¿Cómo funciona la inteligencia de enjambre?

La inteligencia de enjambre es la observación de que un comportamiento aparentemente inteligente puede surgir de sistemas complejos que están compuestos por agentes simples “no inteligentes”.

Para ver cómo esto es posible, uno no necesita mirar más allá de la computadora digital. Millones (y ahora miles de millones) de transistores “tontos” pueden realizar operaciones matemáticas avanzadas y precisas a alta velocidad cuando “trabajan juntos”.

El ejemplo de la computadora digital no es particularmente interesante por dos razones: 1) lo damos por sentado ahora; y 2) los comportamientos de las partes están rígidamente restringidos: están encerrados en circuitos fijos y no pueden moverse libremente e independientemente.

La inteligencia de enjambre se vuelve más interesante cuando las partes parecen funcionar de manera completamente independiente entre sí, como con un enjambre de abejas que encuentran un nuevo hogar para la colmena, o una escuela de peces nadando, o moléculas en una célula que genera vida.

Para que un “enjambre” de agentes independientes opere como un todo “inteligente”, se requieren algunas características adicionales de los agentes:

  1. Necesitan comportarse de manera consistente e intercambiable. Esto se logra en la naturaleza haciendo que los agentes provengan de la misma composición genética (misma especie) con comportamientos precableados idénticos o compatibles.
  2. Ciertos comportamientos o agentes deben estar orientados a mantener unido al colectivo. Si el colectivo se dispersa, deja de funcionar como un todo.
  3. Debe haber una mecánica de comunicación y un estado individual a nivel de agente. La coherencia inteligente proviene de la coordinación, que requiere comunicación para que “la mano izquierda sepa lo que está haciendo la mano derecha”. Además, la ejecución del comportamiento colectivo requiere una representación básica del estado a nivel individual. Ese estado no podría ser más que la ubicación del individuo en relación con el todo, o podría ser “memoria” a nivel del individuo.
  4. Los agentes deben tener comportamientos consistentemente “preprogramados” (o evolucionados) que, cuando se combinen, resolverán problemas colectivos. Por ejemplo, todas las aves que migran juntas tienen instintos migratorios similares. Del mismo modo, las propiedades adaptativas de las neuronas hacen que se produzca una diferenciación de reconocimiento de patrones dentro de las poblaciones neurales.

Estas propiedades, en conjunto, no son muy mágicas. La magia de la inteligencia de enjambre proviene del hecho de que podemos ver a los agentes como independientes y como “trabajando juntos”. Nos preguntamos cómo podrían “saber” comportarse de esa manera inteligente. Y la respuesta simple a este “cómo” es que los individuos tienen un programa de comportamiento común, consistente y replicado como resultado de tener la misma estructura mecanicista interna, que a su vez proviene de tener el mismo origen generativo.

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Hablemos de cómo las hormigas resuelven el problema del “camino más corto” colectivamente.

Una hormiga sola no puede encontrar su camino entre algún punto de comida y la colonia, pero colectivamente encuentran una solución bastante buena.

Lo que básicamente hace una hormiga es caminar al azar mientras marca el camino con un aroma especial que significa “sígueme”. Cuando la hormiga encuentra algo de comida, regresa a la colonia siguiendo su propio camino.

Si la hormiga está sola, parece una estrategia bastante tonta. Pero a medida que el olor que deja la hormiga se evapora a través del tiempo, los caminos largos huelen más que los caminos cortos y atraerán menos hormigas. En consecuencia, el camino corto se refuerza y ​​el camino largo se olvida.

Este es un caso bastante conocido de inteligencia de enjambre, y creo que se ha copiado para encontrar el camino más corto a través de la red de Internet (para verificar)

INTELIGENCIA ENCANTADORA: EL ALGORITMO DE LA IA PREDICA EL FUTURO

La inteligencia de enjambre funciona al hacer que varios programas interactúen entre sí y con el entorno, para trabajar por un objetivo común sin ser guiados por un solo programa. Esto da como resultado una salida que es considerablemente óptima en comparación con la salida de un solo programa.

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La tecnología de inteligencia de enjambre se puede utilizar en una amplia gama de industrias, como telecomunicaciones, transporte, construcción y robótica. La inteligencia de enjambre funciona sobre la base de diferentes principios para garantizar el funcionamiento óptimo de los programas colectivamente para satisfacer las necesidades específicas de los enunciados del problema.

La inteligencia de enjambre surge cuando una colección de agentes se combina para producir una inteligencia emergente.

