目录[隐藏][展示]
似乎经常使用的最新流行语之一是群体学习。
随着人工智能和机器学习,这个流行语似乎变得越来越“外在”。
然而,真的吗?
群体学习的名字来源于动物和昆虫合作实现共同目标的方式。
考虑蜜蜂的蜂群行为以形成蜂巢,小鱼形成诱饵球以吓跑较大的捕食性鱼类,狼的群体狩猎行为或飞行中鸟类的运动。
结合在一起的动物和昆虫将它们的资源结合起来并合作以实现共同的目标。
在某些情况下,通过协作提高了群体的智慧,以至于群体的表现超过了其个体成员的表现。 这种行为的科学术语包括“集体、共识或群体智能”。
通过采用类似的方法创建了一个名为 Swarm AI 的平台 一致的AI. 本文将彻底检查swarm 人工智能,包括它的运作方式、群体学习的应用等等。
首先,我们将从平台介绍及其功能开始,然后我们将深入研究技术。
什么是 群体人工智能?
世界上第一个人工智能 (AI) 平台 Swarm 增强了联网业务团队的智能,实现了更准确的预测、预测、选择和洞察。
Unanimous AI 创建了该平台,这是分布式 AI 和人类团队实时合作完成工作的独特实例。 Swarm 从自然系统的合作行为中获取线索,例如蜂巢和鸟群。
借助集群智能算法,一群人在预定数量的替代方案之间进行选择以受控方式进行通信。
每个人都可以从任何地方访问互联网平台。 他们争论的不是主题,而是算法是根据群体行为动态的数据进行训练的。
在由人与人工智能代理交互形成的闭环系统中,机器和人都可以根据其他人的行为做出反应,以改变或保持他们的偏好。
在第二阶段使用监督机器学习建立的神经网络模型使用参与者的交互动态来产生信念指数。 该指标衡量小组对结果的信心。
Swarm 是如何工作的?
一切都从鸟类和蜜蜂开始。 还有鱼。 还有蚂蚁。 它属于大量的物种,它们将自己组织成羊群、学校、浅滩、殖民地和群体,以增加他们的集体智慧。
自然表明,当作为一个统一的系统一起解决问题并在广泛的物种中做出决策时,社会有机体可以超越绝大多数个体成员。
这种被科学家称为“群体智能”的现象证明了许多大脑确实比一个大脑更好。
我们缺乏其他物种用来在个体之间建立紧密反馈回路的微妙联系,这就是为什么人类没有自然地获得构建群体智能的能力的原因。
鱼能够感知附近水中的干扰。 蜜蜂利用快速振动。 鸟类可以感觉到整个鸡群的运动。
然而,今天的高速网络技术使我们能够从全球任何地方相互连接。 我们只需要适当的技术将这些链接转换为参与者之间具有闭环反馈的实时网络。
Swarm AI 技术填补了这一空白。 它提供了“人类群体”所需的界面和人工智能算法,可以在线聚集并将他们的知识、洞察力和直觉与其他群体的知识、洞察力和直觉相结合,形成包罗万象的新兴智能。
已经发现实时群体可以大大提高各种任务的智能,包括预测金融和体育趋势,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas 以及评估广告和电影预告片的成功。
特征
- Swarm Insight,利用Swarm AI技术,不仅提供更精准的消费者 情绪分析 它比以前可用的任何东西都快,但它也比任何其他可用的东西更快、更具表现力,即使对于最复杂的研究项目也是如此。
- Swarm Insight 是一种全方位服务的解决方案,可快速提供 AI 优化的市场情报,其结果比调查、焦点小组或访谈等更传统方法的结果要准确得多。
- 我们通过 Swarm Insight 提供完整的行为分析、参与者招募、会议主持服务和专业方法帮助。 所有这些都包括在内。
现在是时候看看 Swarm Intelligence 了。
群体智能
去中心化的、自组织的系统(无论是自然的还是人工的),可以快速移动并合作展示群体智能,这是它们的集体行为。
自然界中的每个物种都有自己的这种闭环、合作行为的形式。 蜜蜂利用振动,鱼感知水中的震颤,蚂蚁利用信息素引导彼此寻找食物来源,鸟类可以感知在它们的羊群中传播的运动,蜜蜂利用信息素。
科学家们获得的关于自然的知识正被用来增强算法。
当群体智能的概念用于人工智能 (AI),特别是机器人技术时,集体智能通过计算系统得到改进,这些计算系统通常由一组代理(模拟成群鸟类行为的计算机模拟)组成,这些代理在本地与一个代理协作另一个并在他们的周围环境中,同时遵守一套通用的算法规则。
使用群体学习
由于当前 AI 模型的复杂性,群体学习变得越来越流行。 对于产生大量数据的行业来说尤其如此,例如制造、物流、金融服务、医疗保健和医学研究以及金融服务。
为了提高模型的准确性和效率,提供新的见解并加强这些部门的有效决策,快速摄取和分析大量数据的能力至关重要。
然而,在过去,由于严格的数据保护法律和限制,在分散的位置之间共享数据经常具有挑战性,如果不是不可能的话。 在这种情况下,群体学习可能很有用。
群体学习正在迅速取代分析海量数据的传统方法,因为它使用区块链技术来保护数据隐私并促进更好的合作。
企业和组织可以通过在边缘位置分析共享数据,提高结果的准确性和可靠性,为其 AI 模型提供更好和更多的数据。 这可以节省时间并加快决策速度,从而产生更好的结果。
结论
总之,从诊断医疗状况到预测政治民意调查结果,Swarm 平台在广泛的活动中提高了集体判断的准确性。
例如,与仅使用 AI 的方法相比,作为实时群体智能系统运行的一个小型网络放射科医师团队的诊断准确性分别减少了 22% 和 33%。
Unanimous AI 断言,Swarm AI 系统会引导团队做出最佳共识决策,从而提高团队在此过程中的满意度。
自 2020 年 XNUMX 月起,Swarm AI 已在学术和商业环境中用于决策,但研究结果对于公共部门应用(例如优先考虑公共政策)来说是有希望的。
发表评论