Člověk ve smyčce (HITL)

Vyžaduje pro projekt AI/ML mít člověka ve smyčce nebo lidský zásah

Umělá inteligence se rychle stává všudypřítomným, přičemž společnosti v různých odvětvích využívají umělou inteligenci k poskytování výjimečných zákaznických služeb, zvyšování produktivity, zefektivňování operací a přinášení návratnosti investic.

Společnosti však věří, že implementace řešení založených na AI je jednorázovým řešením a bude i nadále skvěle fungovat. Takhle ale AI nefunguje. I když jste organizací nejvíce nakloněnou AI, musíte mít člověk ve smyčce (HITL) minimalizovat rizika a maximalizovat výhody.

Je ale v projektech umělé inteligence nutný lidský zásah? Pojďme to zjistit.

Umělá inteligence umožňuje podnikům dosáhnout automatizace, získat přehled, předpovídat poptávku a prodej a poskytovat dokonalé služby zákazníkům. Systémy AI však nejsou samospasitelné. Bez lidského zásahu může mít AI nechtěné následky. Například společnost Zillow, digitální realitní společnost s umělou inteligencí, musela zavřít obchod, protože její proprietární algoritmus selhal. přesné výsledky.

Lidský zásah je procesní nezbytností a reputační, finanční, etický a regulační požadavek. Mělo by tam být a člověk za strojem abychom zajistili, že AI kontroly a rovnováhy jsou na místě.

Podle této zprávy IBM, hlavní překážky přijetí AI zahrnují nedostatek dovedností AI (34 %), přílišnou složitost dat (24 %) a další. Řešení AI je jen tak dobré, jak dobrá jsou data, která jsou do něj vložena. Spolehlivá a nezkreslená data a algoritmus určují efektivitu projektu.

Co je to Human-in-the-Loop?

Modely AI nemohou dělat 100% přesné předpovědi, protože jejich chápání prostředí je založeno na statistických modelech. Aby se předešlo nejistotě, zpětná vazba od lidí pomáhá systému AI vyladit a upravit jeho chápání světa.

Člověk v-smyčka (HITL) je koncept používaný při vývoji řešení AI s využitím stroje a lidské inteligence. V konvenčním přístupu HITL probíhá zapojení člověka do nepřetržité smyčky školení, dolaďování, testování a přeškolování.

Výhody HITL modelu

Model HITL má několik výhod pro trénování modelů založených na ML, zvláště když tréninková data je vzácné nebo v okrajových případech. Navíc ve srovnání s plně automatizovaným řešením přináší metoda HITL rychlejší a efektivnější výsledky. Na rozdíl od automatizovaných systémů mají lidé vrozenou schopnost rychle čerpat ze svých zkušeností a znalostí, aby našli řešení problémů.

A konečně, ve srovnání s plně manuálním nebo plně automatizovaným řešením může mít model typu člověk ve smyčce nebo hybridní model pomoci podnikům řídit úroveň automatizace a zároveň rozšířit inteligentní automatizaci. Přístup HITL pomáhá zlepšit bezpečnost a přesnost rozhodování AI.

Výzvy při implementaci Human-in-the-Loop

Ai challenges

Implementace HITL není snadný úkol, zejména proto, že úspěch řešení AI závisí na kvalitě trénovacích dat používaných k trénování systému.

Spolu s tréninkovými daty potřebujete také lidi vybavené pro práci s daty, nástroji a technikami pro práci v tomto konkrétním prostředí. A konečně, systém AI by měl být úspěšně integrován do starších pracovních postupů a technologií, aby se zvýšila produktivita a efektivita.

Potenciální aplikace

HITL se používá k poskytování přesně označených dat pro trénování modelu ML. Po označení je dalším krokem vyladění dat na základě modelu klasifikací okrajových případů, přesazením nebo přiřazením nových kategorií. V každém kroku lidská interakce je zásadní, protože neustálá zpětná vazba může pomoci učinit model ML chytřejší, přesnější a rychlejší.

Přestože umělá inteligence funguje v několika průmyslových odvětvích, ve zdravotnictví se hojně využívá. Aby se zlepšila účinnost diagnostických schopností nástroje AI, musí být řízen a trénován lidmi.

Co je strojové učení Human-in-the-Loop?

Člověk v-smyčka Strojové učení označuje zapojení lidí do výcviku a zavádění modelů založených na praní peněz. Pomocí této metody je model ML trénován tak, aby porozuměl a oplácel na základě záměru uživatele spíše než předem vytvořeného obsahu. Tímto způsobem mohou uživatelé zažít personalizovaná a přizpůsobená řešení pro jejich dotazy. Jak software používá stále více lidí, jeho účinnost a přesnost lze zlepšit na základě zpětné vazby HITL.

Jak HITL zlepšuje strojové učení?

Human-in-the-loop zlepšuje efektivitu modelu strojového učení třemi způsoby. Oni jsou:

Hitl process to improve ml

Zpětná vazba: Jedním z primárních účelů přístupu HITL je poskytovat zpětnou vazbu systému, což umožňuje řešení AI učit se, implementovat a přicházet s přesnými předpovědi.

Ověření: Lidský zásah může pomoci ověřit pravost a přesnost předpovědí, které učinil algoritmy strojového učení.

Navrhněte vylepšení: Lidé jsou zběhlí v identifikaci oblastí pro zlepšení a navrhování změn nezbytných pro systém.

