uutiset

shanghai, 25. syyskuuta (reportteri yang yu) tänä aamuna erityinen foorumi "tulevaisuuden dekoodaus: global digital intelligence trends" pidettiin onnistuneesti pudongissa, shanghaissa. tämä erityinen foorumi on yksi teollisen sivilisaation kansainvälisen foorumin alafoorumista, jota isännöivät teollisuus- ja tietotekniikkaministeriön teollisen kulttuurin kehittämiskeskus, shanghain talous- ja tietotekniikkakomissio sekä shanghain kansanhallitus. pudongin uusi alue.

erikoisfoorumissa mathieu laurière, matematiikan ja datatieteen apulaisprofessori nyu shanghaista, jakoi koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn suurille moniagenttijärjestelmille. moniagenttijärjestelmät tai moniagenttijärjestelmät eivät ole harvinaisia ​​jokapäiväisessä elämässämme, kuten joukkoliikenteessä, liikenteen ohjauksessa suurissa kaupungeissa, ja niitä käytetään usein rahoitusmarkkinoilla. moniagenttijärjestelmille on ominaista, että vuorovaikutuksessa ja päätöksiä tekeviä tekijöitä on suuri määrä, ja ympäristö on hyvin monimutkainen.

mathieu laurière piti pääpuheen. kuvalähde: kuvan järjestäjä.

mathieu laurière huomautti, että ihmisten käyttäytymistä ja päätöksentekoa voidaan ymmärtää moniagenttijärjestelmien kautta. esimerkiksi metroasema on täynnä, ja haluat ymmärtää kaikkien metroasemalla olevien käyttäytymistä, kuten millä alueilla on enemmän ihmisiä, millä alueilla on vähemmän ihmisiä ja millaisia ​​heidän liikeradat ovat ajan myötä väkijoukon tiheys muuttuu, mikä tarkoittaa, että heidän käyttäytymisensä muuttuu. "haluamme ymmärtää periaatteet heidän toimintansa muutosten takana. kuljetusalalla voimme käyttää moniagenttijärjestelmiä ymmärtääksemme kuljetusten toimintaa."

mikä on yhteys moniagenttijärjestelmien ja generatiivisen tekoälyn välillä? mathieu laurière sanoi, että ihmisten toiminnan, eli agentin käyttäytymisen tai päätöksenteon ymmärtämiseksi, on tarpeen luoda agentin jakautumiskartta, joka voi ratkaista monia generatiivisia tekoälyongelmia. lisäksi syvän oppimisen kannalta syvä hermoverkko voidaan parametroida niin, että se on mahdollisimman lähellä todellista tilannetta, ja sitten data voidaan kartoittaa siihen.

päivittäisiä talousuutisia