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KlearStack AI ने एक बहुमुखी नियम इंजन विकसित किया है जो न केवल संगठनों के लिए सुलह प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद कर सकता है बल्कि डेटा को रूपांतरित और मानकीकृत भी कर सकता है।

व्यवसाय प्रतिदिन एक टन असंरचित कागजी कार्रवाई से निपटते हैं, जिसे अक्सर यह सुनिश्चित करने के लिए एक दूसरे के साथ सामंजस्य स्थापित करने की आवश्यकता होती है कि सही वस्तुओं को सही तरीके से संसाधित किया गया है। यह अक्सर समय लेने वाली प्रक्रियाओं की ओर जाता है जैसे कि खरीद आदेशों के साथ चालानों का मिलान, या ग्राहकों से प्राप्त भुगतान सलाह के डेटा के साथ खरीद आदेश, या व्यय रिपोर्ट के साथ व्यय रसीदें। इस डेटा को मैन्युअल रूप से समेटना स्पष्ट रूप से बहुत समय लेने वाला है और बहुत वांछनीय नहीं।

KlearStack AI ने अब एक दस्तावेज़ डेटा सत्यापन और परिवर्तन नियम इंजन विकसित किया है जो संगठनों के लिए सुलह प्रक्रिया को स्वचालित करता है जबकि उन्हें डेटा को बदलने और मानकीकृत करने में सक्षम बनाता है। यह संगठनों के लिए एंड-टू-एंड दस्तावेज़ स्वचालन को सक्षम बनाता है, इस प्रक्रिया में उन्हें अनगिनत घंटे बचाता है क्योंकि वे अब अपने व्यवसाय को बढ़ाने के लिए अपनी मुख्य गतिविधियों पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। KlearStack AI वर्तमान में दो प्रकार के नियम इंजन सुविधाएँ प्रदान करता है, अर्थात् डेटा सत्यापन और डेटा परिवर्तन।

डेटा सत्यापन नियम इंजन फ़ंक्शन का एक रूप है जो व्यवसायों को विशिष्ट मानदंडों को पूरा करने वाले दस्तावेज़ों को संभालने में मदद करने के लिए बनाया गया है। संगठन इन आवश्यकताओं को स्वयं जोड़ सकता है – KlearStack में अपने व्यावसायिक नियमों को कॉन्फ़िगर करके। एक बार जब क्लियरस्टैक एआई दस्तावेजों से डेटा कैप्चर कर लेता है, तो कैप्चर किए गए डेटा को इन कॉन्फ़िगर किए गए नियमों द्वारा संसाधित किया जाता है। यदि नियम संतुष्ट है, तो दस्तावेज़ स्ट्रेट थ्रू प्रोसेसिंग में चला जाता है और यदि कोई भी नियम विफल हो जाता है, तो दस्तावेज़ त्वरित मैन्युअल समीक्षा के लिए अपवाद कतार में चला जाता है। डेटा सत्यापन नियम इंजन एंड-टू-एंड दस्तावेज़ स्वचालन को संभव बनाता है और मानवीय हस्तक्षेप को कम करता है।

दूसरी ओर, उपयोगकर्ता अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुसार कैप्चर किए गए डेटा को बदलने के लिए डेटा परिवर्तन नियमों को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। उदाहरण के लिए चालान/पीओ लाइन आइटम में आइटम कोड और आइटम विवरण को आइटम कोड और आइटम के नाम के अनुसार बदला जा सकता है SKU / इन्वेंट्री प्रबंधन प्रणाली। डेटा का मानकीकृत उपयोग इस नियम इंजन सुविधा द्वारा संभव बनाया गया है।

डेटा सत्यापन के साथ-साथ परिवर्तन नियमों का उपयोग हेडर आइटम या यहां तक ​​कि संसाधित किए जा रहे दस्तावेज़ के लाइन आइटम के लिए भी किया जा सकता है।

जबकि दस्तावेज़ संसाधित किए जा रहे हैं, डेटा परिवर्तन नियम इंजन विभिन्न दस्तावेज़ों से हेडर आइटम और लाइन आइटम डेटा को बदलने और मानकीकरण को सक्षम करने में महत्वपूर्ण है। मानकीकरण सिस्टम पर इनवॉइस में चीजों को खोजना आसान बनाता है और टेक्स्ट को एक समान रखता है।

डेटा परिवर्तन नियम इंजन में यह निर्धारित करने में सहायता करने की क्षमता भी है कि ऑब्जेक्ट पुराने हैं या नहीं। यह एक डेटा परिवर्तन नियम को कॉन्फ़िगर करके पूरा किया जा सकता है जो आइटम कोड या आइटम विवरण की एक सूची प्रदान करता है जो अब पुराने हो चुके हैं और उन्हें नए के साथ बदला जाना चाहिए। KlearStack AI का डेटा परिवर्तन नियम इंजन तब आइटमों को स्वचालित रूप से क्रॉस-चेक करने में सक्षम होगा, यह देखने के लिए कि क्या वे वास्तव में पुराने हैं। उदाहरण के लिए यदि कोई ग्राहक भेजता है एक पीओ जिसमें एक आइटम शामिल है कि एक कंपनी अब आपूर्ति नहीं करती हैक्लियरस्टैक स्वचालित रूप से ऐसी वस्तुओं का पता लगा सकता है और उन्हें सही विकल्प के साथ बदल सकता है, जिससे कीमती समय की अत्यधिक बचत होती है और वृद्धि होती है व्यापार क्षमता।

रूल इंजन फीचर के बारे में बोलते हुए, क्लीयरस्टैक एआई के संस्थापक और सीईओ आशुतोष सैतवाल ने कहा, “ अपने ग्राहकों और भागीदारों के साथ चर्चा से, हमने महसूस किया कि संगठनों के लिए विन्यास योग्य व्यावसायिक नियम होने की आवश्यकता है। हर संगठन के अलग-अलग एसओपी होते हैं; इसलिए, हम समझते हैं कि दस्तावेजों को संसाधित करने के लिए प्रत्येक व्यवसाय में अपने स्वयं के नियम रखने की क्षमता होनी चाहिए।”

