Spisu treści:
- Definicja - Co oznacza rozproszona sztuczna inteligencja (DAI)?
- Techopedia wyjaśnia Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Definicja - Co oznacza rozproszona sztuczna inteligencja (DAI)?
Jednym z wielu podejść do sztucznej inteligencji jest sztuczna inteligencja rozproszona (DAI). Służy do uczenia się za pomocą złożonych metod uczenia się, planowania na dużą skalę i podejmowania decyzji. Może korzystać z szerokiej gamy zasobów obliczeniowych w różnych obszarach. Oznacza to, że może łatwo przetwarzać i analizować duże ilości danych oraz szybko rozwiązywać problemy.
W takim systemie jest wielu agentów lub autonomicznych węzłów edukacyjnych. Te węzły są wysoce rozproszone i są od siebie niezależne. Z tego powodu systemy uczenia maszynowego wykorzystujące rozproszoną sztuczną inteligencję są dość elastyczne i niezawodne. Oznacza to, że systemy DAI nie muszą być całkowicie ponownie wdrażane po każdej zmianie plików danych podanych jako dane wejściowe dla problemu.
Techopedia wyjaśnia Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Rozproszona sztuczna inteligencja wykorzystuje do obliczeń równoległy system. Wiele „węzłów” lub niezależnych od siebie agentów edukacyjnych znajduje się w zróżnicowanych geograficznie miejscach. Przetwarzanie równoległe pozwala systemowi w pełni wykorzystać wszystkie zasoby obliczeniowe. Ze względu na ogromną moc przetwarzania ogromne zbiory danych mogą być szybko analizowane, a każda część jest analizowana przez osobny węzeł. Jeśli mają zostać wprowadzone zmiany w danych przekazywanych do systemu, odpowiedni węzeł zostanie ponownie wdrożony, a nie cały system.
Integracja rozwiązań odbywa się poprzez skuteczny system komunikacji między agentami lub węzłami. Zapewnia to elastyczność przetwarzania. W przeciwieństwie do scentralizowanego systemu AI dane w systemach DAI nie muszą być przekazywane do jednej lokalizacji. Zestaw danych może być z czasem aktualizowany. Węzły mogą dynamicznie współdziałać ze sobą w zakresie rozwiązania i posiadać umiejętności niezbędne do osiągnięcia rozwiązania. Dlatego DAI jest uważane za jedno z najlepszych podejść do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
