كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في المراقبة عبر الإنترنت؟

في هذه الأيام ، يعد الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي تعبيرًا عصريًا بالعرض في كل صناعة تقريبًا في الوقت الحاضر. على الرغم من حقيقة أنه موجود منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، إلا أنه يُنظر إليه على أنه نقطة تحول في تطبيقه على مدار العقد الماضي والتي تتقدم بسرعة. بدأت محاكاة الذكاء في إشباع جوانب مختلفة من التعليم المتقدم ، ومع ذلك فقد تم توجيه هذا الاتهام من قبل عدد قليل من أعضاء هيئة التدريس الأوائل والجامعات والأقسام الفردية بدلاً من كل شيء.

لتقديم نموذجين فقط:

• يستخدم مكتب القبول بجامعة أريزونا أدوات فحص الكلمات الرئيسية الرائدة AI للمساعدة في عملية مراجعة الطلب.
• أعدت جامعة ولاية جورجيا برنامج دردشة آلي تم إنشاؤه بواسطة AdmitHub للمساعدة في الإجابة عن دليل الميزانية الأساسي واستفسارات التجنيد من الطلاب.
• استخدم مدرس تقني من جورجيا تقنية Watson من شركة IBM لعمل مساعد تدريس افتراضي خاص به.

كل واحدة من هذه الحالات التي شهد فيها أستاذ أو محاضر أو ​​قسم أو كلية نتائج إيجابية تمنح مزيدًا من اليقين للرفاق للتفكير في كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد أو يطور أطرهم وإجراءاتهم. لم يكن هدف كل واحد من هؤلاء المتبنين الأوائل هو استبدال العنصر البشري في التوجيه والتكيف ولكن لترقية نتائج الطلاب. بشكل عام ، ما الذي يشتمل حقًا على التفكير من صنع الإنسان؟ يعتبر الذكاء الاصطناعي في جوهره إطار عمل آليًا أو آلة مصممة لإعادة تكوين البصيرة البشرية. تتمثل إحدى الأساسيات التي تصف مجال التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي في أن أحد مكونات "التعلم" يحدث داخل إطار العمل - إما "مُدار" ، حيث تحتوي معلومات الإعداد على نتيجة مرغوبة صريحة ، أو "غير خاضعة للإشراف" ، حيث لا تحتوي معلومات التحضير على نتيجة مثالية.

تم ذكر المناطق الثلاث المعترف بها حيث يستفيد الذكاء الاصطناعي من الهدف الرئيسي المتمثل في التمييز والتصدي للتمزق في النزاهة المدرسية على النحو التالي:

• تحريف الهوية
• ممارسات الغش
• السطو على المحتوى

اكتشفنا أن المساهمة بالوقت والمال والطاقة في ترتيب الذكاء الاصطناعي الذي يركز على هذه المناطق من شأنه أن يحسن النتائج للشركات وكذلك العملاء. لم يكن الهدف من إضافة الذكاء الاصطناعي إلى خدمات المراقبة عبر الإنترنت هو استبدال الأشخاص بل تعزيز دقة الإدارة الحية والمحوسبة. علاوة على ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقليل الأخطاء البشرية ، واكتشاف الأخطاء التي لا يمكن تجنبها من قبل البشر ، والمساعدة في تنوع الخدمات.

في بناء ترتيب للمراقبة الآلية ، يتم تنفيذ أول أحداث الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الوجه والعتبات الأساسية للإشارات الصوتية والمرئية. إن الابتكار الكامن وراء إطار عمل آلي للمراقبة العادية هو مجرد شيء قديم تحول إلى جديد. الحسابات التي تدير هذه الأطر موجودة منذ أكثر من أربع سنوات. مهما كان الأمر ، فإن هذه الحسابات ثابتة ، إلا إذا تم تغييرها بواسطة المصمم بالكامل من خلال إطار العمل.

يتمثل التناقض الأساسي بين الأطر الآلية القديمة والجديدة في أن ابتكار الذكاء الاصطناعي سيتحكم باستمرار ويتكيف ويصبح "أكثر ذكاءً" مع كل اختبار يتم إجراؤه. في هذه الأيام ، لا يستخدم الأشخاص الذكاء الاصطناعي في إدارتهم الآلية فحسب ، بل يضعونه أيضًا وراء إدارتهم الحية. على مستوى كلا مستويي الخدمة ، يتم توجيه منظمة العفو الدولية باستخدام نموذج التعلم المساعد الذي يكون فيه المندوبون البشريون هم المدربون للإطار.