वह आगे कहते हैं, “हमने यह भी महसूस किया कि ऐसे समाधानों की मांग थी जो दस्तावेज़ों से डेटा निष्कर्षण से परे हैं। निष्कर्षण अंत नहीं होना चाहिए। दस्तावेज़ खुफिया डेटा निष्कर्षण से परे जाना चाहिए। KlearStack AI मालिकाना AI का उपयोग करके दस्तावेजों को वर्गीकृत, निकालने, डिजिटाइज़ करने, मान्य करने और बदलने का काम करता है, जिससे इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग (IDP) किसी अन्य प्लेटफॉर्म की तरह संभव नहीं है। ”

KlearStack AI के रूल इंजन फीचर द्वारा पेश किए गए कुछ बेजोड़ फायदों में शामिल हैं:

– संगठनों के रूप में दस्तावेजों का आसान क्रॉस-सत्यापन अब एक दस्तावेज़ को दूसरे के साथ जाँचने की प्रक्रिया को स्वचालित कर सकता है और दस्तावेज़ों को मैन्युअल रूप से क्रॉस-चेक करने से बच सकता है।

– असंरचित डेटा और दस्तावेज़ों को संसाधित करते समय उपयोग की जाने वाली भाषा का मानकीकरण करें, चाहे दस्तावेज़ किसी भी आपूर्तिकर्ता या विक्रेता भागीदार से आया हो। यह प्रत्येक दस्तावेज़ को मैन्युअल रूप से बदले बिना स्वचालित रूप से मानकीकृत करने की अनुमति देता है।

– मानव हस्तक्षेप का उन्मूलन क्योंकि सभी डेटा सत्यापन और डेटा परिवर्तन बिना किसी त्रुटि के, सहज तरीके से स्वचालित रूप से किए जाते हैं।

– व्यस्ततम व्यावसायिक मौसमों के दौरान समय-कुशल दस्तावेज़ प्रसंस्करण के कारण उत्पादकता में वृद्धि, व्यवसायों के लिए अपने संगठन के मुख्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय खोलना।

अधिक जानने के लिए, यहां जाएं: https://www.klearstack.com

क्लियरस्टैक के बारे में

बैंकिंग, निर्माण, वाणिज्य, बिल प्रसंस्करण, स्टॉक प्रशासन, चेन ऑटोमेशन प्रदान करने, और अतिरिक्त में मुख्य कंपनियों और फॉर्च्यून 500 फर्मों द्वारा उपयोग किया जाता है, क्लियरस्टैक एक अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रशंसित पुरस्कार विजेता एआई-आधारित उत्तर है जिसे हैंडबुक कार्य को हटाने के लिए पहचाना जाता है।



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ऑस्ट्रेलिया ने नए ग्राहक आईडी दस्तावेजों के लिए ऑप्टस भुगतान की मांग की – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Australia demands Optus pay for new customer ID documents

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मानव चेहरा विशेष है। यह एक साथ सार्वजनिक और निजी है। हमारे चेहरे हमारे बारे में नाजुक विवरण प्रकट करते हैं: आखिर हम कौन हैं, लेकिन इसके अलावा हमारे लिंग, भावनाओं, स्वास्थ्य की स्थिति और अतिरिक्त।

ऑस्ट्रेलिया के सांसदों ने, पूरी दुनिया की तरह, कभी नहीं सोचा था कि हमारे चेहरे के ज्ञान को औद्योगिक पैमाने पर काटा जा सकता है, फिर हमारे स्मार्टफ़ोन से लेकर पुलिस सीसीटीवी कैमरों तक सभी भागों में उपयोग किया जाता है। इसलिए हमें इस बात से अचंभित नहीं होना चाहिए कि हमारे कानूनी दिशानिर्देशों ने चेहरे की पहचान विशेषज्ञता के असाधारण उदय के साथ गति को नहीं बचाया है।

हालांकि हम किस प्रकार के कानूनी दिशानिर्देश चाहते हैं? विशेषज्ञता का उपयोग अच्छे और अस्वस्थ दोनों के लिए किया जा सकता है, इसलिए न तो इस पर प्रतिबंध लगाना और न ही वर्तमान फ्री-फॉर-ऑल अंतिम प्रतीत होता है।

फिर भी, नियामक विफलता ने हमारे पड़ोस को कमजोर से खतरनाक बना दिया है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करता है। अधिकृत छेद को भरने के लिए, हम सुझाव देते हैं कि “आदर्श कानून“: उन कानूनों का अवलोकन जो ऑस्ट्रेलिया के आसपास की सरकारें खतरनाक प्रबंधन के लिए अपना सकती हैं या अनुकूलित कर सकती हैं, सुरक्षित लोगों को अनुमति देते समय चेहरे की पहचान का उपयोग करती हैं।

चेहरे की पहचान की समस्या अनुप्रयुक्त विज्ञान

चेहरे की पहचान के लिए अनुप्रयुक्त विज्ञान के उपयोग के उदाहरण पूरी तरह से हमारी रचनात्मकता द्वारा प्रतिबंधित प्रतीत होते हैं। बहुत से लोग हमारी डिजिटल इकाइयों को अनलॉक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करने के बारे में कुछ भी नहीं मानते हैं। लेकिन इस तकनीक का परीक्षण भी किया गया है या पूरे ऑस्ट्रेलिया में विभिन्न स्थितियों में लागू किया गया है, जिसमें शामिल हैं स्कूलों, हवाई अड्डों, खुदरा दुकानगोल्फ उपकरण और जुआ स्थलतथा कानून स्थापित करने वाली संस्था.

