F:
Hur kan lärande agenter "lära sig att använda webben"?
A:Ett av de mest övertygande enskilda exemplen på framsteg med maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) involverar digitala "lärande agenter" som arbetar med ML-algoritmer för att faktiskt navigera på webben och använda specifika funktioner på sidan i stort sett samma sätt som människor gör.
Genom kraften i mer sofistikerade maskininlärningsprocesser har datorer blivit kapabla att "se" bilder och dechiffrera vad de menar. Ingenjörer har kunnat programmera AI-teknik med en överraskande nivå av granularitet - i den meningen att datorer nu kan "läsa" text från en visuell sida med hög läskunnighet. Detta kräver en anmärkningsvärd mängd resurser - att använda råa pixelingångar för att låta tekniken uppfatta former av bokstäver, siffror och texttecken - och sedan använda naturlig språkbearbetning för att stränga dessa tecken tillsammans och komma med kommandon och svar.
En annan av de viktigaste vägarna till förbättring av lärande medel är emellertid iteration. Programmen är i huvudsak "tränade" för att göra rätt från ett mänskligt perspektiv och förfina deras förmågor enligt träningssatser.
Ett utmärkt exempel på alla dessa framsteg kan hittas på OpenAIs "Mini World of Bits" -sida som talar om förstärkningsinlärningsmedel som uppfattar uppsättningar av råa pixlar på en liten webbsida och kan "producera tangentbord- och musåtgärder."
Webbanvändare kan se teknologier som matar ut tangentbord- och mushändelser med användarliknande rörelser på små webbsidor: för att använda rullgardinslistor, kryssrutor med logik, svara på textinmatningar, välja färger och mycket mer. OpenAI säger att "man kan använda en obegränsad mängd föransträngning i träningsmiljöerna."
Allt detta visar att konstgjord intelligens och maskininlärning utvecklas snabbt och att detta kommer att kräva mänskliga svar för att hålla jämna steg. De typer av rotteknologi som är inbyggda i webbsidor för att bevisa att en användare är "inte en robot" kan behöva uppgraderas avsevärt för att vara effektiv eftersom konstgjord intelligens i princip slipper undan några av de pennor vi har skapat för det. Samtidigt finns det en spännande uppsättning applikationer för AI-agenter som kan använda webben på ett meningsfullt sätt - under ett tag har folk pratat om att använda artificiell intelligens för att förbättra rekommendationsmotorer eller gå på webben för resultat . Nu kan samma artificiella intelligensmedel också användas för att arbeta med kontroller på webben.
