Hva er distribuert kunstig intelligens (dai)? - definisjon fra techopedia

Definisjon - Hva betyr distribuert kunstig intelligens (DAI)?

En av de mange tilnærmingene til kunstig intelligens er distribuert kunstig intelligens (DAI). Det er vant til læring ved hjelp av komplekse læringsmetoder, storskala planlegging og beslutninger. Den kan bruke et bredt spekter av beregningsressurser på forskjellige områder. Dette betyr at den enkelt kan behandle og analysere store datamengder og løse problemer raskt.

Det er mange agenter eller autonome læringsnoder i et slikt system. Disse nodene er sterkt distribuert og er uavhengige av hverandre. På grunn av dette er maskinlæringssystemer som bruker distribuert kunstig intelligens ganske tilpasningsdyktige og pålitelige. Dette betyr at DAI-systemer ikke trenger å bli omdisponert helt etter noen endring av datafilene som er gitt som input for problemet.

Techopedia forklarer distribuert kunstig intelligens (DAI)

Distribuert kunstig intelligens bruker et parallelt system for databehandling. Mange "noder" eller læringsagenter, uavhengig av hverandre, befinner seg på geografisk forskjellige steder. Parallell prosessering lar systemet bruke alle beregningsressurser i sin fulle grad. På grunn av den enorme prosessorkraften, kan enorme datasett analyseres raskt, og hver del blir analysert med en egen node. Hvis det skal gjøres en endring i dataene som gis til systemet, blir den tilsvarende noden omdisponert, og ikke hele systemet.

Integrasjonen av løsningene gjøres av et effektivt kommunikasjonssystem mellom agentene eller nodene. Dette sikrer at behandlingen er elastisk. I motsetning til sentralisert AI-system, trenger ikke dataene i DAI-systemer gis til et enkelt sted. Datasettet kan oppdateres over tid. Knutepunktene kan samhandle med hverandre angående løsningen dynamisk og ha ferdigheter som er nødvendige for å oppnå løsningen. Dermed regnes DAI som en av de beste tilnærmingene til maskinlæring og kunstig intelligens.