जैसे-जैसे चेहरे की पहचान का उपयोग बढ़ता जा रहा है अनुमानित 20% वार्षिक रूप से, लोगों के लिए भी खतरा है – विशेष रूप से पुलिसिंग जैसे उच्च जोखिम वाले संदर्भों में।

अमेरिका के भीतर, त्रुटि-प्रवण चेहरे की पहचान तकनीक पर निर्भरता के परिणामस्वरूप अन्याय के कुछ मामले सामने आए हैं, विशेष रूप से अश्वेत लोगों को शामिल करना। ये गलत को गले लगाते हैं रॉबर्ट विलियम्स की गिरफ्तारी और नजरबंदीऔर गलत एक युवा अश्वेत लड़की का बहिष्कार डेट्रॉइट में एक कर्लर रिंक से।

दुनिया के कई सबसे बड़े तकनीकी निगम—साथ में मेटा, वीरांगना तथा माइक्रोसॉफ्ट-अपने चेहरे की पहचान से संबंधित प्रदाताओं को कम या बंद कर दिया है। उन्होंने क्लाइंट सुरक्षा और कुशल विनियमन की अनुपस्थिति के बारे में विचारों का हवाला दिया है।

यह प्रशंसनीय है, लेकिन इसने एक प्रकार की “विनियामक-बाजार विफलता” को भी प्रेरित किया है। जबकि इन निगमों ने फिर से खींच लिया है, कम जांच वाले अन्य निगमों ने चेहरे की पहचान बाजार का एक बड़ा हिस्सा लिया है।

अमेरिकी फर्म क्लियरव्यू एआई को ही लें। इसने से अरबों चेहरे की तस्वीरों को बिखेर दिया और अन्य वेबसाइटों ने प्रभावित लोगों की सहमति के बिना, फिर एक फेस-मैचिंग सेवा बनाई जो उसने ऑस्ट्रेलियाई संघीय पुलिस और अन्य कानून प्रवर्तन हमारे निकायों को दुनिया भर में पेश की।

2021 में, ऑस्ट्रेलियाई सूचना और गोपनीयता आयुक्त ने पाया कि प्रत्येक क्लियरव्यू एआई तथा एएफपी ऑस्ट्रेलिया के गोपनीयता कानून का उल्लंघन किया था, हालांकि इस तरह की प्रवर्तन कार्रवाई असामान्य हैं।

फिर भी, ऑस्ट्रेलियाई लोगों को चेहरे की पहचान के उच्च नियमन की आवश्यकता है। यह के भीतर सिद्ध किया गया है ऑस्ट्रेलियाई मानवाधिकार आयोग की 2021 की रिपोर्ट2022 चॉइस जांच मुख्य खुदरा विक्रेताओं द्वारा चेहरे की पहचान विशेषज्ञता के उपयोग में, और विश्लेषण में हमने मानव विशेषज्ञता संस्थान में हमारे एक भाग के रूप में कमीशन किया है आदर्श कानून.

चेहरे की पहचान सुधार के लिए विकल्प

ऑस्ट्रेलिया के पास क्या विकल्प हैं? प्राथमिक कुछ भी नहीं करना है। हालांकि इसका मतलब यह हो सकता है कि हम चेहरे की पहचान लागू विज्ञान के खतरनाक उपयोग से असुरक्षित होने की संभावना रखते हैं, और बड़े पैमाने पर निगरानी की दिशा में हमें अपने वर्तमान प्रक्षेपवक्र पर बनाए रखेंगे।

एक अन्य विकल्प चेहरे की पहचान तकनीक को पूरी तरह से प्रतिबंधित करना हो सकता है। कुछ न्यायालयों ने निश्चित रूप से विशेषज्ञता पर स्थगन की स्थापना की है, हालांकि उनमें कई अपवाद शामिल हैं (रचनात्मक उपयोग के लिए), और सबसे बड़ा एक संक्षिप्त समाधान है।

हमारे विचार में, उच्च सुधार संभावना चेहरे की पहचान लागू विज्ञान के प्रबंधन के लिए एक कानून है कि वे कितने खतरनाक हैं। इस तरह के एक कानून स्पष्ट सार्वजनिक लाभ के साथ चेहरे की पहचान को प्रोत्साहित करेगा, जबकि खतरनाक के खिलाफ बचाव करने में विशेषज्ञता का उपयोग होता है।

चेहरे की पहचान विशेषज्ञता विनियमन के लिए एक जोखिम-आधारित कानून

हमारे पुतला कानून के लिए किसी को भी ऑस्ट्रेलिया में चेहरे की पहचान तकनीकों को विकसित करने या लागू करने की आवश्यकता होगी ताकि मानवाधिकारों के खतरे का आकलन करने के लिए कठोर प्रभाव मूल्यांकन किया जा सके।

जैसे-जैसे खतरे का स्तर बढ़ेगा, वैसे-वैसे अधिकृत आवश्यकताएं या प्रतिबंध भी होंगे। एआई दक्षता और अच्छे ज्ञान प्रशासन के लिए दुनिया भर की आवश्यकताओं के अनुरूप चेहरे की पहचान के लिए बिल्डरों को एक तकनीकी सामान्य जगह में समायोजित करने की भी आवश्यकता होगी।

पुतला कानून उच्च जोखिम पर एक बुनियादी निषेध को समायोजित करता है जो चेहरे की पहचान के कार्यों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, एक “चेहरे का मूल्यांकन” उपयोगिता जिसे लोगों के यौन अभिविन्यास का आकलन करने के लिए माना जाता है, जिसके बाद उनके बारे में चयन करना प्रतिबंधित हो सकता है। (दुर्भाग्य से, यह नहीं है दूर की कौड़ी काल्पनिक।)

मॉडल कानून उच्च जोखिम वाले चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध के तीन अपवाद भी प्रदान करता है:

  1. नियामक एक उच्च-जोखिम उपयोगिता की अनुमति दे सकता है यदि वह विश्वव्यापी मानवाधिकार कानून के तहत आवेदन को उचित मानता है
  2. के लिए एक विशेष अधिकृत व्यवस्था हो सकती है व्यवसायों, एक “फेस वारंट” योजना के साथ, जो इस तरह के विभिन्न वारंटों के साथ निष्पक्ष निरीक्षण की आपूर्ति करेगी
  3. उच्च जोखिम वाले कार्यों का उपयोग ट्यूटोरियल विश्लेषण में भी लागू निरीक्षण के साथ किया जा सकता है।

नियामक और प्रभावित लोगों द्वारा मूल्यांकन

किसी भी कानून को एक नियामक द्वारा लागू शक्तियों और संपत्तियों के साथ लागू करना होगा। यह कौन होना चाहिए?

