कैसे झुंड में रहने वाले जानवर इंसानों और एआई को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं

कैसे झुंड में रहने वाले जानवर इंसानों और एआई को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं

टाइम स्टैम्प: 10 अगस्त, 2023 सुबह 10:00 बजे

झुंड शब्द अक्सर नकारात्मक अर्थ रखता है - बाइबिल में वर्णित टिड्डियों की विपत्तियों या क्रिसमस की भीड़ के दौरान अंतिम समय में खरीदारों से भरी ऊंची सड़कों के बारे में सोचें। हालाँकि, कई पशु समूहों के अस्तित्व के लिए झुंड बनाना आवश्यक है। और अब झुंड पर शोध में मनुष्यों के लिए भी चीजें बदलने की क्षमता है।

मधुमक्खियाँ अपना बनाने के लिए झुंड में आती हैं नई कालोनियों की खोज करें अधिक प्रभावी। तारों के झुंड उपयोग करते हैं शिकारियों से बचने और भ्रमित करने के लिए चमकदार बड़बड़ाहट. ये प्रकृति से केवल दो उदाहरण हैं, लेकिन जानवरों के साम्राज्य के लगभग हर कोने में झुंड देखा जा सकता है।

गणितज्ञों, जीवविज्ञानियों और सामाजिक वैज्ञानिकों का शोध हमें झुंड को समझने और इसकी शक्ति का उपयोग करने में मदद कर रहा है। इसका उपयोग पहले से ही किया जा रहा है भीड़ नियंत्रण, यातायात प्रबंधन, और समझने के लिए संक्रामक रोगों का प्रसार. हाल ही में, यह आकार लेना शुरू कर रहा है कि हम स्वास्थ्य देखभाल के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं, सैन्य संघर्षों में ड्रोन कैसे संचालित करते हैं, और खेल आयोजनों में सट्टेबाजी की लगभग असंभव बाधाओं को हराने के लिए इसका उपयोग किया जाता है।

झुंड एक ऐसी प्रणाली है जो अपने भागों के योग से अधिक बड़ी होती है। जिस तरह कई न्यूरॉन्स विचार, स्मृति और भावना में सक्षम मस्तिष्क का निर्माण करते हैं, उसी तरह जानवरों के समूह एक "सुपर ब्रेन" बनाने के लिए एकजुट होकर कार्य कर सकते हैं, जो व्यक्तिगत जानवरों में नहीं देखे जाने वाले अत्यधिक जटिल व्यवहार को प्रदर्शित करता है।

[एम्बेडेड सामग्री]

सिमुलेशन में बोइड्स (पक्षी-ओइड्स) को वीडियो गेम में अवतारों या पात्रों की तरह निर्देश दिया जाता है कि वे अपने पड़ोसियों के समान दिशा में आगे बढ़ें, अपने पड़ोसियों की औसत स्थिति की ओर बढ़ें, और अन्य बोड्स के साथ टकराव से बचें।

वास्तविक झुंडों के साथ तुलना करने पर बोइड्स सिमुलेशन बेहद सटीक होते हैं।

[एम्बेडेड सामग्री]

बोइड्स मॉडल से पता चलता है कि झुंड को व्यवहार में समन्वय के लिए नेताओं की आवश्यकता नहीं होती है, जैसे निर्देशित संग्रहालय दौरे के बजाय शहर के केंद्र में पैदल चलने वालों की तरह। झुंडों में हम जो जटिल व्यवहार देखते हैं, वह समानांतर में समान सरल नियमों का पालन करने वाले व्यक्तियों के बीच बातचीत से उत्पन्न होता है। भौतिक विज्ञान की भाषा में इस घटना को कहते हैं उद्भव.

द हाइव माइंड

2016 में, अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनी सर्वसम्मत AI झुंड खुफिया की शक्ति का इस्तेमाल किया केंटुकी डर्बी "सुपरफेक्टा" शर्त जीतें, प्रसिद्ध अमेरिकी घुड़दौड़ में पहले, दूसरे, तीसरे और चौथे स्थान पर रहने वाले सवारों की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है।

उद्योग के विशेषज्ञ और पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बहुत सारी ग़लत भविष्यवाणियाँ कीं। हालाँकि, सर्वसम्मत एआई द्वारा भर्ती किए गए शौकिया रेसिंग उत्साही लोगों ने इसे मात देने के लिए अपना ज्ञान एकत्रित किया 541/1 संभावनाएँ.

स्वयंसेवकों की सफलता इस बात पर निर्भर थी कि उनकी भविष्यवाणियाँ किस प्रकार तैयार की गईं। सवारियों पर वोट करने और उनकी पसंद को एकत्रित करने के बजाय, स्वयंसेवकों ने इसका इस्तेमाल किया सर्वसम्मत एआई का झुंड खुफिया मंच पक्षियों और मधुमक्खियों के झुंड से प्रेरित वास्तविक समय के डिजिटल रस्साकशी में भाग लेने के लिए।

सभी स्वयंसेवकों ने एक साथ अपनी-अपनी पसंद की ओर एक डायल खींचा। इसने लोगों को दूसरों के कार्यों के जवाब में अपनी प्राथमिकताएं बदलने की अनुमति दी (उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति अपनी पहली पसंद सी के बजाय अपनी दूसरी पसंद बी की ओर आकर्षित हो सकता है, अगर उन्होंने देखा कि ए और बी स्पष्ट पसंदीदा थे) ).

