Зміст[Сховати][Показати]
Одне з найновіших модних слів, яке, здається, постійно використовується, це навчання роєм.
Це модне слово, схоже, стає дедалі більше «там», разом із штучним інтелектом і машинним навчанням.
Однак чи це насправді?
Навчання роєм походить від того, як тварини та комахи співпрацюють для досягнення спільної мети.
Розглянемо ройову поведінку бджіл для створення стільників, формування кульок-приманок крихітними рибками, щоб відлякати більших хижаків, групову мисливську поведінку вовків або рух птахів у польоті.
Тварини та комахи, які об’єднуються разом, об’єднують свої ресурси та співпрацюють для досягнення спільної мети.
У деяких випадках інтелект групи був покращений завдяки співпраці до точки, коли продуктивність групи перевершує ефективність її окремих членів. Наукова термінологія для такого роду поведінки включає «колективний, консенсусний або ройовий інтелект».
Платформа під назвою Swarm AI була створена за подібною методологією Одностайний ШІ. Ця стаття детально розгляне рій штучний інтелект, включно з тим, як він працює, програми для вивчення роїв та багато іншого.
Спочатку ми почнемо з представлення платформи та її функціонування, а пізніше ми глибоко зануримося в технології.
Що таке Ройовий ШІ?
Перша у світі платформа штучного інтелекту (ШІ), Swarm, покращує інтелект мережевих бізнес-команд, забезпечуючи набагато точніші прогнози, передбачення, вибір і розуміння.
Unanimous AI створив платформу, яка є унікальним прикладом розподіленого штучного інтелекту та команд людей, які співпрацюють над роботою в режимі реального часу. Swarm бере приклад із кооперативної поведінки природних систем, таких як вулики бджіл і зграї птахів.
Група людей, які вибирають між заздалегідь визначеною кількістю альтернатив, спілкуються контрольованим чином завдяки алгоритмам розвідки, що кишать.
Інтернет-платформа доступна кожному звідусіль. Замість тем сперечаються, алгоритми навчаються на даних про поведінкову динаміку груп.
У замкнутій системі, утвореній людьми, які взаємодіють з агентами штучного інтелекту, і машина, і люди можуть реагувати на основі того, як інші поводяться, щоб змінити або зберегти свої переваги.
Динаміка взаємодії учасників використовується моделлю нейронної мережі, яка була побудована за допомогою керованого машинного навчання на другому етапі для отримання індексу переконань. Цей показник визначає, наскільки група впевнена в результаті.
Як працює Swarm?
Все починається з птахів і бджіл. також риба. також мурахи. Він належить до величезної кількості видів, які організовуються в зграї, зграї, косяки, колонії та зграї, щоб збільшити свій колективний інтелект.
Природа демонструє, що соціальні організми можуть перевершити переважну більшість окремих членів, коли працюють разом як об’єднані системи для вирішення проблем і прийняття рішень у широкому діапазоні видів.
Це явище, яке вчені називають «ройовим інтелектом», є доказом того, що багато мізків справді краще одного.
Нам бракує тонких зв’язків, які інші види використовують для створення тісних петель зворотного зв’язку між індивідами, тому люди природним шляхом не набули здатності створювати інтелект роя.
Риби здатні відчувати хвилювання у воді поблизу. Бджоли використовують швидкі вібрації. Птахи відчувають рухи, що поширюються по зграї.
Проте високошвидкісна мережева технологія сьогодні дозволяє нам підключатися один до одного з будь-якої точки земної кулі. Нам потрібна лише відповідна технологія для перетворення цих каналів у мережі реального часу із замкнутим зворотним зв’язком між учасниками.
Технологія Swarm AI заповнює цю прогалину. Він пропонує інтерфейси та алгоритми штучного інтелекту, необхідні для того, щоб «зграї людей» збиралися онлайн і об’єднували свої знання, розуміння та інтуїцію з іншими групами для формування всеохоплюючого інтелекту.