जिन हितधारकों से हमने परामर्श किया उनमें से अधिकांश – उद्यम ग्राहकों, विशेषज्ञता निगमों और नागरिक समाज के प्रतिनिधियों के साथ-साथ प्रस्तावित ऑस्ट्रेलियाई सूचना आयुक्त (OAIC) ​​का कार्यस्थल चेहरे के नियमन के नियामक होने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हो सकता है। निश्चित रूप से, नाजुक ग्राहक – जैसे कि नौसेना और सुनिश्चित सुरक्षा व्यवसाय – एक विशेष निरीक्षण व्यवस्था भी हो सकती है।

सुधार के लिए दूसरा अब है

हमने किसी भी तरह से पूरे नागरिक समाज, व्यापार और अधिकारियों के इतने सारे दल और लोगों को चेहरे की पहचान विशेषज्ञता सुधार की आवश्यकता पर इतना व्यस्त और गठबंधन नहीं देखा है। यह ऑस्ट्रेलिया की विशेषज्ञता परिषद और चॉइस दोनों के मॉडल कानून के समर्थन में दिखाई देता है।

चेहरे की पहचान के उपयोग में असाधारण वृद्धि और हितधारकों के बीच बढ़ती आम सहमति को देखते हुए, संघीय अटॉर्नी-जनरल को इस दूसरे को जब्त करना चाहिए और राष्ट्रव्यापी सुधार का नेतृत्व करना चाहिए। पहली प्राथमिकता एक संघीय चालान पेश करना है – जो कि हमारे मॉडल कानून पर आधारित हो सकता है। चेहरे की पहचान पर ऑस्ट्रेलियाई कानून में सामंजस्य स्थापित करने के लिए अटॉर्नी-जनरल को राज्यों और क्षेत्रों के साथ भी सहयोग करना चाहिए।

यह प्रस्तावित सुधार अपने आप में महत्वपूर्ण है: हम सक्षम नहीं कर सकते अनुप्रयुक्त विज्ञान सफलतापूर्वक अनियमित रहने के लिए। यह यह भी दिखा सकता है कि ऑस्ट्रेलिया किस तरह से नवीनतम तकनीक के खतरनाक उपयोगों से बचाव के लिए कानून का उपयोग कर सकता है, जबकि साथ ही सार्वजनिक लाभ के लिए नवाचार को प्रोत्साहित कर सकता है।

मॉडल कानून के बारे में अतिरिक्त जानकारी हमारी रिपोर्ट में मौजूद होगी”चेहरे की पहचान तकनीक: एक मॉडल कानून की ओर।”


नई रिपोर्ट चेहरे की पहचान तकनीक के नियमन का खाका पेश करती है


के द्वारा दिया गया
बातचीत


यह पाठ से पुनर्प्रकाशित है बातचीत एक इन्वेंटिव कॉमन्स लाइसेंस के नीचे। जानें मूल लेख.

उद्धरण:
एक निगरानी समाज से बचना: चेहरे की पहचान तकनीक में उच्च दिशानिर्देश कैसे लगा सकते हैं (2022, 27 सितंबर)
27 सितंबर 2022 को लिया गया
https://techxplore.com/information/2022-09-surveillance-society-rein-facial-रिकग्निशन.html से

यह दस्तावेज़ कॉपीराइट का विषय है। व्यक्तिगत जांच या विश्लेषण के उद्देश्य से किसी भी ईमानदार सौदे के अलावा, नहीं
आधा भी लिखित अनुमति के बिना पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। सामग्री सामग्री केवल डेटा कार्यों के लिए आपूर्ति की जाती है।



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Como a IA está mudando ate o jeito que jogamos पोकर – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Como a IA está mudando até o jeito que jogamos poker

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परीक्षण करना का एक अभिन्न अंग है सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट. हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हमारे ग्राहक हमारे सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम को अनमोल और त्रुटि-मुक्त खोजते रहें। हमें अपने विकल्पों का परीक्षण करना होगा और सुनिश्चित करना होगा कि वे सही तरीके से काम कर रहे हैं। यदि हमारे पास हमारे सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के लिए आकलन नहीं है, तो अंततः देनदारियां हानिकारक होंगी।

पहली नज़र में। आप मानेंगे कि कंपनियां एआई-पावर्ड ऑटोमेशन इंस्ट्रूमेंट्स के साथ लोगों का आदान-प्रदान क्यों करेंगी? हालांकि जवाब सीधा है: एआई उत्पादन की गुणवत्ता को बढ़ाते हुए कीमतों को कम करने में मदद कर सकता है।

हालाँकि रुकिए, और भी बहुत कुछ है। इस ब्लॉग में हम देखेंगे कि कैसे हम परीक्षण प्रक्रिया के एक हिस्से को स्वचालित करने के लिए सिंथेटिक इंटेलिजेंस का उपयोग करने में सक्षम हैं।

