인공 지능은 온라인 감독에 어떻게 도움이 됩니까?

요즘 AI 또는 인공 지능은 오늘날 거의 모든 산업 분야에 걸쳐 유행하는 표현입니다. 1950년대부터 존재했음에도 불구하고 빠르게 발전하고 있는 지난 10년간의 적용에서 티핑포인트로 볼 수 있다. 시뮬레이션된 지능은 고급 교육의 다양한 측면을 포화시키기 시작했지만, 그 책임은 모든 주변에서와 반대로 소수의 초기 교수진, 개별 대학 및 부서에 의해 주도되었습니다.

몇 가지 모델만 제공하려면:

• University of Arizona의 입학처는 AI 주도 키워드 시험 도구를 활용하여 지원 검토 과정을 돕고 있습니다.
• Georgia State University는 학생들의 기본적인 예산 안내 및 입대 문의에 답변하기 위해 AdmitHub에서 만든 챗봇을 준비했습니다.
• 조지아의 한 기술 교사는 IBM의 Watson 기술을 활용하여 자신의 가상 조교를 만들었습니다.

교수, 강사, 학과 또는 대학에서 긍정적인 결과를 본 모든 사례는 동료가 AI가 자체 프레임워크 및 절차를 지원하거나 업그레이드할 수 있는 방법에 대해 생각할 수 있는 추가 확신을 제공합니다. 이러한 얼리 어답터 모두의 목표는 교육 및 적응의 인간적 구성 요소를 대체하는 것이 아니라 연구 결과를 업그레이드하는 것이었습니다. 결국, 인간이 만든 추론을 실제로 구성하는 것은 무엇입니까? 그 중심에 AI는 인간의 통찰력을 재현하기 위해 만들어진 자동화된 프레임워크 또는 기계입니다. 머신 러닝 AI 분야를 설명하는 기본 사항 중 하나는 준비 정보에 명시적으로 원하는 결과가 포함된 "관리형" 또는 "비지도" 프레임워크 내에서 "학습"의 구성 요소가 발생한다는 것입니다. 준비 정보에 이상적인 결과가 없습니다.

인간이 만든 지능이 학문적 무결성의 파열을 구별하고 대응하는 주요 목표를 달성할 것으로 인정된 세 지역은 다음과 같이 언급됩니다.

• 신분 도용
• 부정 행위 관행
• 콘텐츠 강도

우리는 이러한 영역에 초점을 맞춘 AI 배치에 시간, 현금 및 에너지를 기부하는 것이 기업과 고객 모두의 결과를 개선할 수 있음을 발견했습니다. AI를 온라인 감독 서비스 에 추가한 목적은 아직 사람을 대체하는 것이 아니라 라이브 및 전산화된 관리의 정확성을 강화하는 것이었습니다. 또한 AI는 인간의 실수를 줄이고 인간이 불가피하게 놓칠 수 있는 오류를 포착하며 서비스의 다양성을 돕습니다.

로봇화된 감독 장치를 구축할 때 첫 번째 AI 이벤트인 안면 인식과 소리 및 시각적 신호에 대한 필수 임계값이 구현됩니다. 일반 로봇 감독 프레임워크의 이면에 있는 혁신은 낡은 것이 새 것으로 바뀌었을 뿐입니다. 이러한 프레임워크를 실행하는 계산은 4년 넘게 존재해 왔습니다. 설계자가 프레임워크 전체에서 변경한 경우를 제외하고 이러한 계산은 정적입니다.

기존의 기계화된 프레임워크와 새로운 컴퓨터화된 프레임워크 간의 원칙적 대조는 AI 혁신이 지속적으로 익숙해지고 조정되고 각 테스트가 시행될 때마다 "더 지능화"될 것이라는 점입니다. 요즘 사람들은 단순히 AI를 기계화된 관리에 활용하는 것이 아니라 라이브 관리 뒤에 추가로 AI를 계층화하고 있습니다. 두 서비스 수준에 걸쳐 AI는 자신의 대리인이 프레임워크의 강사인 보조 학습 모델을 활용하여 교육을 받고 있습니다.

