Một trong những từ thông dụng mới nhất dường như thường xuyên được sử dụng là học theo bầy đàn.
Từ thông dụng này dường như đang ngày càng trở nên “phổ biến”, cùng với trí tuệ nhân tạo và máy học.
Tuy nhiên, có thực sự như vậy không?
Học theo bầy đàn lấy tên từ cách mà động vật và côn trùng hợp tác để hoàn thành một mục tiêu chung.
Hãy xem xét hành vi bầy đàn của ong để tạo tổ ong, sự hình thành bóng mồi của những con cá nhỏ để làm sợ những loài cá săn mồi lớn hơn, hành vi săn mồi theo nhóm của sói hoặc sự di chuyển của các loài chim đang bay.
Động vật và côn trùng kết hợp với nhau kết hợp các nguồn lực của chúng và hợp tác để đạt được một mục tiêu chung.
Trong một số trường hợp nhất định, trí thông minh của nhóm đã được nâng cao nhờ sự cộng tác đến mức mà hiệu suất của nhóm vượt qua hiệu suất của các thành viên riêng lẻ. Thuật ngữ khoa học cho loại hành vi này bao gồm “trí thông minh tập thể, đồng thuận hoặc bầy đàn”.
Một nền tảng có tên Swarm AI đã được tạo ra bằng cách sử dụng một phương pháp tương tự bằng cách AI nhất trí. Bài viết này sẽ xem xét kỹ lưỡng bầy đàn trí tuệ nhân tạo, bao gồm cách nó hoạt động, các ứng dụng để học theo bầy đàn và nhiều hơn thế nữa.
Đầu tiên, chúng tôi sẽ bắt đầu với phần giới thiệu nền tảng và hoạt động của nó, sau đó chúng tôi sẽ đi sâu vào công nghệ.
Là gì AI bầy đàn?
Nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên trên thế giới, Swarm, nâng cao trí thông minh của các nhóm kinh doanh được nối mạng, cho phép dự báo, dự đoán, lựa chọn và thông tin chi tiết chính xác hơn nhiều.
AI đồng lòng đã tạo ra nền tảng, đây là một ví dụ duy nhất của AI phân tán và các nhóm con người hợp tác trong một công việc trong thời gian thực. Swarm lấy tín hiệu từ hành vi hợp tác của các hệ thống tự nhiên như tổ ong và đàn chim.
Một nhóm người chọn giữa một số lượng lựa chọn thay thế được xác định trước sẽ giao tiếp với nhau theo cách có kiểm soát nhờ các thuật toán thông minh tập trung.
Nền tảng internet có thể truy cập được cho tất cả mọi người từ mọi nơi. Thay vì các chủ đề đang tranh cãi, các thuật toán được đào tạo dựa trên dữ liệu về động thái hành vi của các nhóm.
Trong một hệ thống vòng kín được hình thành bởi con người tương tác với các tác nhân AI, cả máy móc và con người đều có thể phản hồi dựa trên cách người khác hành xử để thay đổi hoặc giữ nguyên sở thích của họ.
Động lực tương tác của những người tham gia được sử dụng bởi mô hình mạng nơ-ron đã được xây dựng bằng cách sử dụng học máy có giám sát trong giai đoạn thứ hai để tạo ra chỉ số thuyết phục. Chỉ số này đo lường mức độ tin cậy của nhóm vào kết quả.
Swarm hoạt động như thế nào?
Mọi thứ bắt đầu với những con chim và những con ong. cũng là cá. cũng có kiến. Nó thuộc về số lượng rất lớn các loài tự tổ chức thành đàn, trường học, bãi cạn, thuộc địa và bầy đàn để tăng trí thông minh tập thể của chúng.
Tự nhiên chứng minh rằng các sinh vật xã hội có thể vượt qua tuyệt đại đa số các thành viên riêng lẻ khi làm việc cùng nhau như một hệ thống thống nhất để giải quyết các vấn đề và đưa ra quyết định trên nhiều loài.
Hiện tượng này, được các nhà khoa học gọi là “trí thông minh bầy đàn”, là bằng chứng cho thấy nhiều bộ não thực sự tốt hơn một bộ não.
Chúng ta thiếu các liên kết tinh tế mà các loài khác sử dụng để tạo ra các vòng phản hồi chặt chẽ giữa các cá thể, đó là lý do tại sao con người không tự nhiên có được khả năng xây dựng trí thông minh bầy đàn.
Cá có thể cảm nhận được sự xáo trộn ở vùng nước gần đó. Ong tận dụng những rung động nhanh chóng. Chim có thể cảm nhận được những chuyển động lan tỏa khắp bầy.
Tuy nhiên, công nghệ mạng tốc độ cao ngày nay cho phép chúng ta kết nối với nhau từ mọi nơi trên toàn cầu. Chúng tôi chỉ yêu cầu công nghệ thích hợp để chuyển đổi các liên kết này thành mạng thời gian thực với phản hồi vòng kín giữa những người tham gia.
Công nghệ Swarm AI sẽ lấp đầy khoảng trống này. Nó cung cấp các giao diện và thuật toán AI cần thiết để “bầy người” tụ họp trực tuyến và tổng hợp kiến thức, cái nhìn sâu sắc và trực giác của họ với các nhóm khác để tạo thành trí thông minh nổi bật toàn diện.