Případy užití

Některé z prominentních případů použití HITL jsou:

Netflix využívá člověka ve smyčce ke generování doporučení filmů a televizních pořadů na základě předchozí historie vyhledávání uživatele.

Vyhledávač Google funguje na principech „Human-in-the-Loop“ a vybírá obsah na základě slov použitých ve vyhledávacím dotazu.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Mýty o používání termínu „člověk na smyčce“

Ne všechno na human-in-the-loop je růžové a spolehlivé. Mezi odborníky existuje vážný spor proti těm, kteří volají po větším „vměšování lidí“ do systémů umělé inteligence.

Ať už jsou lidé ve smyčce, na nebo kdekoli poblíž, aby dohlíželi na složité systémy, jako je umělá inteligence, mohlo by to vést k nechtěným následkům. Automatizovaná řešení založená na AI dělají rozhodnutí v milisekundách, což prakticky znemožňuje, aby lidé se systémem smysluplnou interakci.

  • Pro člověka je nemožné smysluplně interagovat se všemi částmi umělé inteligence (senzory, data, akční členy a algoritmus ML) tím, že pochopí a dohlíží na tyto vzájemně závislé pohyblivé části.
  • Ne každý může kontrolovat kódy vložené do systému v reálném čase. V počáteční fázi výstavby a během celého životního cyklu je vyžadován příspěvek lidského odborníka.
  • Systémy založené na umělé inteligenci jsou vyžadovány k tomu, aby ve zlomku sekundy dělaly rozhodnutí citlivá na čas. A nechat lidi zastavit hybnost a kontinuitu těchto systémů je prakticky nemožné.
  • S HITL jsou spojena větší rizika, pokud se zásah provádí na vzdálených místech. Prodleva, problémy se sítí, problémy s šířkou pásma a další zpoždění mohou ovlivnit projekt. Navíc se lidé při práci s autonomními stroji nudí.
  • S rostoucí automatizací mílovými kroky se dovednosti potřebné k pochopení těchto složitých systémů zmenšují. Kromě mezioborových dovedností a etického kompasu je nezbytné porozumět kontextu systému a určit rozsah lidí ve smyčce.

Pochopení mýtů spojených s přístupem typu „human-in-the-loop“ pomůže vyvinout etická, právně vyhovující a účinná řešení AI.

Jako firma, která se snaží vyvíjet řešení AI, si musíte položit otázku, co znamená „člověk ve smyčce“ a zda se každý člověk může při práci na stroji pozastavit, uvažovat, analyzovat a podniknout příslušné kroky.

Je systém Human-in-the-Loop škálovatelný?

Zatímco metoda HITL se obvykle používá během počátečních fází vývoje aplikací AI, měla by být škálovatelná, jak aplikace roste. Mít člověka ve smyčce může ze škálovatelnosti udělat problém, protože se stává drahým, nespolehlivým a časově náročným. Dvě řešení mohou umožnit škálovatelnost: jedno s použitím interpretovatelného modelu ML a druhé, online výukový algoritmus.

První lze vnímat spíše jako podrobný souhrn dat, která mohou pomoci modelu HITL zvládnout obrovské množství dat. V druhém modelu se algoritmus neustále učí a přizpůsobuje novému systému a podmínkám.

Human-in-the-Loop: Etické úvahy

Jako lidé jsme hrdí na to, že jsme nositeli etiky a slušnosti. Rozhodujeme se na základě našich etických a praktických úvah.

Co se ale stane, když robot neuposlechne lidský příkaz kvůli naléhavosti situace?

Jak by reagoval a jednal bez lidského zásahu?

Etika závisí na účelu toho, k čemu je robot naprogramován. Pokud automatizované systémy jsou omezeny na úklid nebo praní prádla, jejich dopad na lidský život nebo zdraví je minimální. Na druhou stranu, pokud je robot naprogramován k provádění kritických a složitých úkolů na život a na smrt, měl by být schopen se rozhodnout, zda uposlechne rozkazy či nikoli.

Dozorované učení

Řešením tohoto dilematu je získání datového souboru crowdsourcovaných informací o tom, jak nejlépe vycvičit autonomní stroje, aby zvládly etická dilemata.

Pomocí těchto informací můžeme robotům poskytnout rozsáhlou citlivost podobnou lidem. V učení pod dohledem lidé shromažďují data a trénují modely pomocí systémů zpětné vazby. Díky zpětné vazbě od člověka ve smyčce lze systém umělé inteligence vybudovat tak, aby porozuměl socioekonomickým souvislostem, mezilidským vztahům, emocionálním sklonům a etickým ohledům.

Nejlepší je mít za strojem člověka!

Modely strojového učení prosperovat ze síly spolehlivých, přesných a kvalitních dat, která jsou označena, označena a anotována. A tento proces provádějí lidé a s těmito trénovacími daty je model ML schopen analyzovat, chápat a jednat samostatně. Lidský zásah je kritický v každé fázi – poskytování návrhů, zpětné vazby a oprav.

Pokud se tedy vaše řešení na bázi umělé inteligence potácí v nevýhodě nedostatečně označených a označených dat a nutí vás dosahovat méně než dokonalých výsledků, musíte se spojit se společností Shaip, přední odborník na sběr dat na trhu.

Zohledňujeme zpětnou vazbu „human-in-the-loop“, abychom zajistili, že vaše řešení AI bude vždy dosahovat lepšího výkonu. Kontaktujte nás a prozkoumejte naše možnosti.

Sociální sdílení