman na nakuha ng mga siyentipiko tungkol sa kalikasan ay ginagamit upang mapahusay ang mga algorithm.
Kapag ang konsepto ng swarm intelligence ay ginagamit sa artificial intelligence (AI), partikular sa robotics, ang collective intelligence ay nagpapabuti sa pamamagitan ng mga computational system na karaniwang binubuo ng isang grupo ng mga ahente (computer simulation na gayahin ang flocking bird behavior) na lokal na nakikipagtulungan sa isa. isa pa at sa loob ng kanilang kapaligiran habang sumusunod sa isang pangkalahatang hanay ng mga algorithmic na panuntunan.
Paggamit ng swarm learning
Nagiging mas sikat ang swarm learning bilang resulta ng pagiging kumplikado ng mga kasalukuyang modelo ng AI. Ito ay partikular na totoo para sa mga sektor na gumagawa ng napakaraming data, gaya ng pagmamanupaktura, logistik, mga serbisyong pinansyal, pangangalaga sa kalusugan at medikal na pananaliksik, at mga serbisyong pinansyal.
Upang pataasin ang katumpakan at kahusayan ng modelo, magbigay ng mga bagong insight, at mapahusay ang epektibong paggawa ng desisyon sa mga sektor na iyon, ang kakayahang mabilis na makain at magsuri ng napakalaking volume ng data ay mahalaga.
Gayunpaman, sa nakaraan, ang pagbabahagi ng data sa mga nagkalat na lokasyon ay madalas na mahirap, kung hindi imposible, dahil sa mahigpit na mga batas at paghihigpit sa proteksyon ng data. Ang pag-aaral ng kuyog ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa sitwasyong ito.
Mabilis na pinapalitan ng swarm learning ang mga tradisyunal na pamamaraan para sa pagsusuri ng napakalaking volume ng data dahil gumagamit ito ng teknolohiyang blockchain upang pangalagaan ang privacy ng data at pagyamanin ang mas mahusay na kooperasyon.
Ang mga negosyo at organisasyon ay maaaring magbigay sa kanilang mga modelo ng AI ng mas mahusay at mas maraming data sa pamamagitan ng pagpapagana ng pagsusuri ng nakabahaging data sa mga gilid na lokasyon, pagpapahusay sa katumpakan at pagiging maaasahan ng mga resulta. Nagbibigay ito ng oras at ginagawang mas mabilis ang paggawa ng desisyon, na nagbubunga ng mas magagandang resulta.
Konklusyon
Bilang konklusyon, mula sa pag-diagnose ng mga kondisyong medikal hanggang sa paghula ng mga resulta ng poll sa pulitika, pinahusay ng Swarm platform ang katumpakan ng mga kolektibong paghatol sa isang malawak na hanay ng mga aktibidad.
Bilang isang paglalarawan, ang katumpakan ng diagnosis ng isang maliit na pangkat ng mga naka-network na radiologist na tumatakbo bilang isang real-time na swarm intelligence system ay bumaba ng mga pagkakamali ng 22% at 33%, ayon sa pagkakabanggit, kapag inihambing sa isang AI-only na diskarte.
Iginiit ng Unanimous AI na ginagabayan ng Swarm AI system ang grupo tungo sa pinakamahusay na mga desisyon ng pinagkasunduan, na nagpapataas ng mga antas ng kasiyahan ng grupo sa proseso.
Ang Swarm AI ay ginamit sa paggawa ng desisyon noong Enero 2020 sa parehong pang-akademiko at komersyal na konteksto, ngunit ang mga natuklasan ay nangangako para sa mga aplikasyon ng pampublikong sektor tulad ng pagbibigay-priyoridad sa pampublikong patakaran.
Mag-iwan ng Sagot