वास्तविक समय में एक-दूसरे को जवाब देने से सर्वसम्मत एआई के स्वयंसेवकों को सामूहिक रूप से बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति मिली अत्यधिक जानकार व्यक्ति.

इसके अलावा, स्वयंसेवकों की सबसे अधिक व्यक्तिगत पसंद ने ही ऑर्डर निर्धारित किया था 2016 विजेता और सट्टेबाजों का पसंदीदा, निक्विस्ट, सही ढंग से रखा गया होगा।

स्वास्थ्य चिंताएं

इसी तरह की झुंड प्रौद्योगिकियों में भी रुचि बढ़ रही है स्वास्थ्य सेवा सेक्टर, कहां एआई क्रांति की बात करें प्रेरित कर रहा है मरीज़ की गोपनीयता को लेकर बढ़ती चिंताएँ.

पर निर्भरता के रूप में स्वास्थ्य देखभाल में डेटा-संचालित तकनीकें बढ़ती है, इसलिए व्यापक रोगी डेटासेट की मांग भी बढ़ती है। इन मांगों को पूरा करने का एक तरीका है संस्थानों और कुछ मामलों में देशों के बीच जानकारी एकत्रित करना.

हालाँकि, रोगी डेटा का स्थानांतरण अक्सर इसके अधीन होता है कड़े डेटा सुरक्षा नियम. इस समस्या का समाधान केवल इन-हाउस डेटा का उपयोग करना है, हालांकि यह अक्सर निदान सटीकता की कीमत पर आता है।

एक विकल्प झुंड बनाने में निहित है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि झुंड की खुफिया जानकारी हो सकती है नैदानिक ​​सटीकता को सुरक्षित रखें संस्थानों के बीच कच्चे डेटा के आदान-प्रदान की आवश्यकता के बिना।

प्रारंभिक अध्ययन इंटरैक्टिंग नोड्स के नेटवर्क में डेटा भंडारण को विकेंद्रीकृत करने से संस्थानों को साझा ज्ञान का लाभ मिल सकता है। इसका मतलब यह है कि सूचना के प्रवाह का समन्वय करने वाला कोई केंद्रीय केंद्र नहीं है, और संस्थान एक-दूसरे के निजी रोगी डेटा तक नहीं पहुंच सकते हैं।

केंद्रीकृत मशीन लर्निंग एक साझा हब पर अपलोड किए गए डेटा का उपयोग करता है जहां सभी उपलब्ध डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग होती है। विकेन्द्रीकृत प्रणालियों में, प्रत्येक संस्था अपना डेटा अलग से अपने नोड में संग्रहीत करती है। मशीन लर्निंग प्रत्येक नोड पर स्थानीय रूप से होती है (केवल इन-हाउस डेटा का उपयोग करके), लेकिन मशीन लर्निंग के परिणाम सभी नोड्स के लाभ के लिए नेटवर्क के बीच साझा किए जाते हैं। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि संस्थानों के बीच रोगी के कच्चे डेटा का आदान-प्रदान न हो, जिससे रोगी की गोपनीयता बनी रहे।

झुंड और युद्ध

हाल के दिनों में फ्रंट-लाइन युद्ध में ड्रोन तकनीक का तेजी से उपयोग किया जा रहा है यूक्रेनी सेना में चल रहा रूस-यूक्रेन संघर्ष. हालाँकि, जैसा कि यह खड़ा है, पारंपरिक ड्रोन तकनीक की आवश्यकता है एक-से-एक पर्यवेक्षण.

वर्तमान रक्षा अनुसंधान इसका उद्देश्य ड्रोन के बीच संचार को सुविधाजनक बनाना है, जिससे एक नियंत्रक को ड्रोन के झुंड को संचालित करने की अनुमति मिल सके। ऐसी प्रौद्योगिकी के विकास से व्यापक सुधार का वादा किया गया है मापनीयता, टोह, तथा हड़ताली ड्रोन के समूहों के भीतर निरंतर सूचना रिले की अनुमति देकर लड़ाकू ड्रोन की क्षमताएं।

जैसे-जैसे अनुसंधान झुंड में गहराई से उतरता है, हमें एक ऐसी दुनिया मिलती है जहां सामूहिक कार्रवाई जटिलता, अनुकूलनशीलता और दक्षता पैदा करती है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होती है, झुंड खुफिया की भूमिका बढ़ने लगती है, जो हमारी दुनिया को झुंडों की आकर्षक गतिशीलता के साथ जोड़ती है।वार्तालाप

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

छवि क्रेडिट: Pexels से Pixabay

समय टिकट:

से अधिक विलक्षणता हब