Було виявлено, що зграї в режимі реального часу значно підвищують рівень інтелекту в різних завданнях, включаючи прогнозування фінансових і спортивних тенденцій, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas, а також оцінка успіху реклами та трейлерів фільмів.
риси
- Swarm Insight, який використовує технологію Swarm AI, не тільки забезпечує більш точний споживач аналіз настроїв ніж будь-що інше, доступне раніше, але це також швидше та виразніше, ніж будь-що інше доступне, навіть для найскладніших дослідницьких проектів.
- Swarm Insight — це рішення з повним набором послуг, яке швидко надає оптимізовану за допомогою штучного інтелекту інформацію про ринок із значно точнішими висновками, ніж отримані звичайнішими методами, такими як опитування, фокус-групи чи інтерв’ю.
- Ми пропонуємо повний аналіз поведінки, набір учасників, послуги з модерування сесії та професійну методологічну допомогу за допомогою Swarm Insight. Все це включено.
Тепер настав час поглянути на Swarm Intelligence.
Ройовий інтелект
Децентралізовані, самоорганізовані системи (природні чи штучні), які можуть рухатися швидко та співпрацювати, виявляють ройовий інтелект, який є їхньою колективною поведінкою.
Кожен вид у природі має власну форму цієї замкнутої кооперативної поведінки. Бджоли використовують вібрацію, риби відчувають тремтіння у воді, мурахи використовують феромони, щоб направляти один одного до джерел їжі, птахи можуть відчувати рухи, що поширюються в їхніх зграях, а бджоли використовують феромони.
Знання, отримані вченими про природу, використовуються для вдосконалення алгоритмів.
Коли концепція ройового інтелекту використовується в штучному інтелекті (ШІ), зокрема в робототехніці, колективний інтелект вдосконалюється за допомогою обчислювальних систем, які зазвичай складаються з групи агентів (комп’ютерне моделювання, що імітує поведінку птахів у зграях), які співпрацюють локально з одним іншого та в їхньому оточенні, дотримуючись загального набору алгоритмічних правил.
Використання ройового навчання
Ройове навчання стає все більш популярним через складність сучасних моделей ШІ. Це особливо вірно для секторів, які виробляють величезні обсяги даних, таких як виробництво, логістика, фінансові послуги, охорона здоров’я та медичні дослідження, а також фінансові послуги.
Щоб підвищити точність і ефективність моделі, надати нові знання та покращити ефективне прийняття рішень у цих секторах, здатність швидко отримувати й аналізувати величезні обсяги даних є важливою.
Однак у минулому обмін даними між розрізненими місцями часто був складним завданням, якщо не неможливим, через суворі закони та обмеження щодо захисту даних. Ройове навчання може бути корисним у цій ситуації.
Ройове навчання швидко замінює традиційні методи аналізу величезних обсягів даних, оскільки використовує технологію блокчейн для захисту конфіденційності даних і сприяння кращій співпраці.
Підприємства та організації можуть надати своїм моделям штучного інтелекту кращі та більше даних, увімкнувши аналіз спільних даних на периферії, підвищуючи точність і надійність результатів. Це звільняє час і прискорює прийняття рішень, що дає кращі результати.
Висновок
У підсумку, від діагностики захворювань до прогнозування результатів політичних опитувань, платформа Swarm покращила точність колективних суджень у широкому діапазоні видів діяльності.
Як ілюстрація, точність діагностики невеликої групи мережевих радіологів, що працюють як система інтелектуального аналізу роїв у реальному часі, зменшила кількість помилок на 22% і 33% відповідно порівняно з підходом, який використовує лише ШІ.
Unanimous AI стверджує, що система Swarm AI направляє групу до найкращих консенсусних рішень, підвищуючи рівень задоволеності групи в процесі.
Станом на січень 2020 року Swarm AI використовувався для прийняття рішень як в академічному, так і в комерційному контексті, але результати є багатообіцяючими для додатків у державному секторі, наприклад визначення пріоритетів державної політики.
залишити коментар