Бормотание скворцов формируется, когда дневной свет угасает над местами их ночлега. Shutterstock / Альберт Бекхоф

Слово «рой» часто имеет негативный оттенок — вспомните библейские нашествия саранчи или центральные улицы, полные покупателей в последнюю минуту во время рождественской лихорадки. Однако роение необходимо для выживания многих коллективов животных. И теперь исследования роения могут изменить ситуацию и для людей.

Пчелы роятся, чтобы сделать их поиск новых колоний более эффективно. Стаи скворцов используют ослепительное бормотание, чтобы уклониться от хищников и сбить их с толку. Это всего лишь два примера из природы, но роение можно увидеть почти в каждом уголке животного мира.

Исследования математиков, биологов и социологов помогают нам понять роение и использовать его силу. Он уже используется для контроль толпы, управление движением и понять распространение инфекционных заболеваний. В последнее время он начинает формировать то, как мы используем данные для здравоохранения, используем дроны в военных конфликтах и ​​используется для того, чтобы выигрывать почти непреодолимые шансы на ставки в спортивных событиях.

Рой — это система, которая больше, чем сумма ее частей. Точно так же, как множество нейронов формируют мозг, способный к мышлению, памяти и эмоциям, группы животных могут действовать в унисон, чтобы сформировать «супермозг», демонстрирующий очень сложное поведение, не наблюдаемое у отдельных животных.

Эксперт по искусственной жизни Крейг Рейнольдс произвел революцию в изучении роения в 1986 году, опубликовав Модель Боидов компьютерное моделирование. Модель Boids разбивает роение на простой набор правил.

Боиды (птицеиды) в симуляции, как аватары или персонажи в видеоиграх, должны двигаться в том же направлении, что и их соседи, двигаться к среднему положению своих соседей и избегать столкновений с другими боидами.

Симуляции Boids поразительно точны по сравнению с реальными роями.

Модель Боидова предполагает, что роению не нужны лидеры для координации поведения — например, пешеходы в центре города, а не экскурсия по музею с гидом. Сложное поведение, которое мы наблюдаем в роях, возникает из-за взаимодействия между людьми, которые параллельно следуют одним и тем же простым правилам. На языке физики это явление называется появление.

Коллективный разум

В 2016 году американская технологическая компания Единодушный ИИ использовал силу роевого интеллекта, чтобы выиграть ставку Кентукки Дерби «superfecta», успешно предсказывая гонщиков, занявших первое, второе, третье и четвертое места в знаменитых скачках США.

Отраслевые эксперты и обычные алгоритмы машинного обучения сделал ряд неверных прогнозов. Тем не менее, энтузиасты-любители, нанятые Unanimous AI, объединили свои знания, чтобы победить. 541/1 шансов.

 Каждый год полные надежд игроки ставят миллионы долларов на Кентукки Дерби. Shutterstock / Шерил Энн Куигли

Успех добровольцев заключался в том, как были сгенерированы их прогнозы. Вместо того, чтобы голосовать за гонщиков и объединять их варианты, волонтеры использовали Платформа роевого интеллекта Unanimous AI принять участие в цифровом перетягивании каната в реальном времени, вдохновленном стаями птиц и пчел.

Все добровольцы одновременно потянули ручку в сторону своего выбора. Это позволяло людям изменять свои предпочтения в ответ на действия других (например, человек мог переключиться на второй вариант, Б, а не на первый, С, если он видел, что А и Б были явными фаворитами). ).

Реагирование друг на друга в режиме реального времени позволило волонтерам Unanimous AI коллективно превзойти высокоинформированные люди.

Более того, если бы наиболее частые индивидуальные выборы добровольцев определяли порядок, только 2016 победитель и фаворит букмекеров, Найквиста, были бы размещены правильно.

Вопросы здравоохранения

Подобные роевые технологии также вызывают все больший интерес в здравоохранение сектор, где говорить о революции ИИ побуждает растущие опасения по поводу конфиденциальности пациентов.

Поскольку опора на технологии, основанные на данных, в здравоохранении увеличивается, так же как и спрос на обширные наборы данных о пациентах. Одним из способов удовлетворения этих требований является объединять информацию между учреждениями и, в некоторых случаях, странами.

Тем не менее, передача данных пациентов часто подлежит строгие правила защиты данных. Решением этой проблемы является использование только внутренних данных, хотя это часто достигается за счет точности диагностики.

Альтернатива заключается в роении. Исследователи считают, что роевой интеллект может сохранить точность диагностики без необходимости обмена необработанными данными между учреждениями.

Предварительные исследования продемонстрировали, что децентрализация хранения данных в сети взаимодействующих узлов может дать организациям преимущество общей мудрости. Это означает, что нет центрального узла, координирующего поток информации, и учреждения не могут получить доступ к личным данным пациентов друг друга.

Централизованное машинное обучение использует данные, загруженные в общий концентратор, где машинное обучение выполняется с использованием всех доступных данных. В децентрализованных системах каждое учреждение отдельно хранит свои данные в своем узле. Машинное обучение происходит локально на каждом узле (с использованием только внутренних данных), но результаты машинного обучения распределяются между сетью в интересах всех узлов. Этот процесс гарантирует, что необработанные данные пациентов не будут обмениваться между учреждениями, сохраняя конфиденциальность пациентов.
Полчища дронов вскоре могут заполнить поле боя. Shutterstock / Фото Энди Дина

Рои и война

Технологии дронов все чаще используются в боях на передовой, в последнее время, в первую очередь, украинские силы в продолжающийся российско-украинский конфликт. Однако в нынешнем виде обычная технология беспилотных летательных аппаратов требует индивидуальный надзор.

Текущие оборонные исследования направлен на облегчение связи между дронами, позволяя одному контроллеру управлять роями дронов. Развитие такой технологии обещает значительно улучшить Масштабируемость, разведка и поразительный возможности боевых дронов за счет непрерывной передачи информации внутри групп дронов.

По мере того, как исследования углубляются в роение, мы обнаруживаем мир, в котором коллективные действия создают сложность, адаптируемость и эффективность. По мере развития технологий роль роевого интеллекта будет расти, переплетая наш мир с увлекательной динамикой роев.

Об авторе

Сэмюэл Джонсон, кандидат математической биологии, Оксфордский университет

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.