תוכן עניינים:
הגדרה - מה המשמעות של בינה מלאכותית מבוזרת (DAI)?
אחת הגישות הרבות לבינה מלאכותית היא בינה מלאכותית מבוזרת (DAI). זה רגיל ללמידה באמצעות שיטות למידה מורכבות, תכנון בקנה מידה גדול וקבלת החלטות. זה יכול להשתמש במגוון רחב של משאבי חישוב בתחומים שונים. פירוש הדבר שהוא יכול לעבד ולנתח כמויות גדולות של נתונים ולפתור בעיות במהירות.
ישנם מערכות רבות או צמתים למידה אוטונומית במערכת כזו. צמתים אלה מופצים מאוד ואינם תלויים זה בזה. בשל כך, מערכות למידת מכונות המשתמשות בבינה מלאכותית מבוזרת הן די הסתגלות ואמינות. המשמעות היא שמערכות DAI לא חייבות להיות מיועדות לחלוטין לאחר כל שינוי בקובצי הנתונים שניתנו כקלט לבעיה.
Techopedia מסביר את הבינה המלאכותית המופצת (DAI)
בינה מלאכותית מבוזרת משתמשת במערכת מקבילה למחשוב. סוכני לימוד רבים או סוכני למידה, שאינם תלויים זה בזה, נמצאים במקומות מגוונים מבחינה גיאוגרפית. עיבוד מקביל מאפשר למערכת להשתמש בכל משאבי החישוב עד תום. בזכות כוח העיבוד העצום שלו, ניתן לנתח במהירות מערכי נתונים ענקיים, כאשר כל חלק מנותח באמצעות צומת נפרדת. אם יש לבצע שינוי בנתונים הניתנים למערכת, הצומת המקביל נפרס מחדש ולא את המערכת כולה.
שילוב הפתרונות נעשה על ידי מערכת תקשורת יעילה בין הסוכנים או הצמתים. זה מבטיח שהעיבוד יהיה אלסטי. בשונה ממערכת AI מרכזית, הנתונים במערכות DAI אינם חייבים למסור למיקום אחד. יתכן כי הנתונים מתעדכנים לאורך זמן. הצמתים יכולים ליצור אינטראקציה זה עם זה בנוגע לפיתרון באופן דינאמי ויש להם מיומנויות הדרושות כדי להשיג את הפיתרון. לפיכך, DAI נחשבת לאחת הגישות הטובות ביותר ללימוד מכונות ובינה מלאכותית.
