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큐:
학습 에이전트는 어떻게 "웹 사용을 배울 수 있습니까?"
에이:
머신 러닝 (ML) 및 인공 지능 (AI)의 발전에 대한 가장 강력한 개별 사례 중 하나는 ML 알고리즘에서 작동하여 웹을 실제로 탐색하고 특정 페이지 내 기능을 거의 동일하게 사용하는 디지털 "학습 에이전트"와 관련이 있습니다. 인간이하는 방식.
보다 정교한 기계 학습 프로세스의 힘을 통해 컴퓨터는 이미지를 "보고"의미를 해독 할 수있게되었습니다. 엔지니어들은 컴퓨터가 시각적 지식 수준이 높은 시각적 페이지를“읽을”수 있다는 점에서 놀라운 세분성으로 AI 기술을 프로그래밍 할 수있었습니다. 기술에는 문자, 숫자 및 문자의 모양을 인식하기 위해 원시 픽셀 입력을 사용한 다음 자연 언어 처리를 사용하여 해당 문자를 함께 묶고 명령 및 응답을 제공하는 데 상당한 양의 리소스가 필요합니다.
그러나 학습 에이전트 개선을위한 또 다른 주요 경로는 반복입니다. 이 프로그램은 본질적으로 인간의 관점에서 옳은 일을하고 훈련 세트에 따라 기능을 개선하기 위해 "훈련"되어 있습니다.
이 모든 진보의 훌륭한 예는 OpenAI의“Mini World of Bits”페이지에서 찾을 수 있습니다.이 페이지는 작은 웹 페이지에서 원시 픽셀 세트를 인식하고“키보드 및 마우스 동작을 생성”할 수있는 강화 학습 에이전트에 대해 설명합니다.
웹 사용자는 작은 웹 페이지에서 사용자와 같은 동작으로 키보드 및 마우스 이벤트를 출력하는 기술을 볼 수 있습니다. 드롭 다운 목록 상자 작동, 논리가있는 확인란, 입력에 응답, 색상 선택 등. OpenAI는 "교육 환경에서 무제한의 사전 훈련을 이용할 수있다"고 말합니다.
이 모든 것은 인공 지능과 기계 학습이 빠르게 진행되고 있으며이를 유지하기 위해서는 인간의 반응이 필요하다는 것을 보여줍니다. 인공 지능이 본질적으로 우리가 만든 펜 중 일부를 빠져 나가기 때문에 사용자가 "로봇이 아님"임을 증명하기 위해 웹 페이지에 내장 된 로테 기술 유형을 크게 업그레이드해야 할 수도 있습니다. 동시에 AI 에이전트가 웹을 의미있는 방식으로 사용할 수있는 흥미로운 애플리케이션 세트가 있습니다. 현재 사람들은 인공 지능을 사용하여 추천 엔진을 개선하거나 결과를 위해 웹 서핑을하는 것에 대해 이야기했습니다. . 이제 동일한 인공 지능 에이전트를 사용하여 웹의 컨트롤을 사용할 수도 있습니다.