berita

shanghai, 25 september (reporter yang yu) pagi ini, forum khusus "decoding the future: global digital intelligence trends" sukses diadakan di pudong, shanghai. forum khusus ini merupakan salah satu sub-forum dari international forum on industrial civilization yang diselenggarakan oleh pusat pengembangan kebudayaan industri kementerian perindustrian dan teknologi informasi, komisi ekonomi dan teknologi informasi kota shanghai, dan pemerintah rakyat shanghai. kawasan baru pudong.

pada forum khusus tersebut, mathieu laurière, asisten profesor matematika dan ilmu data di nyu shanghai, berbagi pembelajaran mesin dan ai generatif untuk sistem multi-agen berskala besar. sistem multi-agen atau sistem multi-agen tidak jarang terjadi dalam kehidupan kita sehari-hari, seperti pergerakan massa, routing lalu lintas di kota-kota besar, dan sering digunakan di pasar keuangan. karakteristik sistem multi-agen adalah terdapat sejumlah besar agen yang berinteraksi dan mengambil keputusan, dan lingkungannya sangat kompleks.

mathieu laurière menyampaikan pidato utama. sumber foto: foto disediakan oleh penyelenggara.

mathieu laurière menunjukkan bahwa perilaku masyarakat dan pengambilan keputusan dapat dipahami melalui sistem multi-agen. misalnya, stasiun kereta bawah tanah ramai, dan anda ingin memahami perilaku semua orang di stasiun kereta bawah tanah, seperti area mana yang memiliki kepadatan penduduk lebih tinggi, area mana yang memiliki kepadatan lebih rendah, dan seperti apa lintasan pergerakannya seiring berjalannya waktu, kepadatan massa akan berubah yang berarti perilaku mereka juga akan berubah. “kami ingin memahami prinsip di balik perubahan tindakan mereka. di bidang transportasi, kita dapat menggunakan sistem multi-agen untuk memahami pengoperasian transportasi.”

apa hubungan antara sistem multi-agen dan ai generatif? mathieu laurière mengatakan bahwa untuk memahami tindakan masyarakat, yaitu perilaku atau pengambilan keputusan suatu agen, perlu dibuat peta distribusi agen, yang dapat memecahkan banyak masalah ai generatif. selain itu, dalam hal pembelajaran mendalam, jaringan saraf dalam dapat diparameterisasi agar sedekat mungkin dengan situasi nyata, dan kemudian data dapat dipetakan ke dalamnya.

berita ekonomi harian