โรงเรียนบ้านสวนผึ้ง

หมู่ที่ 1 บ้านสวนผึ้ง ตำบล ตะนาวศรี อำเภอ สวนผึ้ง จังหวัด ราชบุรี 70180

Mon - Fri: 9:00 - 17:30

098-4715875

เอกสาร ตรวจสอบด้วยระบบเอไอ

เอกสาร ระบบเอไอ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้ยินคำต่างๆเช่น ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ และจำนวน เอกสาร ที่จุดสูงสุดใหม่ ในบทความเกี่ยวกับการประชุมสุดยอดระบบเอไอ และการตรวจสอบเอกสารได้กลายเป็นความท้าทาย แต่เนื่องจากคุณกำลังศึกษาระบบเอไอ ทำไมไม่ปล่อยให้เครื่องแก้ปัญหาโดยอัตโนมัติ ฉากการประชุมสุดยอดปัญญาประดิษฐ์ NeurIPS ปี2019 เคยถูกร้องเรียนเช่น ห้างสรรพสินค้าในวันส่งท้ายปีเก่า

เอกสาร

สำหรับสาขาวิทยาศาสตร์ ส่วนใหญ่วารสารเป็นสถานที่หลักสำหรับการตรวจสอบและตีพิมพ์เอกสาร โดยบรรณาธิการจะมอบหมายเอกสารให้กับผู้ตรวจสอบที่เหมาะสม โดยพิจารณาจากวิจารณญาณของมืออาชีพ แต่ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ กระบวนการค้นหา ผู้ตรวจสอบมักจะเร่งรีบ เอกสารส่วนใหญ่จะถูกส่งไปยังการประชุมประจำปีในคราวเดียว และผู้จัดงานจำเป็นต้องจัดสรรเอกสารหลายพันฉบับ ให้เป็นจำนวนหลายพันฉบับในเวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์

ผู้ตรวจสอบมีความเครียดมาก ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา จำนวนการส่งเข้าร่วมการประชุมระบบเอไอขนาดใหญ่ มีมากกว่าสามเท่า และยังสร้างความกดดันให้กับผู้จัดงานประชุมอีกด้วยตัวอย่างเช่น NeurIPS2020 ซึ่งเป็นบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการส่งที่ถูกต้องมากกว่า 9,000รายการเพิ่มขึ้น 40เปอร์เซ็นต์ ผู้จัดงานต้องมอบหมายงานตรวจสอบมากกว่า 30,000งาน ให้กับผู้ตรวจสอบประมาณ 7,000คน

งานทบทวนของการประชุมสุดยอดระบบเอไอ ได้รับความช่วยเหลือจากเอไอ ประการแรกผู้จัดงานใช้ Toronto Paper Matching System ก่อนหน้านี้ยังถูกนำไปใช้กับการแจกจ่ายเอกสารที่ส่งในการประชุมอื่นๆ คำนวณโดยการเปรียบเทียบข้อความ ระหว่างเอกสารที่ส่งกับผู้ตรวจสอบ งานวิจัยความสัมพันธ์ระหว่างการส่ง และความเชี่ยวชาญของผู้ตรวจสอบ ขั้นตอนการคัดกรองนี้ เป็นส่วนหนึ่งของระบบการจับคู่ ซึ่งในระหว่างนั้นผู้ตรวจสอบ ยังสามารถหาเอกสารที่ต้องการตรวจสอบได้อย่างกระตือรือร้น สถาปัตยกรรมระบบสามารถใช้งานออนไลน์ ผ่านระบบจัดการการประชุม

ในขณะเดียวกัน ก็มีซอฟต์แวร์เอไอ ที่มีวิธีการที่ดีที่สุด OpenReview ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม การตรวจสอบเอกสารได้พัฒนาระบบการประเมินความสัมพันธ์ ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม เพื่อวิเคราะห์ชื่อเรื่องและบทคัดย่อ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์กล่าวว่า การประชุมทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ จะรวมระบบการประเมินความสัมพันธ์กับทีพีเอ็มเอสในปีนี้