Para darle una mejor comprensión de la inteligencia de enjambre, echemos un vistazo al cerebro humano, en mi mente (ja, ja) la forma más matizada de inteligencia de enjambre en la Tierra. El cerebro humano se compone de muchos agentes simplistas, pero centrémonos en las neuronas, aunque por sí mismas no comprenden el cerebro de manera integral. Estas neuronas, si bien son bastante poco inteligentes (de hecho, son booleanas, ¡la forma más baja de información posible que no sean datos fijos (un estado)!) Pueden, bajo condiciones estructuradas, producir pensamientos e ideas inteligentes (espero) .
El mismo concepto funciona para las computadoras, y es esencial que cualquier sistema de uno o más agentes de múltiples estados pueda producir comportamientos de múltiples estados (cuya cantidad es producto de los estados de los agentes). La inteligencia en sí funciona produciendo estados de salida que dependen de las entradas (en su forma más simple, reaccionando a los estímulos), y la inteligencia de enjambre funciona al tener una gran cantidad de agentes de baja fidelidad (con pocos estados por agente), en oposición a la alta fidelidad contraparte de la mentalidad de la mafia o la inteligencia social, que considero una cuestión diferente, ya que tanto los subniveles como los meta-niveles son lo suficientemente inteligentes.

Pero volvamos a la inteligencia del enjambre, mientras me desvío. Como mencioné anteriormente, la inteligencia puede verse como reacciones adaptadas para reaccionar con éxito a los estímulos, y la inteligencia de enjambre utiliza la cantidad para entregar la cantidad deseada de estados de reacción. Pero, ¿cómo producen estos agentes simples comportamientos tan simples? Hay campos enteros establecidos para describir esta evasiva transformación de “tonto” a inteligente, pero la esencia es esta: usemos un ejemplo de agente de estado triple de una colonia de hormigas. Cuando una hormiga encuentra comida, se lo comunica a otras hormigas, que luego vienen y también comunican que han encontrado comida, lo que aumenta la fuerza de este indicador. Dependiendo del tamaño de la fuente de alimento, las hormigas continuarán llegando hasta que la fuente de alimento ya no sea lo suficientemente significativa como para indicarla. Esencialmente, la cantidad de alimentos es paralela directamente al umbral de los agentes cuyas funciones (tomar alimentos, una salida del sistema) pueden mantenerse. Un fenómeno similar tiene lugar en respuesta a la amenaza. Como tal, una colonia de hormigas del tamaño suficiente puede reaccionar a una combinación de alimentos y factores de peligro de manera bastante inteligente, especialmente cuando ocurren condiciones para que estas funciones básicas conduzcan a metacomportamientos emergentemente complejos.

En resumen, la interacción de los agentes de baja fidelidad puede conducir a sistemas emergentes e “inteligentes” en su conjunto. Espero haber sido claro, y espero que esto ayude.

Los sistemas que consisten en componentes simples a veces exhiben propiedades que están ausentes en cualquiera de los componentes mismos. Esto se llama emergencia. El comportamiento inteligente colectivo resultante que emerge de dicho sistema se llama Inteligencia de enjambre.

El punto principal de la inteligencia de enjambre es que cada unidad en un enjambre es muy simple y sigue un pequeño conjunto de reglas que se ocupa solo de su propio entorno inmediato. Muchas de estas unidades simples combinadas dan lugar a algo que es más que la suma de las partes: surge la inteligencia de enjambre.

En un nivel bajo, vemos las unidades simples en el trabajo, realizando acciones simples, y a menudo incluso aburridas. Cuando nos alejamos, se hace difícil distinguir unidades separadas. En cambio, vemos una nube borrosa que da todas las señales de ser inteligente e incluso consciente.

He escrito una publicación de blog sobre el tema con un tratamiento más detallado y muchos ejemplos: hormigas, abejas, pájaros, peces, el cerebro, …

Asumiré que te estás refiriendo a la optimización del enjambre de partículas, que es básicamente un tipo de algoritmo evolutivo bajo programación genética. Mantiene una estructura de datos en la que hay un mejor global [math] b_g [/ math], [math] b_p [/ math], y mejor personal, ya que cada partícula en el enjambre busca el espacio euclidiano, actualiza lo mejor personal y lo mejor global.

La actualización de velocidad, donde la velocidad es una dimensión específica de la inteligencia de enjambre, la velocidad se usa para mover estados de [matemática] i [/ matemática] a [matemática] i + 1, [/ matemática] [matemática] V_i [/ ​​matemática ] se utiliza para calcular [matemáticas] X_i [/ ​​matemáticas] donde [matemáticas] X [/ matemáticas] es el estado i-ésimo

Los sistemas SI consisten típicamente en una población de agentes simples o boids que interactúan localmente entre sí y con su entorno. La inspiración a menudo proviene de la naturaleza, especialmente los sistemas biológicos.

Los agentes siguen reglas muy simples, y aunque no existe una estructura de control centralizada que dicte cómo deben comportarse los agentes individuales, locales, y hasta cierto punto al azar, las interacciones entre dichos agentes conducen a la aparición de un comportamiento global “inteligente”, desconocido para el individuo. agentes

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