एआई क्या है, और हम इसका उपयोग स्वचालन परीक्षण के लिए क्यों करते हैं

सिंथेटिक इंटेलिजेंस (एआई) लैपटॉप विज्ञान का एक अनुशासन है जो चतुर मशीनों को बनाने पर केंद्रित है जो लोगों की तरह मान सकते हैं और काम कर सकते हैं। एआई का इस्तेमाल ऑटोमेशन टेस्टिंग के साथ-साथ कई तरह के कामों के लिए किया जाता है।

ऑटोमेशन टेस्टिंग एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम इंस्ट्रूमेंट का उपयोग चेक इंस्टेंस को निष्पादित करने और अपेक्षित परिणामों की रोबोटिक रूप से जांच करने के लिए करता है। स्वचालन परीक्षण उपयोगिता कार्यक्षमता, दक्षता और स्थिरता की जांच कर सकता है। एआई-आधारित परीक्षण उपकरण हमारे स्वचालित आकलन की प्रभावशीलता को विकसित करने और चेक स्क्रिप्ट रखने के समय को कम करके बढ़ा सकते हैं।

हालांकि, पारंपरिक स्वचालित परीक्षण उपकरण महंगे और देखभाल करने में समय लेने वाले होंगे। पहल शुरू करने में परीक्षण के महत्व के कारण, कई कंपनियां कुशल ब्लैक फील्ड टेस्टर्स को काम पर रखने और खरीदने का सहारा लेती हैं गाइडवायर परीक्षक सेवाएं.

ये भरोसेमंद परीक्षक आपके नेट उद्देश्यों और अन्य पहलों के लिए परीक्षण प्रक्रिया को कारगर बनाने में सहायता कर सकते हैं। यह आपके नेट यूटिलिटी के कोडबेस के लिए चेक स्क्रिप्ट पर काम करके आपके नेट उद्देश्यों के परीक्षण को स्वचालित कर सकता है। आप परीक्षण अनुभव उत्पन्न करने के लिए गाइडवायर स्वचालित परीक्षण ढांचे का भी उपयोग कर सकते हैं, जिसका उपयोग आपके परीक्षण पाठ्यक्रम की प्रगति का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।

साथ ही, यह मुख्य रूप से जांच के नीचे के उपकरण के आधार पर रोबोटिक रूप से परीक्षण उदाहरणों का उत्पादन करके अतिरिक्त पूर्ण जांच सुरक्षा प्रदान करेगा। परीक्षण प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करते हुए, हम परीक्षण की सामान्य कीमत में कटौती करने में सक्षम हैं, जबकि यह सुनिश्चित करते हुए कि हमारा सॉफ्टवेयर प्रोग्राम सीमा के शीर्ष पर है। आइए एक नजर डालते हैं कि एआई आकलन को स्वचालित करने में कैसे मदद कर सकता है।

  • एआई उपकरण चेक परिस्थितियाँ बना सकते हैं

सिस्टम के प्रदर्शन और इसके माध्यम से बहने वाली जानकारी को समझकर, एआई ऐसे चेक इंस्टेंस उत्पन्न कर सकता है जो किसी अन्य मामले में लोगों के लिए अकल्पनीय हो सकता है। यह परीक्षण के दौरान महत्वपूर्ण समय और स्रोतों को बचा सकता है। यह परिणामों की सटीकता को भी बढ़ा सकता है।

चेक इंस्टेंस बनाने के लिए, AI को पहले चेक के नीचे के सिस्टम को समझना चाहिए। इसे कई रणनीतियों के माध्यम से समाप्त किया जा सकता है, दस्तावेज़ीकरण का अध्ययन करने, कोड का विश्लेषण करने या आदतों को देखने के बराबर। जैसे ही एआई को सिस्टम की समझ होगी, यह संभवत: चेक इंस्टेंस उत्पन्न करना शुरू कर देगा।

चेक इंस्टेंस उत्पन्न करने के कई वैकल्पिक तरीके हैं। बाउंड्री वर्थ असेसमेंट में प्रत्याशित भिन्नता के किनारे पर ज्ञान के साथ सिस्टम का परीक्षण करना शामिल है। यदि कोई सिस्टम केवल 1 और 10 के बीच पूर्णांकों को स्वीकार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, तो AI 1, 2, 9 और 10 के मान के साथ चेक इंस्टेंस उत्पन्न कर सकता है।

आपके पास एक चेक सूट होने के बाद, आपको इसे अपनी उपयोगिता में चलाने के लिए कॉन्फ़िगर करना होगा। इसमें प्रत्येक चेक के लिए इनपुट और आउटपुट निर्दिष्ट करना शामिल है। एक बार फिर, आप इसे मैन्युअल रूप से करने में सक्षम हैं या रोबोटिक रूप से आपके लिए कॉन्फ़िगरेशन उत्पन्न करने के लिए एआई उपकरण का उपयोग कर सकते हैं।

अंत में, जैसे ही आपका चेक सूट कॉन्फ़िगर किया गया है, आपको इसे चलाना होगा। इसे मैन्युअल रूप से या एआई उपकरण के माध्यम से समाप्त किया जा सकता है। यदि आप एआई उपकरण का उपयोग कर रहे हैं, तो इसे रोबोटिक रूप से मूल्यांकन और आपूर्ति परिणाम निष्पादित करना चाहिए।

एआई-जनरेटेड टेस्ट इंस्टेंसेस परीक्षण प्रक्रिया में एक उपयोगी उपकरण होगा, जो सुरक्षा प्रदान करता है जिसे प्राप्त करना किसी भी अन्य मामले में असंभव हो सकता है। फिर भी, यह नहीं भूलना महत्वपूर्ण है कि AI अच्छा नहीं है। चेक इंस्टेंस बनाने में मानवीय त्रुटि की संभावना हर समय हो सकती है।

आपूर्ति फ्रीपिक

  • एआई यह तय करने में सहायता कर सकता है कि हमारी स्वचालित परीक्षाएँ निर्माण में काम कर रही हैं या नहीं

यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोड समायोजन प्रतिगमन का परिचय नहीं देते हैं, ट्रेंडी सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम विकास प्रथाएं स्वचालित परीक्षण पर बारीकी से निर्भर करती हैं। फिर भी, यह पता लगाना मुश्किल हो सकता है कि स्वचालित मूल्यांकन काम कर रहे हैं या नहीं जैसा कि विनिर्माण में माना जाता है। यही वह जगह है जहां एआई सहायता कर सकता है।

एआई विनिर्माण कार्यक्रमों के ज्ञान का विश्लेषण कर सकता है ताकि पैटर्न का पता लगाया जा सके कि स्वचालित आकलन सही तरीके से काम कर रहे हैं या नहीं। उदाहरण के लिए, यदि स्वचालित मूल्यांकन संशोधित किए जा रहे सभी कोड को मास्क नहीं करना चाहिए, तो AI इसे स्थापित कर सकता है और ईवेंट कार्यबल को सूचित कर सकता है। एआई उन क्षेत्रों को स्थापित करने में भी मदद कर सकता है जहां स्वचालित मूल्यांकन अप्रभावी हैं और सुधार की कामना करते हैं।

यह सॉफ्टवेयर प्रोग्राम उद्देश्यों की आदतों में अंतर्दृष्टि प्रस्तुत कर सकता है, जो संभावित बिंदुओं को स्थापित करने में सहायता कर सकता है। यह सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के उद्देश्यों की जांच के लिए आवश्यक प्रयास और समय को कम करने में सहायता कर सकता है।

आकलन को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग परीक्षण कीमतों को अतिरिक्त पर्यावरण अनुकूल और सही बनाकर कम करने में मदद कर सकता है। एआई भी बढ़ाने में मदद कर सकता है शुद्धता अतिरिक्त निरंतर परिणामों की पेशकश करके आकलन का। साथ ही, स्वचालित मूल्यांकन एक जांच चक्र को समाप्त करने के लिए आवश्यक समय को कम करने में सहायता कर सकते हैं और परीक्षण पाठ्यक्रम की सामान्य उच्च गुणवत्ता को बढ़ाने में सहायता कर सकते हैं।

परीक्षा को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करते हुए विचारों को संरक्षित करने के मुद्दे

आकलन को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करते समय कुछ बातों का ध्यान रखना चाहिए:

  • सबसे पहले, एआई मानव परीक्षकों के काम को पूरक और बढ़ाने में मदद करता है
  • एआई लगातार विकसित हो रहा है और बदल रहा है, इसलिए नवीनतम विकास के साथ बने रहना महत्वपूर्ण है। परीक्षण की प्रभावशीलता और प्रभावशीलता को बढ़ाने में सहायता के लिए इसे एक अतिरिक्त साधन के रूप में उपयोग करने की आवश्यकता है
  • तीसरा, आकलन को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करते समय, ऐसा करने के खतरों और लाभों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। इसमें उन व्यक्तियों के लिए संभावित प्रभाव शामिल हैं जो सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग कर रहे होंगे

शेष विचार

सिंथेटिक इंटेलिजेंस (एआई) के आशाजनक उद्देश्यों में से एक स्वचालित परीक्षण के अनुशासन के भीतर है। एआई आकलन को स्वचालित करके, कंपनियां यह सुनिश्चित करते हुए पैसा और समय बचा सकती हैं कि उनका माल सबसे अच्छी गुणवत्ता का है।

आकलन को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करने के बहुत सारे फायदे हैं। सबसे पहले, यह संभवतः मानवीय त्रुटि को समाप्त करके आकलन की सटीकता को बढ़ाएगा। दूसरा, यह गाइड एंट्री की आवश्यकता को कम करके परीक्षण प्रक्रिया को तेज करेगा। अंत में, यह संभवतः माल के स्तर को बढ़ाएगा।

स्वचालित परीक्षण के लिए एआई का पूरी तरह से उपयोग करने से पहले कुछ चुनौतियों का समाधान करना होगा। सबसे पहले, एआई सिस्टम चेक आवश्यकताओं को समझना चाहता है। दूसरा, सिस्टम उत्पाद से संबंधित आकलन उत्पन्न करने की क्षमता रखना चाहता है। तीसरा, सिस्टम आकलनों को निष्पादित करने और सही परिणामों की आपूर्ति करने की क्षमता रखना चाहता है।

इन चुनौतियों के बावजूद, AI में स्वचालित परीक्षण की अच्छी क्षमता है। निरंतर विश्लेषण और विकास के साथ, एआई कार्यक्रम फर्मों की जरूरतों को पूरा करने में तेजी से सक्षम होंगे।



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चेहरे की पहचान तकनीक में बेहतर नियम कैसे लगा सकते हैं – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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How better rules can rein in facial recognition tech

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मानव चेहरा विशेष है। यह एक साथ सार्वजनिक और निजी है। हमारे चेहरे हमारे बारे में नाजुक विवरण प्रकट करते हैं: आखिर हम कौन हैं, लेकिन इसके अलावा हमारे लिंग, भावनाओं, स्वास्थ्य की स्थिति और अतिरिक्त।

ऑस्ट्रेलिया के सांसदों ने, पूरी दुनिया की तरह, कभी नहीं सोचा था कि हमारे चेहरे के ज्ञान को औद्योगिक पैमाने पर काटा जा सकता है, फिर हमारे स्मार्टफ़ोन से लेकर पुलिस सीसीटीवी कैमरों तक सभी भागों में उपयोग किया जाता है। इसलिए हमें इस बात से अचंभित नहीं होना चाहिए कि हमारे कानूनी दिशानिर्देशों ने चेहरे की पहचान विशेषज्ञता के असाधारण उदय के साथ गति को नहीं बचाया है।

