Q:
Hvordan kan læringsagenter "lære å bruke nettet"?
EN:Et av de mest overbevisende individuelle eksemplene på fremgang med maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) involverer digitale "læringsagenter" som jobber med ML-algoritmer for å faktisk navigere på nettet, og å bruke spesifikk funksjonalitet på siden i omtrent det samme måter mennesker gjør.
Gjennom kraften i mer sofistikerte maskinlæringsprosesser har datamaskiner blitt i stand til å "se" bilder og dechifisere hva de mener. Ingeniører har vært i stand til å programmere AI-teknologier med et forbløffende nivå av granularitet - i den forstand at datamaskiner nå kan "lese" tekst fra en visuell side med stor grad av leseferdighet. Dette krever en bemerkelsesverdig mengde ressurser - for å bruke rå pikselinnganger for å la teknologien oppfatte former på bokstaver, tall og teksttegn - og deretter bruke naturlig språkbehandling for å strenge disse tegnene sammen, og komme med kommandoer og svar.
En annen av de viktigste veiene til forbedring av læringsmidlene er imidlertid iterasjon. Programmene er egentlig "trent" for å gjøre det rette fra et menneskelig perspektiv, og avgrense deres evner i henhold til treningssett.
Et utmerket eksempel på all denne fremgangen finner du på OpenAIs "Mini World of Bits" -side som snakker om forsterkende læringsmidler som oppfatter sett med råpiksler på en liten webside og kan "produsere tastatur- og museaksjoner."
Nettbrukere kan se teknologiene som gir ut tastatur- og mushendelser med brukerlignende bevegelser på små websider: å bruke rullegardinliste, avmerkingsbokser med logikk, svare på tekstinnganger, velge farger og mye mer. OpenAI opplyser at "man kan bruke en ubegrenset mengde pretraining i treningsmiljøene."
Alt dette viser at kunstig intelligens og maskinlæring utvikler seg raskt, og at dette vil kreve menneskelige svar for å følge med. De typene rote-teknologi som er innebygd i nettsider for å bevise at en bruker er "ikke en robot", må kanskje oppgraderes betydelig for å være effektiv ettersom kunstig intelligens i hovedsak slipper unna noen av pennene vi har laget for den. Samtidig er det et spennende sett med applikasjoner for AI-agenter som kan bruke nettet på en meningsfull måte - i en stund nå har folk snakket om å bruke kunstig intelligens for å forbedre anbefalingsmotorer, eller gå på nettet for å få resultater . Nå kan også de samme kunstige intelligensagentene brukes til å jobbe med kontroller på nettet.
