![Kako agenti za učenje mogu „naučiti koristiti web“? googletag.cmd.push (funkcija () {googletag.display (div-gpt-ad-1562928221186-0);}); P: - Tehnologija Kako agenti za učenje mogu „naučiti koristiti web“? googletag.cmd.push (funkcija () {googletag.display (div-gpt-ad-1562928221186-0);}); P: - Tehnologija](https://a.continuousdev.com/technology/how-can-learning-agents-learn-to-use-the-web-googletagcmdpushfunction-googletag.displaydiv-gpt-ad-1562928221186-0-q.jpg)
Sadržaj
P:
Kako agenti za učenje mogu „naučiti koristiti web“?
A:
Jedan od najuvjerljivijih pojedinačnih primjera napretka u strojnom učenju (ML) i umjetnoj inteligenciji (AI) uključuje digitalne "agente za učenje" koji rade na ML algoritmima da bi se zapravo kretali internetom i koristili određene funkcionalnosti na stranici u gotovo istoj. način na koji to rade ljudi.
Snagom sofisticiranijih procesa strojnog učenja računala su postala u stanju "vidjeti" slike i dešifrirati što one znače. Inženjeri su mogli programirati AI tehnologije zadivljujućom razinom preciznosti - u smislu da računala već sada mogu „čitati“ vizualnu stranicu s visokim stupnjem pismenosti. To zahtijeva značajnu količinu resursa - koristiti ulaze neobrađenih piksela kako bi tehnologija vidjela oblike slova, brojeva i znakova - a zatim pomoću obrade prirodnog jezika povezali te znakove zajedno i smislili naredbe i odgovore.
Međutim, još jedan od glavnih načina poboljšanja agenta učenja je iteracija. Programi su u osnovi "osposobljeni" za činjenje pravih stvari iz ljudske perspektive i usavršavanje svojih sposobnosti u skladu sa setovima treninga.
Izvrsni primjer svoga napretka može se pronaći na stranici Mini Mini Bits OpenAI-a koja govori o agentima za učenje ojačanja koji na maloj web stranici uočavaju skupe piksele i mogu „proizvesti akcije tipkovnice i miša“.
Korisnici interneta mogu vidjeti tehnologije koje prikazuju te događaje na tipkovnici i mišu pokretima sličnim korisniku na malim web stranicama: za upravljanje padajućim popisima, potvrdnim okvirima s logikom, odgovaranjem na unose, odabirom boja i još mnogo toga. OpenAI kaže da se „može koristiti neograničena količina pretraživanja u okruženjima za obuku“.
Sve ovo pokazuje da umjetna inteligencija i strojno učenje brzo napreduju i da će za to biti potrebni ljudski odgovori. Vrste tehnologija ugrađenih u web stranice kako bi se dokazalo da korisnik "nije robot" možda će se morati značajno unaprijediti kako bi bile učinkovite jer umjetna inteligencija u biti izmiče nekim olovkama koje smo stvorili za nju. U isto vrijeme, postoji uzbudljiv skup aplikacija za AI agente koji mogu koristiti web na smisleni način - već neko vrijeme ljudi su razgovarali o korištenju umjetne inteligencije za poboljšanje motora s preporukama ili pretraživali web za rezultate , Sada se isti ti agenti umjetne inteligencije mogu koristiti za rad s kontrolama na webu.