हालांकि हम किस प्रकार के कानूनी दिशानिर्देश चाहते हैं? विशेषज्ञता का उपयोग अच्छे और अस्वस्थ दोनों के लिए किया जा सकता है, इसलिए न तो इस पर प्रतिबंध लगाना और न ही वर्तमान फ्री-फॉर-ऑल अंतिम प्रतीत होता है।

फिर भी, नियामक विफलता ने हमारे पड़ोस को कमजोर से खतरनाक बना दिया है जो चेहरे की पहचान का उपयोग करता है। अधिकृत छेद को भरने के लिए, हम सुझाव देते हैं कि “आदर्श कानून“: उन कानूनों का अवलोकन जो ऑस्ट्रेलिया के आसपास की सरकारें खतरनाक प्रबंधन के लिए अपना सकती हैं या अनुकूलित कर सकती हैं, सुरक्षित लोगों को अनुमति देते समय चेहरे की पहचान का उपयोग करती हैं।

चेहरे की पहचान की समस्या अनुप्रयुक्त विज्ञान

चेहरे की पहचान के लिए अनुप्रयुक्त विज्ञान के उपयोग के उदाहरण पूरी तरह से हमारी रचनात्मकता द्वारा प्रतिबंधित प्रतीत होते हैं। बहुत से लोग हमारी डिजिटल इकाइयों को अनलॉक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करने के बारे में कुछ भी नहीं मानते हैं। लेकिन इस तकनीक का परीक्षण भी किया गया है या पूरे ऑस्ट्रेलिया में विभिन्न स्थितियों में लागू किया गया है, जिसमें शामिल हैं स्कूलों, हवाई अड्डों, खुदरा दुकानगोल्फ उपकरण और जुआ स्थलतथा कानून स्थापित करने वाली संस्था.

जैसे-जैसे चेहरे की पहचान का उपयोग बढ़ता जा रहा है अनुमानित 20% वार्षिक रूप से, लोगों के लिए भी खतरा है – विशेष रूप से पुलिसिंग जैसे उच्च जोखिम वाले संदर्भों में।

अमेरिका के भीतर, त्रुटि-प्रवण चेहरे की पहचान तकनीक पर निर्भरता के परिणामस्वरूप अन्याय के कुछ मामले सामने आए हैं, विशेष रूप से अश्वेत लोगों को शामिल करना। ये गलत को गले लगाते हैं रॉबर्ट विलियम्स की गिरफ्तारी और नजरबंदीऔर गलत एक युवा अश्वेत लड़की का बहिष्कार डेट्रॉइट में एक कर्लर रिंक से।

दुनिया के कई सबसे बड़े तकनीकी निगम—साथ में मेटा, वीरांगना तथा माइक्रोसॉफ्ट-अपने चेहरे की पहचान से संबंधित प्रदाताओं को कम या बंद कर दिया है। उन्होंने क्लाइंट सुरक्षा और कुशल विनियमन की अनुपस्थिति के बारे में विचारों का हवाला दिया है।

यह प्रशंसनीय है, लेकिन इसने एक प्रकार की “विनियामक-बाजार विफलता” को भी प्रेरित किया है। जबकि इन निगमों ने फिर से खींच लिया है, कम जांच वाले अन्य निगमों ने चेहरे की पहचान बाजार का एक बड़ा हिस्सा लिया है।

अमेरिकी फर्म क्लियरव्यू एआई को ही लें। इसने से अरबों चेहरे की तस्वीरों को बिखेर दिया और अन्य वेबसाइटों ने प्रभावित लोगों की सहमति के बिना, फिर एक फेस-मैचिंग सेवा बनाई जो उसने ऑस्ट्रेलियाई संघीय पुलिस और अन्य कानून प्रवर्तन हमारे निकायों को दुनिया भर में पेश की।

2021 में, ऑस्ट्रेलियाई सूचना और गोपनीयता आयुक्त ने पाया कि प्रत्येक क्लियरव्यू एआई तथा एएफपी ऑस्ट्रेलिया के गोपनीयता कानून का उल्लंघन किया था, हालांकि इस तरह की प्रवर्तन कार्रवाई असामान्य हैं।

फिर भी, ऑस्ट्रेलियाई लोगों को चेहरे की पहचान के उच्च नियमन की आवश्यकता है। यह के भीतर सिद्ध किया गया है ऑस्ट्रेलियाई मानवाधिकार आयोग की 2021 की रिपोर्ट2022 चॉइस जांच मुख्य खुदरा विक्रेताओं द्वारा चेहरे की पहचान विशेषज्ञता के उपयोग में, और विश्लेषण में हमने मानव विशेषज्ञता संस्थान में हमारे एक भाग के रूप में कमीशन किया है आदर्श कानून.

चेहरे की पहचान सुधार के लिए विकल्प

ऑस्ट्रेलिया के पास क्या विकल्प हैं? प्राथमिक कुछ भी नहीं करना है। हालांकि इसका मतलब यह हो सकता है कि हम चेहरे की पहचान लागू विज्ञान के खतरनाक उपयोग से असुरक्षित होने की संभावना रखते हैं, और बड़े पैमाने पर निगरानी की दिशा में हमें अपने वर्तमान प्रक्षेपवक्र पर बनाए रखेंगे।

एक अन्य विकल्प चेहरे की पहचान तकनीक को पूरी तरह से प्रतिबंधित करना हो सकता है। कुछ न्यायालयों ने निश्चित रूप से विशेषज्ञता पर स्थगन की स्थापना की है, हालांकि उनमें कई अपवाद शामिल हैं (रचनात्मक उपयोग के लिए), और सबसे बड़ा एक संक्षिप्त समाधान है।

