W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga w przetwarzaniu online?

Obecnie sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja to modne wyrażenie krzyżujące się w prawie każdej branży. Pomimo tego, że istnieje od lat pięćdziesiątych, jest postrzegany jako punkt zwrotny w jego stosowaniu w ciągu poprzedniej dekady, która szybko się rozwija. Symulowana inteligencja zaczęła przesycać różne aspekty zaawansowanej edukacji, jednak oskarżeniem kierowało kilku pierwszych członków wydziału, poszczególne uniwersytety i wydziały, a nie wszyscy dookoła.

Aby podać tylko kilka modeli:

• Biuro rekrutacyjne University of Arizona wykorzystuje instrumenty do badania słów kluczowych prowadzone przez sztuczną inteligencję, aby wspomóc proces weryfikacji aplikacji.
• Georgia State University przygotował chatbota stworzonego przez AdmitHub, aby pomóc odpowiedzieć na podstawowy przewodnik budżetowy i zapytania rekrutacyjne od studentów.
• Nauczyciel technologii z Georgii wykorzystał technologię Watson firmy IBM do stworzenia własnego wirtualnego asystenta nauczania.

Każdy z tych przypadków, w których profesor, wykładowca, wydział lub uczelnia odnotował pozytywne wyniki, daje towarzyszom dodatkową pewność, że będą mogli zastanowić się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc lub ulepszyć ich własne struktury i procedury. Celem każdego z tych wczesnych użytkowników nie było zastąpienie ludzkiego komponentu polegającego na instruowaniu i dostosowywaniu się, aby uaktualnić wyniki do badań. Podsumowując, co tak naprawdę obejmuje rozumowanie stworzone przez człowieka? W swoim centrum sztuczna inteligencja jest zautomatyzowaną platformą lub maszyną stworzoną do odtwarzania ludzkiego wglądu. Jedną z podstaw opisujących dziedzinę sztucznej inteligencji w uczeniu maszynowym jest to, że element „uczenia się” odbywa się wewnątrz struktury — albo „zarządzany”, w którym informacja o przygotowaniu zawiera wyraźny pożądany rezultat, albo „nienadzorowany”, w którym informacje o przygotowaniu nie zawierają idealnego wyniku.

Trzy uznane regiony, w których inteligencja stworzona przez człowieka przyniesie korzyści głównemu celowi rozróżniania i przeciwdziałania pęknięciom integralności szkolnej, wymieniono poniżej:

• Fałszywe przedstawienie tożsamości
• Praktyki oszukiwania
• Włamanie do treści

Odkryliśmy, że poświęcenie czasu, środków pieniężnych i energii na układ AI skupiający się na tych terytoriach poprawiłby wyniki zarówno firm, jak i klientów. Celem dodania sztucznej inteligencji do usług nadzoru online nie było wypieranie ludzi, ale raczej wzmocnienie dokładności zarządzania na żywo i skomputeryzowanego. Co więcej, sztuczna inteligencja może pomóc zmniejszyć ludzkie błędy, wyłapać błędy, które ludzie nieuchronnie przeoczą, i pomóc w wszechstronności usług.

Podczas tworzenia zrobotyzowanego układu nadzorującego, wdrażane są pierwsze zdarzenia AI, takie jak rozpoznawanie twarzy i podstawowe progi dla znaków dźwiękowych i wizualnych. Innowacja kryjąca się za standardowymi zrobotyzowanymi ramami nadzoru to tylko to, co stare stało się nowe. Obliczenia, które obsługują te ramy, istnieją od ponad czterech lat. Tak czy inaczej, te obliczenia są statyczne, chyba że zostaną zmienione przez projektanta w całym frameworku.

Zasadniczy kontrast między starymi zmechanizowanymi a nowymi skomputeryzowanymi strukturami polega na tym, że innowacja AI będzie konsekwentnie dostosowywać się i stawać się „bardziej inteligentna” z każdym przeprowadzonym testem. W dzisiejszych czasach ludzie nie tylko wykorzystują sztuczną inteligencję w zmechanizowanej administracji, ale raczej nakładają ją na siebie za administrowaniem na żywo. Na obu poziomach usług sztuczna inteligencja jest instruowana z wykorzystaniem modelu uczenia się wspomaganego, w którym instruktorami struktury są ich własni delegaci.

