Manusia dalam gelung (HITL)

Adakah Mempunyai Human-in-the-Loop atau Intervensi Manusia diperlukan untuk Projek AI/ML

Kecerdasan buatan semakin meluas, dengan syarikat merentas pelbagai industri menggunakan AI untuk menyampaikan perkhidmatan pelanggan yang luar biasa, meningkatkan produktiviti, menyelaraskan operasi dan membawa pulang ROI.

Walau bagaimanapun, syarikat percaya bahawa melaksanakan penyelesaian berasaskan AI adalah penyelesaian sekali sahaja dan akan terus melaksanakan keajaibannya dengan cemerlang. Namun, itu bukan cara AI berfungsi. Walaupun anda adalah organisasi yang paling cenderung AI, anda mesti mempunyai manusia-dalam-gelung (HITL) untuk meminimumkan risiko dan memaksimumkan faedah.

Tetapi adakah campur tangan manusia diperlukan dalam projek AI? Mari kita ketahui.

AI memperkasakan perniagaan untuk mencapai automasi, memperoleh cerapan, meramalkan permintaan dan jualan, serta menyediakan perkhidmatan pelanggan yang sempurna. Walau bagaimanapun, sistem AI tidak berdikari. Tanpa campur tangan manusia, AI boleh membawa akibat yang tidak diingini. Sebagai contoh, Zillow, firma hartanah digital berkuasa AI, terpaksa menutup kedai kerana algoritma proprietarinya gagal menyampaikan keputusan yang tepat.

Campur tangan manusia adalah keperluan proses dan keperluan reputasi, kewangan, etika dan peraturan. Sepatutnya ada a manusia di belakang mesin untuk memastikan semakan dan imbangan AI tersedia.

Menurut laporan IBM ini, pihak halangan utama kepada penggunaan AI termasuk kekurangan kemahiran AI (34%), terlalu banyak kerumitan data (24%), dan lain-lain. Penyelesaian AI hanya sebaik data yang dimasukkan ke dalamnya. Data dan algoritma yang boleh dipercayai dan tidak berat sebelah menentukan keberkesanan projek.

Apakah itu Human-in-the-Loop?

Model AI tidak boleh membuat ramalan tepat 100% kerana pemahaman mereka tentang alam sekitar adalah berdasarkan model statistik. Untuk mengelakkan ketidakpastian, maklum balas daripada manusia membantu sistem AI mengubah suai dan menyesuaikan pemahamannya tentang dunia.

manusia-dalam-gelung (HITL) ialah konsep yang digunakan dalam membangunkan penyelesaian AI dengan memanfaatkan mesin dan kecerdasan manusia. Dalam pendekatan HITL konvensional, penglibatan manusia berlaku dalam gelung berterusan latihan, penalaan halus, ujian dan latihan semula.

Faedah model HITL

Model HITL mempunyai beberapa kelebihan untuk latihan model berasaskan ML, terutamanya apabila data latihan adalah terhad atau dalam senario kes tepi. Selain itu, berbanding dengan penyelesaian automatik sepenuhnya, kaedah HITL memberikan hasil yang lebih pantas dan berkesan. Tidak seperti sistem automatik, manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengambil dengan cepat daripada pengalaman dan pengetahuan mereka untuk mencari penyelesaian kepada isu.

Akhir sekali, berbanding dengan penyelesaian manual atau automatik sepenuhnya, mempunyai model manusia-dalam-gelung atau hibrid boleh membantu perniagaan mengawal tahap automasi sambil mengembangkan automasi pintar. Mempunyai pendekatan HITL membantu meningkatkan keselamatan dan ketepatan pembuatan keputusan AI.

Cabaran apabila melaksanakan Human-in-the-Loop

Ai Cabaran

Melaksanakan HITL bukanlah tugas yang mudah, terutamanya kerana kejayaan penyelesaian AI bergantung pada kualiti data latihan yang digunakan untuk melatih sistem.

Bersama-sama dengan data latihan, anda juga memerlukan orang yang dilengkapi untuk mengendalikan data, alatan dan teknik untuk beroperasi dalam persekitaran tertentu itu. Akhir sekali, sistem AI harus berjaya disepadukan ke dalam aliran kerja dan teknologi warisan untuk meningkatkan produktiviti dan kecekapan.