हमारे विचार में, उच्च सुधार संभावना चेहरे की पहचान लागू विज्ञान के प्रबंधन के लिए एक कानून है कि वे कितने खतरनाक हैं। इस तरह के एक कानून स्पष्ट सार्वजनिक लाभ के साथ चेहरे की पहचान को प्रोत्साहित करेगा, जबकि खतरनाक के खिलाफ बचाव करने में विशेषज्ञता का उपयोग होता है।

चेहरे की पहचान विशेषज्ञता विनियमन के लिए एक जोखिम-आधारित कानून

हमारे पुतला कानून के लिए किसी को भी ऑस्ट्रेलिया में चेहरे की पहचान तकनीकों को विकसित करने या लागू करने की आवश्यकता होगी ताकि मानवाधिकारों के खतरे का आकलन करने के लिए कठोर प्रभाव मूल्यांकन किया जा सके।

जैसे-जैसे खतरे का स्तर बढ़ेगा, वैसे-वैसे अधिकृत आवश्यकताएं या प्रतिबंध भी होंगे। एआई दक्षता और अच्छे ज्ञान प्रशासन के लिए दुनिया भर की आवश्यकताओं के अनुरूप चेहरे की पहचान के लिए बिल्डरों को एक तकनीकी सामान्य जगह में समायोजित करने की भी आवश्यकता होगी।

पुतला कानून उच्च जोखिम पर एक बुनियादी निषेध को समायोजित करता है जो चेहरे की पहचान के कार्यों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, एक “चेहरे का मूल्यांकन” उपयोगिता जिसे लोगों के यौन अभिविन्यास का आकलन करने के लिए माना जाता है, जिसके बाद उनके बारे में चयन करना प्रतिबंधित हो सकता है। (दुर्भाग्य से, यह नहीं है दूर की कौड़ी काल्पनिक।)

मॉडल कानून उच्च जोखिम वाले चेहरे की पहचान तकनीक पर प्रतिबंध के तीन अपवाद भी प्रदान करता है:

  1. नियामक एक उच्च-जोखिम उपयोगिता की अनुमति दे सकता है यदि वह विश्वव्यापी मानवाधिकार कानून के तहत आवेदन को उचित मानता है
  2. के लिए एक विशेष अधिकृत व्यवस्था हो सकती है व्यवसायों, एक “फेस वारंट” योजना के साथ, जो इस तरह के विभिन्न वारंटों के साथ निष्पक्ष निरीक्षण की आपूर्ति करेगी
  3. उच्च जोखिम वाले कार्यों का उपयोग ट्यूटोरियल विश्लेषण में भी लागू निरीक्षण के साथ किया जा सकता है।

नियामक और प्रभावित लोगों द्वारा मूल्यांकन

किसी भी कानून को एक नियामक द्वारा लागू शक्तियों और संपत्तियों के साथ लागू करना होगा। यह कौन होना चाहिए?

जिन हितधारकों से हमने परामर्श किया उनमें से अधिकांश – उद्यम ग्राहकों, विशेषज्ञता निगमों और नागरिक समाज के प्रतिनिधियों के साथ-साथ प्रस्तावित ऑस्ट्रेलियाई सूचना आयुक्त (OAIC) ​​का कार्यस्थल चेहरे के नियमन के नियामक होने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हो सकता है। निश्चित रूप से, नाजुक ग्राहक – जैसे कि नौसेना और सुनिश्चित सुरक्षा व्यवसाय – एक विशेष निरीक्षण व्यवस्था भी हो सकती है।

सुधार के लिए दूसरा अब है

हमने किसी भी तरह से पूरे नागरिक समाज, व्यापार और अधिकारियों के इतने सारे दल और लोगों को चेहरे की पहचान विशेषज्ञता सुधार की आवश्यकता पर इतना व्यस्त और गठबंधन नहीं देखा है। यह ऑस्ट्रेलिया की विशेषज्ञता परिषद और चॉइस दोनों के मॉडल कानून के समर्थन में दिखाई देता है।

चेहरे की पहचान के उपयोग में असाधारण वृद्धि और हितधारकों के बीच बढ़ती आम सहमति को देखते हुए, संघीय अटॉर्नी-जनरल को इस दूसरे को जब्त करना चाहिए और राष्ट्रव्यापी सुधार का नेतृत्व करना चाहिए। पहली प्राथमिकता एक संघीय चालान पेश करना है – जो कि हमारे मॉडल कानून पर आधारित हो सकता है। चेहरे की पहचान पर ऑस्ट्रेलियाई कानून में सामंजस्य स्थापित करने के लिए अटॉर्नी-जनरल को राज्यों और क्षेत्रों के साथ भी सहयोग करना चाहिए।

यह प्रस्तावित सुधार अपने आप में महत्वपूर्ण है: हम सक्षम नहीं कर सकते अनुप्रयुक्त विज्ञान सफलतापूर्वक अनियमित रहने के लिए। यह यह भी दिखा सकता है कि ऑस्ट्रेलिया किस तरह से नवीनतम तकनीक के खतरनाक उपयोगों से बचाव के लिए कानून का उपयोग कर सकता है, जबकि साथ ही सार्वजनिक लाभ के लिए नवाचार को प्रोत्साहित कर सकता है।

मॉडल कानून के बारे में अतिरिक्त जानकारी हमारी रिपोर्ट में मौजूद होगी”चेहरे की पहचान तकनीक: एक मॉडल कानून की ओर।”


नई रिपोर्ट चेहरे की पहचान तकनीक के नियमन का खाका पेश करती है


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बातचीत


यह पाठ से पुनर्प्रकाशित है बातचीत एक इन्वेंटिव कॉमन्स लाइसेंस के नीचे। जानें मूल लेख.

उद्धरण:
एक निगरानी समाज से बचना: चेहरे की पहचान तकनीक में उच्च दिशानिर्देश कैसे लगा सकते हैं (2022, 27 सितंबर)
27 सितंबर 2022 को लिया गया
https://techxplore.com/information/2022-09-surveillance-society-rein-facial-रिकग्निशन.html से

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