관리형 머신 러닝의 필수 절차는 4단계로 이루어집니다.

• 인간의 섹션 및 이름 정보입니다.
• 하나의 이름을 중심으로 충분한 정보가 분할되면 계산에 대한 "경우"가 생성됩니다.
• 모든 현재 데이터는 계산을 통해 실행되어 최근에 발생한 이벤트 또는 행사를 트리거합니다.
• 인간은 해당 정보를 다시 방문하여 해당 상황이 발생했는지 여부를 확인하여 해당 명시적 상황을 구별하는 데 프레임워크가 점점 더 정확해집니다.

대규모 수준에서 이 절차는 일반적으로 간단해 보이지만 빠르게 혼동될 수 있습니다. 머신 러닝의 이 지시 학습 모델에서 각 활동 또는 예제는 프레임워크에서 "이벤트"가 되기 위해 최소 20,000개의 정보 포인트가 필요합니다. 그 경우에 준비될 때 모델은 그 한 번의 경우에 대한 정확성을 확장하기 위해 점점 더 "교육 정보"를 권장해야 합니다.

수많은 관행이 속임수를 보여주지만 하나에 집중하는 것은 어떻습니까? 응시자의 눈과 머리가 빠르게 한쪽으로 이동하여 화면 밖의 무언가를 바라보는 모습을 상상해 보십시오. 프레임워크가 치팅 이벤트로 신호를 보내도록 훈련하려면 한 번의 활발한 움직임의 20,000가지 예가 필요합니다. 다음으로, 행위를 인식하고 환영하는 프레임워크의 정확성을 개선하기 위해 기하급수적으로 많은 추가 사례가 튀어나와야 합니다. 현재 많은 수의 비겁한 관행을 통해 이러한 경우를 알리는 프레임워크를 준비할 수 있습니다. 보시다시피 이 절차에는 엄청난 양의 정보가 필요합니다. 이것이 온라인 감독 서비스 가 등장하는 방식입니다.

이제 이러한 정보가 모두 어디에서 유래하는가에 대한 질문이 제기됩니다. 가장 큰 인터넷 감독 기관은 매년 백만 건 이상의 테스트를 위임합니다. 명확한 보호를 위해 익명으로 처리되면 모든 테스트 정보를 활용하여 AI 모델을 준비할 수 있습니다.

위의 모델은 고독한 기만 행위를 묘사합니다. 그렇다면 캐릭터 허위 진술과 콘텐츠 절도에 대해 이야기해야 하는 것 아닌가? 이러한 구역에서 준비하는 절차는 비교되지만 다소 독특한 접근 방식을 사용합니다. 온라인 감독은 몇 가지 예를 제시하기 위해 추진형 얼굴 인식, 물체 인식, 평면 발견, 음성 대 콘텐츠, 눈 움직임 인식 및 음성 식별을 포함한 기계 학습 발전의 집합을 통합하려고 시도합니다.

온라인 감독에서 AI의 훈련 절차는 어른이 말하는 것, 아이가 말하는 것, 유아가 우는 것, 개 우는 소리를 구별하는 것과 같은 일을 할 수 있는 능력을 갖게 되면서 더욱 지능화된다는 것을 보여줍니다. . 이것들은 사람들이 쉽게 할 수 있는 일이지만, 이들 중 어느 것이 학문적 신뢰성에 대한 위험을 나타낼 수 있고 무해한 것으로 분류될 수 있는 프레임워크가 표시되고 있습니다.

인터넷 감독을 위한 진정으로 정확한 AI 모델을 구축하는 방법은 새로운 혁신이 발생하고 응시자가 액세스할 수 있게 됨에 따라 계속 발전할 것입니다. 기계의 발전 속도는 부인할 수 없을 정도로 빠른 속도로 진행되고 있습니다. PC, 웨어러블 및 휴대폰에서 더 많은 혁신이 실행됨에 따라 사람들은 이러한 발전을 자신의 답변에 사용하고 AI 모델에 포함할 수 있는 능력을 갖게 될 것입니다.