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似乎經常使用的最新流行語之一是群體學習。
隨著人工智能和機器學習,這個流行語似乎變得越來越“外在”。
然而,真的嗎?
群體學習的名字來源於動物和昆蟲合作實現共同目標的方式。
考慮蜜蜂的蜂群行為以形成蜂巢,小魚形成誘餌球以嚇跑較大的捕食性魚類,狼的群體狩獵行為或飛行中鳥類的運動。
結合在一起的動物和昆蟲將它們的資源結合起來並合作以實現共同的目標。
在某些情況下,通過協作提高了群體的智慧,以至於群體的表現超過了其個體成員的表現。 這種行為的科學術語包括“集體、共識或群體智能”。
通過採用類似的方法創建了一個名為 Swarm AI 的平台 一致的AI. 本文將徹底檢查swarm 人工智能,包括它的運作方式、群體學習的應用等等。
首先,我們將從平台介紹及其功能開始,然後我們將深入研究技術。
什麼是 群體人工智能?
世界上第一個人工智能 (AI) 平台 Swarm 增強了聯網業務團隊的智能,實現了更準確的預測、預測、選擇和洞察。
Unanimous AI 創建了該平台,這是分佈式 AI 和人類團隊實時合作完成工作的獨特實例。 Swarm 從自然系統的合作行為中獲取線索,例如蜂巢和鳥群。
借助集群智能算法,一群人在預定數量的替代方案之間進行選擇以受控方式進行通信。
每個人都可以從任何地方訪問互聯網平台。 他們爭論的不是主題,而是算法是根據群體行為動態的數據進行訓練的。
在由人與人工智能代理交互形成的閉環系統中,機器和人都可以根據其他人的行為做出反應,以改變或保持他們的偏好。
在第二階段使用監督機器學習建立的神經網絡模型使用參與者的交互動態來產生信念指數。 該指標衡量小組對結果的信心。
Swarm 是如何工作的?
一切都從鳥類和蜜蜂開始。 還有魚。 還有螞蟻。 它屬於大量的物種,它們將自己組織成羊群、學校、淺灘、殖民地和群體,以增加他們的集體智慧。
自然表明,當作為一個統一的系統一起解決問題並在廣泛的物種中做出決策時,社會有機體可以超越絕大多數個體成員。
這種被科學家稱為“群體智能”的現象證明了許多大腦確實比一個大腦更好。
我們缺乏其他物種用來在個體之間建立緊密反饋迴路的微妙聯繫,這就是為什麼人類沒有自然地獲得構建群體智能的能力的原因。
魚能夠感知附近水中的干擾。 蜜蜂利用快速振動。 鳥類可以感覺到整個雞群的運動。
然而,今天的高速網絡技術使我們能夠從全球任何地方相互連接。 我們只需要適當的技術將這些鏈接轉換為參與者之間具有閉環反饋的實時網絡。
Swarm AI 技術填補了這一空白。 它提供了“人類群體”所需的界面和人工智能算法,可以在線聚集並將他們的知識、洞察力和直覺與其他群體的知識、洞察力和直覺相結合,形成包羅萬象的新興智能。
已經發現實時群體可以大大提高各種任務的智能,包括預測金融和體育趨勢,canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas 以及評估廣告和電影預告片的成功。
功能
- Swarm Insight,利用Swarm AI技術,不僅提供更精準的消費者 情感分析 它比以前可用的任何東西都快,但它也比任何其他可用的東西更快、更具表現力,即使對於最複雜的研究項目也是如此。
- Swarm Insight 是一種全方位服務的解決方案,可快速提供 AI 優化的市場情報,其結果比調查、焦點小組或訪談等更傳統方法的結果要準確得多。
- 我們通過 Swarm Insight 提供完整的行為分析、參與者招募、會議主持服務和專業方法幫助。 所有這些都包括在內。
現在是時候看看 Swarm Intelligence 了。
群體智能
去中心化的、自組織的系統(無論是自然的還是人工的),可以快速移動並合作展示群體智能,這是它們的集體行為。
自然界中的每個物種都有自己的這種閉環、合作行為的形式。 蜜蜂利用振動,魚感知水中的震顫,螞蟻利用信息素引導彼此尋找食物來源,鳥類可以感知在它們的羊群中傳播的運動,蜜蜂利用信息素。
科學家們獲得的關於自然的知識正被用來增強算法。
當群體智能的概念用於人工智能 (AI),特別是機器人技術時,集體智能通過計算系統得到改進,這些計算系統通常由一組代理(模擬成群鳥類行為的計算機模擬)組成,這些代理在本地與一個代理協作另一個並在他們的周圍環境中,同時遵守一套通用的算法規則。
使用群體學習
由於當前 AI 模型的複雜性,群體學習變得越來越流行。 對於產生大量數據的行業來說尤其如此,例如製造、物流、金融服務、醫療保健和醫學研究以及金融服務。
為了提高模型的準確性和效率,提供新的見解並加強這些部門的有效決策,快速攝取和分析大量數據的能力至關重要。
然而,在過去,由於嚴格的數據保護法律和限制,在分散的位置之間共享數據經常具有挑戰性,如果不是不可能的話。 在這種情況下,群體學習可能很有用。
群體學習正在迅速取代分析海量數據的傳統方法,因為它使用區塊鏈技術來保護數據隱私並促進更好的合作。
企業和組織可以通過在邊緣位置分析共享數據,提高結果的準確性和可靠性,為其 AI 模型提供更好和更多的數據。 這可以節省時間並加快決策速度,從而產生更好的結果。
結論
總之,從診斷醫療狀況到預測政治民意調查結果,Swarm 平台在廣泛的活動中提高了集體判斷的準確性。
例如,與僅使用 AI 的方法相比,作為實時群體智能係統運行的一個小型網絡放射科醫師團隊的診斷準確性分別減少了 22% 和 33%。
Unanimous AI 斷言,Swarm AI 系統會引導團隊做出最佳共識決策,從而提高團隊在此過程中的滿意度。
自 2020 年 XNUMX 月起,Swarm AI 已在學術和商業環境中用於決策,但研究結果對於公共部門應用(例如優先考慮公共政策)來說是有希望的。
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