Cum ajută inteligența artificială în supravegherea online?

În zilele noastre, inteligența artificială sau inteligența artificială este o expresie la modă în aproape orice industrie în prezent. În ciuda faptului că există din anii 1950, este văzut ca un punct de vârf în aplicarea sa în deceniul precedent, care avansează rapid. Inteligența simulată a început să satureze diferite aspecte ale educației avansate, dar acuzația a fost condusă de câțiva membri ai facultății timpurii, universități și departamente individuale, spre deosebire de peste tot.

Pentru a oferi doar câteva modele:

• Biroul de admitere al Universității din Arizona utilizează instrumente de examinare a cuvintelor cheie conducătoare de AI pentru a ajuta procesul de revizuire a cererii.
• Universitatea de Stat din Georgia a pregătit un chatbot creat de AdmitHub pentru a răspunde la ghidul bugetar de bază și la întrebările de înscriere din partea studenților.
• Un profesor de tehnologie din Georgia a folosit tehnologia Watson de la IBM pentru a-și crea propriul asistent virtual.

Fiecare dintre aceste cazuri în care un profesor, lector, departament sau colegiu a înregistrat rezultate pozitive oferă o siguranță suplimentară pentru ca însoțitorii să se gândească la modul în care AI le poate ajuta sau își poate îmbunătăți propriile cadre și proceduri. Obiectivul fiecăruia dintre acești primitori nu a fost să înlocuiască componenta umană de instruire și adaptare, totuși pentru a actualiza rezultatele pentru substudii. Una peste alta, ce cuprinde cu adevărat raționamentul creat de om? În centrul său, AI este un cadru automat sau o mașină creată pentru a recrea percepția umană. Unul dintre elementele fundamentale care descrie domeniul învățării automate AI este că o componentă a „învățării” are loc în cadrul cadrului – fie „gestionată”, în care informațiile de pregătire conțin un rezultat dorit explicit, fie „nesupravegheată”, în care informatiile de pregatire nu contin un rezultat ideal.

Cele trei regiuni recunoscute în care inteligența artificială va profita de scopul principal de a distinge și de a contracara rupturile de integritate școlară sunt menționate mai jos:

• Denaturarea identității
• Practici de înșelăciune
• Furtul de conținut

Am descoperit că aportul de timp, numerar și energie la un aranjament AI care se concentrează pe aceste teritorii ar îmbunătăți rezultatele atât pentru companii, cât și pentru clienți. Obiectivul în adăugarea AI la serviciile de supraveghere online nu a fost să înlocuiască oamenii, mai degrabă să întărească exactitatea administrării live și computerizate. Mai mult, AI poate ajuta la diminuarea gafelor umane, poate detecta erorile pe care oamenii le vor rata inevitabil și poate ajuta la versatilitatea serviciilor.

În construirea unui aranjament robotizat de supraveghere, este implementat primul dintre evenimentele AI ca recunoaștere facială și praguri esențiale pentru semnele sonore și vizuale. Inovația din spatele unui cadru obișnuit de supraveghere robotizată este doar lucrul vechi devenit nou. Calculele care rulează aceste cadre sunt în prezență de peste patru ani. Oricum ar fi, acele calcule sunt statice, cu excepția cazului în care sunt modificate de un proiectant pe tot parcursul cadrului.

Contrastul de principiu dintre vechile cadre mecanizate și noile computerizate este că inovația AI se va descurca în mod constant, se va ajusta și va deveni „mai inteligentă” cu fiecare test administrat. În zilele noastre, oamenii nu folosesc pur și simplu inteligența artificială în administrarea lor mecanizată, ci mai degrabă o plasează în spatele administrării lor live. Încrucișat pe ambele niveluri de serviciu, AI este instruit utilizând un model de învățare asistată în care propriii lor delegați umani sunt instructorii cadrului.

Procedura esențială a învățării automate administrate are patru etape:

• Informații despre secțiunea și numele oamenilor.
• Odată ce suficiente informații sunt secționate în jurul unui nume, este creată o „ocazie” în jurul calculului.
• Fiecare dată prezentă este trecută prin calcul pentru a declanșa evenimentul sau ocazia recent făcute.
• Oamenii revizuiesc aceste informații și afirmă dacă ocazia a avut loc sau nu, făcând cadrul din ce în ce mai precis în distingerea acelei ocazii explicite.

La un nivel mare, această procedură sună în general simplă, dar poate fi confundată rapid. În cadrul acestui model de învățare direcționată al învățării automate, fiecare activitate sau exemplu necesită cel puțin 20.000 de puncte de informare pentru a ajunge să devină un „eveniment” în cadru. Atunci când este pregătit cu acea ocazie, modelul trebuie să fie încurajat în continuare din ce în ce mai mult „informații de antrenament” pentru a extinde exactitatea în jurul acelei ocazii.

Un număr mare de practici demonstrează înșelăciunea, dar ce zici să te concentrezi în jurul uneia. Imaginează-ți ochii și capul unui examinator care se mișcă rapid într-o parte, privind spre ceva în afara ecranului. Ar fi nevoie de 20.000 de exemple ale acelei mișcări rapide pentru a antrena cadrul pentru a-l semnala ca un eveniment de înșelăciune. În continuare, un număr exponențial de cazuri suplimentare trebuie să iasă în evidență pentru a îmbunătăți precizia cadrului de percepere și salutare a comportamentului. În prezent, creșteți faptul că printr-un număr mare de practici de năucire se poate pregăti cadrul pentru a semnala aceste ocazii. După cum puteți vedea, această procedură necesită o măsură gigantică de informații. Așa iau naștere serviciile de supraveghere online .

Acum se pune întrebarea de unde provine fiecare dintre aceste informații? Cea mai mare organizație de supraveghere a internetului delegă peste un milion de teste în fiecare an. Odată anonime din motive clare de protecție, toate informațiile de testare pot fi utilizate pentru a pregăti modelul de IA.

Modelul de mai sus înfățișează doar un comportament înșelător solitar. Deci nu ar trebui spus ceva despre denaturarea personajelor și spargerea conținutului? Procedura de pregătire în aceste zone este comparativă, dar utilizează abordări oarecum unice. Supravegherea online încearcă să încorporeze o adunare de progrese în învățarea automată, inclusiv recunoașterea facială propulsată, recunoașterea obiectelor, descoperirea avionului, vorbirea la conținut, recunoașterea mișcărilor oculare și identificarea vocii, pentru a da câteva exemple.

Procedura de instruire a AI în supravegherea online arată că aceasta devine mai inteligentă, deoarece va avea capacitatea de a face lucruri, de exemplu, să recunoască distincția dintre un adult care vorbește, un copil care vorbește, un copil care plânge și un câine care pleacă. . Acestea sunt lucruri pe care oamenii le pot face fără efort, dar se arată cadrului care dintre acestea ar putea reprezenta un risc pentru încrederea academică și care poate fi etichetat ca inofensiv.

Modul de construire a unui model AI cu adevărat precis pentru supravegherea internetului va continua să se dezvolte pe măsură ce noile inovații vor crește și vor ajunge să fie accesibile populației care iau teste. Rata de avansare mecanică s-a mișcat într-un ritm incontestabil mai rapid. Pe măsură ce se realizează mai multă inovație în computerele, dispozitivele portabile și telefoanele mobile, oamenii vor avea capacitatea de a folosi aceste progrese în propriile răspunsuri și de a le include în modelul AI.