Swarm 智能指的是以自然界的范例作为模型,供分散化学习和决策之用。鸟类、蜜蜂、鱼类、蚂蚁和其他生物体作为一个团体(而不是个体)共同制定令人惊叹的复杂决策。人工智能将类似的原则应用到动态、聚合分析和结论。作为人工智能的一种形式,Swarm 智能包括一个端点设备网络,而这个网络能够在源头产生和处理数据。
一、什么是 Swarm 智能
Swarm 智能指的是以自然界的范例作为模型,供分散化学习和决策之用。鸟类、蜜蜂、鱼类、蚂蚁和其他生物体作为一个团体(而不是个体)共同制定令人惊叹的复杂决策。人工智能将类似的原则应用到动态、聚合分析和结论。
二、Swarm 智能的工作原理
Swarm 智能是集体学习和决策的一种形式,以分散化、自发的系统为基础。自然界中这类范例比比皆是成群的鸟类和鱼类作为团体行动并作出反应,不需要任何领导角色指示或引导。来自任何组成部分的输入都能立刻改变整个团体的行为。
作为人工智能的一种形式,Swarm 智能包括一个端点设备网络,而这个网络能够在源头产生和处理数据。符合部分预定条件的相关信息会立即在网络中共享,让个别行为者能够处理同伴传来的输入并采取措施,而不必依赖中心式数据湖或决策矩阵。
例如,能够收集和处理交通数据的自动驾驶汽车可将信息分享给同一交通系统中的其他汽车,方便其针对不断变化的交通条件实时作出反应、调整速度和路线以避开危险路况或拥塞。
区块链技术让边缘位置能够以值得信赖的方式分享信息和洞见,向网络提供实用数据,同时不危及其端点的隐私和安全性。医疗和财务系统极为重视这一点。
三、Swarm 智能的优势
Swarm 智能拥有广阔的应用前景,可用于工业规模的协调自动化,也可用于对智能和安全程度有更高要求的医疗和财务系统。在个别边缘设备能够识别并与同类设备分享关键信息之后,整个网络的智能程度和适应能力都得到了提升。
Swarm 智能拥有以下特性:
协作 -能够直接在设备间分享信息。
适应能力 – 能够识别预定的刺激因素并对新事件进行分类。
灵活 – 能够快速响应会影响系统中任何行为者的各类条件。
分散化 – 能够独立或集体行动,不需要中央协调或控制。
响应能力 – 能够毫无延迟、即刻针对局部刺激因素作出反应。
自发 – 能够视需要化身各类角色来响应瞬息万变的条件。
自我纠正 – 能够适应及重组,即便个别行为者失败,也能针对错误做出弥补并完成任务。
安全 – 能够共享关键洞见,同时符合保密性或隐私要求。
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