Aplikasi Berpotensi

HITL digunakan untuk menyediakan data berlabel dengan tepat untuk latihan model ML. Selepas pelabelan, langkah seterusnya ialah menala data berdasarkan model dengan mengklasifikasikan sarung tepi, overfitting atau menetapkan kategori baharu. Dalam setiap langkah, interaksi manusia adalah kritikal, kerana maklum balas berterusan boleh membantu menjadikan model ML lebih pintar, lebih tepat dan lebih pantas.

Walaupun kecerdasan buatan memenuhi beberapa industri, ia digunakan secara meluas dalam penjagaan kesihatan. Untuk meningkatkan kecekapan keupayaan diagnostik alat AI, ia perlu dibimbing dan dilatih oleh manusia.

Apakah Pembelajaran Mesin Manusia-dalam-Gelung?

manusia-dalam-Pembelajaran mesin gelung menandakan penglibatan manusia semasa latihan dan penggunaan model berasaskan ML. Menggunakan kaedah ini, model ML dilatih untuk memahami dan membalas berdasarkan niat pengguna dan bukannya kandungan pra-bina. Dengan cara ini, pengguna boleh mengalami penyelesaian yang diperibadikan dan diperibadikan untuk pertanyaan mereka. Memandangkan semakin ramai orang menggunakan perisian tersebut, kecekapan dan ketepatannya boleh dipertingkatkan berdasarkan maklum balas HITL.

Bagaimanakah HITL meningkatkan Pembelajaran Mesin?

Human-in-the-loop meningkatkan kecekapan model pembelajaran mesin dalam tiga cara. Mereka ialah:

Proses Hitl Untuk Meningkatkan Ml

Maklum balas: Salah satu tujuan utama pendekatan HITL adalah untuk memberikan maklum balas kepada sistem, yang membolehkan penyelesaian AI untuk belajar, melaksanakan dan menghasilkan ramalan yang tepat.

Sahkan: Campur tangan manusia boleh membantu mengesahkan ketulenan dan ketepatan ramalan yang dibuat oleh algoritma pembelajaran mesin.

Cadangkan Penambahbaikan: Manusia mahir dalam mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan mencadangkan perubahan yang diperlukan untuk sistem.

Gunakan Kes

Beberapa kes penggunaan HITL yang terkenal ialah:

Netflix menggunakan human-in-the-loop untuk menjana syor filem dan rancangan TV berdasarkan sejarah carian pengguna sebelumnya.

Enjin carian Google berfungsi pada prinsip 'Human-in-the-Loop' untuk memilih kandungan berdasarkan perkataan yang digunakan dalam pertanyaan carian.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Mitos Penggunaan Istilah "Manusia dalam Lingkaran"

Tidak semua tentang manusia dalam gelung adalah cerah dan boleh dipercayai. Terdapat perbalahan serius di kalangan pakar terhadap mereka yang meminta lebih banyak 'campur tangan manusia' dalam sistem AI.

Sama ada manusia berada dalam, hidup, atau di mana-mana berhampiran gelung untuk mengawasi sistem yang kompleks seperti AI, ia boleh membawa kepada akibat yang tidak diingini. Penyelesaian automatik berasaskan AI membuat keputusan dalam milisaat, yang menjadikannya mustahil untuk membolehkan manusia membuat interaksi bermakna dengan sistem.

  • Adalah mustahil untuk manusia berinteraksi secara bermakna dengan semua bahagian AI (penderia, data, penggerak dan algoritma ML) dengan memahami dan menyelia bahagian bergerak yang saling bergantung ini.
  • Tidak semua orang boleh menyemak kod yang dibenamkan dalam sistem dalam masa nyata. Sumbangan seorang pakar manusia diperlukan pada peringkat pembinaan awal dan sepanjang keseluruhan kitaran hayat.
  • Sistem berasaskan AI diperlukan untuk membuat keputusan separa saat, sensitif masa. Dan meminta manusia menjeda momentum dan kesinambungan sistem ini boleh dikatakan mustahil.
  • Terdapat risiko yang lebih besar yang dikaitkan dengan HITL apabila campur tangan berada di lokasi terpencil. Masa ketinggalan, isu rangkaian, isu lebar jalur dan kelewatan lain boleh memberi kesan kepada projek. Lebih-lebih lagi, orang ramai cenderung bosan apabila berurusan dengan mesin autonomi.
  • Dengan automasi berkembang pesat, kemahiran yang diperlukan untuk memahami sistem kompleks ini semakin berkurangan. Sebagai tambahan kepada kemahiran antara disiplin dan kompas etika, adalah penting untuk memahami konteks sistem dan menentukan tahap manusia dalam gelung.