ผู้จัดงานการประชุมเอไอ หวังว่าจะส่งเสริมคุณภาพของการทบทวน โดยการปรับปรุงคุณภาพของการจับคู่ การศึกษาในปี2014 แสดงให้เห็นว่า ยังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงในการทดสอบ 10เปอร์เซ็นต์ของเอกสารที่ส่ง ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ตรวจสอบสองกลุ่ม และทั้งหมดได้รับการยอมรับในกลุ่มเดียวและมีเพียง 57เปอร์เซ็นต์ของกลุ่มอื่นๆ ได้รับการยอมรับ อาจมีหลายปัจจัยที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ แต่เป็นที่แน่นอนว่า สำหรับกระดาษเฉพาะอย่างน้อยหนึ่งกลุ่มก็ขาดความเชี่ยวชาญในการประเมิน เพื่อปรับปรุงคุณภาพของการจับคู่ Ivan Stelmakhนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ได้พัฒนาอัลกอริทึม โดยทั่วไประบบการจับคู่จะเพิ่มค่าเฉลี่ยความสัมพันธ์ ระหว่างกระดาษกับผู้ตรวจทานให้สูงสุด

แต่มีความเป็นไปได้ที่จะคิด หนึ่งเหนือปรากฏการณ์อื่นๆ มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มคุณภาพของการจับคู่ที่แย่ที่สุด โดยเน้นที่การเพิ่มความยุติธรรมของกระบวนการ ทำให้คุณภาพของการแข่งขันเฉลี่ยลดลง สำหรับข้อสรุปที่เฉพาะเจาะจง ได้เริ่มให้บริการระบบที่มุ่งปรับปรุงความเป็นธรรมที่เรียกว่า FairFlow นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของยาฮู และประธานโครงการ Advanced Programs จะลองใช้วิธีการจับคู่ข้างต้นอย่างน้อยหนึ่งวิธีในปีนี้

บทบาทของระบบเหล่านี้คือ จับคู่ชุดของเอกสารที่รู้จักกับชุดของผู้ตรวจสอบที่รู้จัก แต่มีปัญหาอีกประการหนึ่งคือ ด้วยการพัฒนาด้านเอไออย่างต่อเนื่อง การประชุมระดับสูงจะต้องรับสมัครประเมิน เพื่อตอบสนองต่อสิ่งนี้ เขาต้องทำการทดลองใหม่ เพื่อค้นหาวิธีลดภาระของงานเหล่านี้ โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบเอไอ

เมื่อไม่นานมานี้ พวกเขาเชิญนักศึกษาและผู้สำเร็จการศึกษาให้ทบทวนเอกสารที่ไม่ได้ตีพิมพ์ที่รวบรวม จากนั้นทีมงานได้เชิญสมาชิก 52คนเข้าร่วม กลุ่มผู้ตรวจสอบมอบหมายให้นักวิจัยอาวุโสเป็นที่ปรึกษา ในท้ายที่สุดผลงานของนักวิจารณ์มือใหม่เหล่านี้ ก็ไม่ได้แย่เกือบจะเหมือนกับของผู้วิจารณ์ที่มีประสบการณ์ ด้วยเหตุนี้เขาจึงพิสูจน์ให้เห็นว่า ผู้จัดงานสามารถรับสมัครผู้ตรวจสอบได้หลายร้อยคน โดยไม่ต้องเพิ่มภาระ และผู้ตรวจสอบผู้สมัครเหล่านี้ มีความกระตือรือร้นอย่างมาก ระบบการจับคู่ที่ใช้ความสัมพันธ์ในการประเมิน สามารถตรวจสอบเอกสารงานล่าสุดบางชิ้นได้ พยายามจัดการกับอคติที่อาจเกิดขึ้นในแนวทางนี้ บางครั้งเราได้ยินมาว่า ผู้ตรวจสอบที่เลือกเอกสา รจะเลือกเฉพาะเอกสารจากเพื่อนเท่านั้น

ซึ่งเป็นการถอดรหัสอัลกอริทึม ในเดือนกุมภาพันธ์ของปีนี้ Cornell University ได้อธิบายถึงการใช้แมชชีนเลิร์นนิง เพื่อกรองการเสนอราคา สำหรับการตรวจสอบเอกสารที่น่าสงสัย ในชุดข้อมูลจำลอง แม้ว่าอาจมีคนต้องสงสัย เขาจะรู้ว่า ระบบทำงานอย่างไร หากรู้วิธีก็สามารถลดการจัดการได้ โดยไม่ต้องลดคุณภาพของการตรวจสอบอัลกอริทึมอื่น การลด การจัดการในการตรวจสอบแบบเพียร์ ผ่านการมอบหมายผู้ตรวจสอบแบบสุ่ม นักวิจัยได้พิสูจน์ประสิทธิภาพของวิธีการของพวกเข าในการลดการจัดการ โดยการรวมการเสนอราคาจำลองกับข้อมูลจริง จากการประชุมครั้งล่าสุด

เรื่องอื่น ๆ >>> กระต่าย วิถีการดำรงชีวิตตามสภาพแวดล้อม