Các bầy đàn theo thời gian thực đã được phát hiện để tăng đáng kể trí thông minh trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm dự báo xu hướng tài chính và thể thao, canva
cdscdms cmds v, mds vm, dsm, cm, ds c, mds cm, ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas cũng như đánh giá mức độ thành công của quảng cáo và trailer phim.
Tính năng
- Swarm Insight, sử dụng công nghệ Swarm AI, không chỉ cung cấp cho người tiêu dùng chính xác hơn Phân tích tâm lý hơn bất kỳ thứ gì khác có thể truy cập trước đây, nhưng nó cũng nhanh hơn và biểu đạt hơn bất kỳ thứ gì khác có sẵn, ngay cả đối với các dự án nghiên cứu phức tạp nhất.
- Swarm Insight là một giải pháp đầy đủ dịch vụ cung cấp trí thông minh thị trường được tối ưu hóa bởi AI một cách nhanh chóng và với các kết quả chính xác hơn đáng kể so với các kết quả từ các phương pháp thông thường như khảo sát, nhóm tập trung hoặc phỏng vấn.
- Chúng tôi cung cấp phân tích hành vi đầy đủ, tuyển dụng người tham gia, dịch vụ kiểm duyệt phiên và hỗ trợ phương pháp luận chuyên nghiệp với Swarm Insight. Tất cả đều được bao gồm.
Bây giờ là lúc để xem xét Swarm Intelligence.
Tri tuệ bây Đan
Các hệ thống phân cấp, tự tổ chức (dù là tự nhiên hay nhân tạo) có thể di chuyển nhanh và hợp tác thể hiện trí tuệ bầy đàn, đó là hành vi tập thể của chúng.
Mỗi loài trong tự nhiên có hình thức riêng của hành vi hợp tác khép kín này. Ong sử dụng rung động, cá cảm nhận sự rung chuyển trong nước, kiến sử dụng pheromone để dẫn đường cho nhau đến nguồn thức ăn, chim có thể cảm nhận các chuyển động lan rộng trong đàn của chúng và ong sử dụng pheromone.
Kiến thức mà các nhà khoa học thu được về tự nhiên đang được sử dụng để nâng cao các thuật toán.
Khi khái niệm trí tuệ bầy đàn được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong robot, trí tuệ tập thể được cải thiện thông qua các hệ thống tính toán thường bao gồm một nhóm tác nhân (mô phỏng máy tính bắt chước hành vi của đàn chim) cộng tác cục bộ với một khác và trong môi trường xung quanh của họ trong khi tuân thủ một bộ quy tắc thuật toán chung.
Sử dụng học theo bầy đàn
Học theo bầy đang trở nên phổ biến hơn do sự phức tạp của các mô hình AI hiện tại. Điều này đặc biệt đúng đối với các lĩnh vực tạo ra khối lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như sản xuất, hậu cần, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu y tế và dịch vụ tài chính.
Để tăng độ chính xác và hiệu quả của mô hình, cung cấp thông tin chi tiết mới và nâng cao khả năng ra quyết định hiệu quả trong các lĩnh vực đó, khả năng nhập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh chóng là điều cần thiết.
Tuy nhiên, trước đây, việc chia sẻ dữ liệu giữa các vị trí phân tán thường gặp nhiều thách thức, nếu không muốn nói là không thể, do các hạn chế và luật bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt. Học theo bầy đàn có thể hữu ích trong tình huống này.
Swarm learning đang nhanh chóng thay thế các phương pháp truyền thống để phân tích khối lượng lớn dữ liệu vì nó sử dụng công nghệ blockchain để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và thúc đẩy hợp tác tốt hơn.
Các doanh nghiệp và tổ chức có thể cung cấp cho các mô hình AI của họ với nhiều dữ liệu hơn và tốt hơn bằng cách cho phép phân tích dữ liệu được chia sẻ ở các vị trí cạnh, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các kết quả. Điều này giải phóng thời gian và đưa ra quyết định nhanh hơn, mang lại kết quả tốt hơn.
Kết luận
Tóm lại, từ việc chẩn đoán tình trạng y tế đến dự đoán kết quả thăm dò chính trị, nền tảng Swarm đã cải thiện độ chính xác của các phán đoán tập thể trong một loạt các hoạt động.
Như một minh họa, độ chính xác chẩn đoán của một nhóm nhỏ bác sĩ X quang được nối mạng hoạt động như một hệ thống trí tuệ bầy đàn thời gian thực đã giảm các sai sót lần lượt là 22% và 33% khi so sánh với phương pháp chỉ sử dụng AI.
AI thống nhất khẳng định rằng hệ thống Swarm AI hướng dẫn nhóm đi đến các quyết định đồng thuận tốt nhất, nâng cao mức độ hài lòng của nhóm trong quá trình này.
Swarm AI đã được sử dụng trong việc ra quyết định kể từ tháng 2020 năm XNUMX trong cả bối cảnh học thuật và thương mại, nhưng những phát hiện này đầy hứa hẹn cho các ứng dụng khu vực công như ưu tiên chính sách công.
Bình luận