Memahami mitos yang dikaitkan dengan pendekatan human-in-the-loop akan membantu membangunkan penyelesaian AI yang beretika, mematuhi undang-undang dan berkesan.

Sebagai sebuah perniagaan yang cuba membangunkan penyelesaian AI, anda perlu bertanya kepada diri sendiri apakah maksud "manusia dalam gelung" dan sama ada mana-mana manusia boleh menjeda, merenung, menganalisis dan mengambil tindakan yang sewajarnya semasa bekerja pada mesin.

Adakah sistem Human-in-the-Loop boleh berskala?

Walaupun kaedah HITL biasanya digunakan semasa fasa awal pembangunan aplikasi AI, kaedah ini harus berskala apabila aplikasi berkembang. Mempunyai human-in-the-loop boleh menjadikan kebolehskalaan sebagai satu cabaran kerana ia menjadi mahal, tidak boleh dipercayai dan memakan masa. Dua penyelesaian boleh menjadikan kebolehskalaan satu kemungkinan: satu, menggunakan model ML yang boleh ditafsir, dan satu lagi, algoritma pembelajaran dalam talian.

Yang pertama boleh dilihat lebih sebagai ringkasan terperinci data yang boleh membantu model HITL mengendalikan sejumlah besar data. Dalam model terakhir, algoritma terus belajar dan menyesuaikan diri dengan sistem dan keadaan baharu.

Human-in-the-Loop: Pertimbangan Etika

Sebagai manusia, kita bangga menjadi pembawa bendera etika dan kesopanan. Kami membuat keputusan berdasarkan pertimbangan etika dan praktikal kami.

Tetapi apa yang akan berlaku jika robot tidak mematuhi perintah manusia kerana keadaan mendesak?

Bagaimana ia akan bertindak balas dan bertindak tanpa campur tangan manusia?

Etika bergantung pada tujuan robot diprogramkan untuk dilakukan. Sekiranya sistem automatik terhad kepada pembersihan atau dobi, kesannya terhadap kehidupan atau kesihatan manusia adalah minimum. Sebaliknya, jika robot diprogramkan untuk melaksanakan tugas hidup dan mati yang kritikal dan kompleks, ia sepatutnya dapat memutuskan sama ada untuk mematuhi perintah atau tidak.

Pembelajaran yang diselia

Penyelesaian kepada dilema ini ialah memperoleh set data maklumat sumber ramai tentang cara terbaik untuk melatih mesin autonomi untuk mengendalikan dilema etika.

Menggunakan maklumat ini, kami boleh memberikan sensitiviti seperti manusia yang meluas kepada robot. Didalam pembelajaran di bawah seliaan sistem, manusia mengumpul data dan melatih model menggunakan sistem maklum balas. Dengan maklum balas manusia-dalam-gelung, sistem AI boleh dibina untuk memahami konteks sosio-ekonomi, hubungan interpersonal, kecenderungan emosi dan pertimbangan etika.

Ia adalah yang terbaik untuk mempunyai manusia di belakang mesin!

Model pembelajaran mesin berkembang maju dengan kuasa data yang boleh dipercayai, tepat dan berkualiti yang ditag, dilabel dan diberi anotasi. Dan proses ini dijalankan oleh manusia, dan dengan data latihan ini, model ML dibuat mampu menganalisis, memahami dan bertindak sendiri. Campur tangan manusia adalah kritikal pada setiap peringkat — memberikan cadangan, maklum balas dan pembetulan.

Oleh itu, jika penyelesaian berasaskan AI anda bergelora di bawah kelemahan data yang ditag dan dilabel yang tidak mencukupi, memaksa anda untuk mencapai hasil yang kurang daripada sempurna, anda perlu bekerjasama dengan Shaip, pakar pengumpulan data yang terkemuka di pasaran.

Kami mengambil kira maklum balas "human-in-the-loop" untuk memastikan penyelesaian AI anda mencapai prestasi yang dipertingkatkan pada setiap masa. Hubungi kami untuk menerokai keupayaan kami.

Kongsi sosial

Awak juga mungkin menyukai