Q:
Как обучаващите агенти могат да се „научат да използват мрежата“?
A:Един от най-завладяващите индивидуални примери за напредък в машинното обучение (ML) и изкуствения интелект (AI) включва дигитални „агенти за обучение“, които работят върху ML алгоритми, за да реално навигират в интернет и да използват специфична функционалност на страниците в почти същото начини, които правят хората.
Благодарение на силата на по-сложни процеси на машинно обучение, компютрите са в състояние да „виждат“ изображения и да дешифрират какво означават. Инженерите са успели да програмират AI технологии с изумително ниво на детайлност - в смисъл, че компютрите вече могат да „четат” текст от визуална страница с висока степен на грамотност. Това изисква забележително количество ресурси - да се използват сурови пикселни входове, за да позволи на технологията да възприема формите на букви, цифри и текстови знаци - и след това да използва обработка на естествен език, за да свърже тези символи заедно и да излезе с команди и отговори.
Въпреки това, друг от основните начини за усъвършенстване на обучаващия агент е итерацията. Програмите са по същество „обучени“ да правят правилно нещо от човешка гледна точка и да усъвършенстват възможностите си според учебните комплекти.
Отличен пример за целия този напредък може да се намери на страницата на Mini World of Bits на OpenAI, която говори за средства за учене на подсилване, които възприемат набори от сурови пиксели в малка уеб страница и могат да „произвеждат действия на клавиатура и мишка“.
Потребителите в мрежата могат да видят технологиите, извеждащи тези събития на клавиатура и мишка с движения, подобни на потребителя, на малки уеб страници: да работят с полета за падащи списъци, да се поставят отметки с логика, да отговарят на въвеждането на текст, да избират цветове и много други. OpenAI заявява, че „човек може да използва неограничено количество търсене в тренировъчната среда.“
Всичко това показва, че изкуственият интелект и машинното обучение напредват бързо и че това ще изисква човешки реакции, за да бъдем в крак. Видовете технология за вграждане, вградени в уеб страници, за да се докаже, че потребителят не е „робот“, може да се наложи значително да бъдат надстроени, за да бъдат ефективни, тъй като изкуственият интелект по същество избягва някои от писалките, които сме създали за него. В същото време има вълнуващ набор от приложения за АИ агенти, които могат да използват мрежата по смислен начин - от известно време хората говорят за използването на изкуствен интелект за подобряване на двигатели с препоръки или отиват да сърфират в мрежата за резултати, Сега същите тези агенти за изкуствен интелект могат да се използват и за работа с контроли в мрежата.