يتكون الإجراء الأساسي للتعلم الآلي المُدار من أربع مراحل:

• قسم البشر ومعلومات الاسم.
• بمجرد تقسيم المعلومات الكافية حول اسم واحد ، يتم إنشاء "مناسبة" حول الحساب.
• يتم تشغيل كل مسند حاضر من خلال الحساب لتشغيل الحدث أو المناسبة التي تم إنشاؤها مؤخرًا.
• يعيد البشر النظر في تلك المعلومات ويؤكدون ما إذا كانت المناسبة قد حدثت أم لا ، مما يجعل الإطار دقيقًا بشكل متزايد في التمييز بين تلك المناسبة الصريحة.

على مستوى واسع ، يبدو هذا الإجراء واضحًا بشكل عام ، ومع ذلك يمكن أن يتشوش بسرعة. بموجب نموذج التعلم الموجه هذا للتعلم الآلي ، يتطلب كل نشاط أو مثال ما لا يقل عن 20000 نقطة معلومات لينتهي به الأمر ليصبح "حدثًا" في إطار العمل. عندما يتم إعداده في تلك المناسبة ، يجب أن يستمر تشجيع النموذج بشكل متزايد على "معلومات التدريب" من أجل توسيع الدقة حول تلك المناسبة الواحدة.

هناك عدد كبير من الممارسات التي تدل على الخداع ، ولكن ماذا عن التركيز على واحدة. تخيل عيني ورأس المتقدم للاختبار يتحركان بسرعة إلى جانب واحد ، وينظر نحو شيء ما خارج الشاشة. سوف يتطلب الأمر 20000 مثال على تلك الحركة السريعة لتدريب إطار العمل للإشارة إليه على أنه حدث غش. بعد ذلك ، يجب أن يقفز عدد أسي من الحالات الإضافية لتحسين دقة إطار العمل الذي يدرك السلوك ويشيد به. في الوقت الحالي ، يمكن زيادة ذلك من خلال عدد كبير من ممارسات الخداع يمكن للمرء أن يعد إطار العمل للإشارة إلى هذه المناسبات. كما ترى ، يتطلب هذا الإجراء مقياسًا هائلاً للمعلومات. هذه هي الطريقة التي تظهر بها خدمات المراقبة عبر الإنترنت .

الآن السؤال الذي يطرح نفسه من أين تأتي كل واحدة من هذه المعلومات؟ تفوض أكبر منظمة مراقبة للإنترنت أكثر من مليون اختبار كل عام. بمجرد إخفاء الهوية لأسباب حماية واضحة ، يمكن استخدام جميع معلومات الاختبار لإعداد نموذج الذكاء الاصطناعي.

النموذج أعلاه يصور مجرد سلوك خداع انفرادي. لذا لا ينبغي أن يقال شيء عن تحريف الشخصية وسرقة المحتوى؟ إجراء التحضير في هذه المناطق مقارن ولكنه يستخدم أساليب فريدة إلى حد ما. تحاول المراقبة عبر الإنترنت دمج مجموعة من التطورات في التعلم الآلي بما في ذلك التعرف على الوجه المدفوع ، والتعرف على الكائن ، واكتشاف الطائرة ، والكلام إلى المحتوى ، والتعرف على حركة العين ، وتحديد الصوت ، لإعطاء بعض الأمثلة.

يوضح الإجراء التدريبي للذكاء الاصطناعي في المراقبة عبر الإنترنت ، أنه يصبح أكثر ذكاءً لأنه سيكون لديه القدرة على القيام بالأشياء ، على سبيل المثال ، التعرف على الفرق بين حديث الكبار ، وطفل يتحدث ، وبكاء الرضيع ، ونحمة الكلب. . هذه أشياء يمكن للأشخاص القيام بها دون عناء ، ومع ذلك يتم عرض إطار العمل الذي يمكن أن يمثل خطرًا على مصداقية العلماء وأي منها يمكن وصفه بأنه غير ضار.

ستستمر طريقة بناء نموذج ذكاء اصطناعي دقيق حقًا لمراقبة الإنترنت في التطور مع ظهور ابتكارات جديدة وينتهي بها المطاف في متناول جمهور المتقدمين للاختبار. كان معدل التقدم الميكانيكي يتحرك بوتيرة أسرع لا يمكن إنكارها. مع تنفيذ المزيد من الابتكارات في أجهزة الكمبيوتر والهواتف المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء ، سيكون لدى الأشخاص القدرة على استخدام هذه التطورات في إجاباتهم الخاصة وتضمينها في نموذج الذكاء الاصطناعي.