Zasadnicza procedura administrowanego uczenia maszynowego składa się z czterech etapów:

• Sekcja ludzi i informacje o nazwie.
• Po podzieleniu wystarczającej ilości informacji wokół jednej nazwy tworzona jest „okazja” wokół obliczeń.
• Każdy obecny punkt odniesienia jest analizowany w celu wywołania ostatnio dokonanego zdarzenia lub okazji.
• Ludzie ponownie odwiedzają te informacje i potwierdzają, czy okazja miała miejsce, czy nie, czyniąc ramy coraz bardziej precyzyjnymi w rozróżnianiu tej wyraźnej okazji.

Na poziomie dużej skali ta procedura wydaje się na ogół prosta, jednak może się szybko pomylić. W ramach tego ukierunkowanego modelu uczenia maszynowego każde działanie lub przykład wymaga co najmniej 20 000 punktów informacyjnych, aby ostatecznie stać się „wydarzeniem” w ramach. Kiedy jest przygotowywany przy tej okazji, model musi być zachęcany do coraz bardziej „treningu informacji”, aby rozszerzyć dokładność wokół tej jednej okazji.

Ogromna liczba praktyk demonstruje oszukiwanie, ale co powiesz na skoncentrowanie się na jednym? Wyobraź sobie oczy i głowę zdającego poruszające się szybko w bok, patrząc w stronę czegoś poza ekranem. Potrzeba byłoby 20 000 przykładów tego jednego energicznego ruchu, aby wytrenować ramy, aby zasygnalizować to jako oszustwo. Następnie musi wyskoczyć wykładnicza liczba dodatkowych przypadków, aby poprawić precyzję ramy postrzegania i okrzyku zachowania. Obecnie zwiększmy, że poprzez dużą liczbę wymyślonych praktyk można przygotować ramy do sygnalizowania tych okazji. Jak widać, ta procedura wymaga gigantycznej ilości informacji. Tak powstają usługi opiekuńcze online .

Teraz pojawia się pytanie, skąd pochodzi każda z tych informacji? Największa organizacja zajmująca się opieką internetową każdego roku deleguje ponad milion testów. Po anonimowości z wyraźnych powodów ochrony, wszystkie informacje testowe można wykorzystać do przygotowania modelu sztucznej inteligencji.

Powyższy model przedstawia tylko samotne, zwodnicze zachowanie. Czy nie należy więc mówić o błędnym przedstawianiu postaci i włamywaniu się do treści? Procedura przygotowania w tych strefach jest porównawcza, ale wykorzystuje nieco unikalne podejścia. Na przykład, przetwarzanie online próbuje połączyć postępy w uczeniu maszynowym, w tym rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie obiektów, wykrywanie płaszczyzn, zamianę mowy na treść, rozpoznawanie ruchu gałek ocznych i identyfikację głosu.

Procedura szkoleniowa AI w opiekuńczym online pokazuje, że staje się ona bardziej inteligentna, ponieważ będzie miała zdolność do robienia rzeczy, na przykład rozpoznania różnicy między dorosłym mówiącym, mówiącym dzieciakiem, płaczącym niemowlęciem i szczekającym psem . Są to rzeczy, które ludzie mogą zrobić bez wysiłku, ale pokazano ramy, które z nich mogą stanowić zagrożenie dla wiarygodności naukowej, a które można określić jako nieszkodliwe.

Sposób na zbudowanie prawdziwie precyzyjnego modelu sztucznej inteligencji do przetwarzania internetowego będzie się rozwijał, gdy nowe innowacje będą się rozwijać i stają się dostępne dla populacji osób testujących. Tempo postępu mechanicznego poruszało się w niezaprzeczalnie szybszym tempie. Ponieważ coraz więcej innowacji wprowadzanych jest w komputerach osobistych, telefonach do noszenia i telefonach komórkowych, ludzie będą mogli wykorzystać te postępy we własnych odpowiedziach i włączyć je do modelu AI.