Человек в петле (HITL)

Требуется ли присутствие человека в цикле или вмешательство человека для проекта AI / ML?

искусственный интеллект быстро становится всепроникающим, и компании из различных отраслей используют ИИ для обеспечения исключительного обслуживания клиентов, повышения производительности, оптимизации операций и повышения рентабельности инвестиций.

Тем не менее, компании считают, что внедрение решений на основе ИИ — это одноразовое решение, которое будет продолжать блестяще творить чудеса. Тем не менее, это не то, как работает ИИ. Даже если вы организация, больше всего склонная к ИИ, вы должны иметь человек в петле (HITL) минимизировать риски и максимизировать выгоды.

Но требуется ли вмешательство человека в проекты ИИ? Давай выясним.

ИИ позволяет предприятиям автоматизировать работу, получать ценную информацию, прогнозировать спрос и продажи и обеспечивать безупречное обслуживание клиентов. Однако системы ИИ не являются самодостаточными. Без вмешательства человека ИИ может иметь нежелательные последствия. Например, Zillow, занимающаяся цифровой недвижимостью на основе искусственного интеллекта, была вынуждена закрыться, потому что ее собственный алгоритм не сработал. точные результаты.

Вмешательство человека является необходимостью процесса и репутационными, финансовыми, этическими и нормативными требованиями. Должен быть человек за машиной чтобы обеспечить наличие сдержек и противовесов ИИ.

Согласно этому отчету IBM, основные препятствия для внедрения ИИ включают отсутствие навыков ИИ (34%), слишком большую сложность данных (24%) и другие. Решение AI настолько хорошо, насколько хороши данные, которые в него вводятся. Надежные и объективные данные и алгоритм определяют эффективность проекта.

Что такое Человек в цикле?

Модели ИИ не могут делать прогнозы со стопроцентной точностью, поскольку их понимание окружающей среды основано на статистических моделях. Чтобы избежать неопределенности, обратная связь от людей помогает системе ИИ настраивать и корректировать свое понимание мира.

Человек-в-петля (ХИТЛ) — это концепция, используемая при разработке решений ИИ с использованием машин и человеческий интеллект. В традиционном подходе HITL участие человека происходит в непрерывном цикле обучения, тонкой настройки, тестирования и переобучения.

Преимущества модели HITL

Модель HITL имеет несколько преимуществ для обучения модели на основе ML, особенно когда данные обучения редко или в крайних случаях. Кроме того, по сравнению с полностью автоматизированным решением метод HITL дает более быстрые и эффективные результаты. В отличие от автоматизированных систем, люди обладают врожденной способностью быстро использовать свой опыт и знания для поиска решений проблем.

Наконец, по сравнению с полностью ручным или полностью автоматизированным решением, наличие человека в цикле или гибридная модель могут помочь предприятиям контролировать уровень автоматизации при одновременном расширении интеллектуальной автоматизации. Подход HITL помогает повысить безопасность и точность принятия решений ИИ.

Проблемы при внедрении Human-in-the-Loop

Испытания ИИ

Внедрение HITL — непростая задача, тем более что успех решения ИИ зависит от качества обучающих данных, используемых для обучения системы.

Наряду с обучающими данными вам также нужны люди, способные обрабатывать данные, инструменты и методы для работы в этой конкретной среде. Наконец, система искусственного интеллекта должна быть успешно интегрирована в унаследованные рабочие процессы и технологии для повышения производительности и эффективности.

Потенциальные применения

HITL используется для предоставления точно размеченных данных для обучения модели ML. После маркировки следующим шагом является настройка данных на основе модели путем классификации пограничных случаев, переобучения или назначения новых категорий. На каждом шагу человеческое взаимодействие имеет решающее значение, поскольку непрерывная обратная связь может помочь сделать модель машинного обучения более интеллектуальной, точной и быстрой.

Хотя искусственный интеллект обслуживает несколько отраслей, он широко используется в здравоохранении. Чтобы повысить эффективность диагностических возможностей инструмента ИИ, он должен управляться и обучаться людьми.

Что такое машинное обучение «человек в цикле»?

Человек-в-петля Машинное обучение обозначает участие людей во время обучения и развертывания моделей на основе ML. Используя этот метод, модель ML обучается понимать и отвечать взаимностью на основе намерений пользователя, а не предварительно созданного контента. Таким образом, пользователи могут получить персонализированные и индивидуальные решения для своих запросов. Поскольку все больше и больше людей используют программное обеспечение, его эффективность и точность могут быть улучшены на основе обратной связи HITL.

Как HITL улучшает машинное обучение?

Человек в цикле повышает эффективность модели машинного обучения тремя способами. Они есть:

Процесс Hitl для улучшения мл.

Обратная связь: Одной из основных целей подхода HITL является обеспечение обратной связи с системой, что позволяет решению ИИ обучаться, внедрять и делать точные прогнозы.

Аутентифицировать: Вмешательство человека может помочь проверить подлинность и точность прогнозов, сделанных алгоритмы машинного обучения.

Предложить улучшения: Люди умеют определять области для улучшения и предлагать изменения, необходимые для системы.

Случаи использования

Некоторые из известных вариантов использования HITL:

Netflix использует человека в цикле для создания рекомендаций фильмов и телепередач на основе предыдущей истории поиска пользователя.

Поисковая система Google работает по принципу «человек в цикле», чтобы выбирать контент на основе слов, используемых в поисковом запросе.

Давайте сегодня обсудим ваши требования к данным для обучения ИИ.

Мифы об использовании термина «человек в петле»

Не все, что касается человека в петле, радужно и надежно. Среди экспертов есть серьезные разногласия против тех, кто призывает к большему «человеческому вмешательству» в системы ИИ.

Независимо от того, находятся ли люди в контуре управления сложными системами, такими как ИИ, или где-то рядом с ним, это может привести к нежелательным последствиям. Автоматизированные решения на основе ИИ принимают решения за миллисекунды, что делает практически невозможным полноценное взаимодействие людей с системой.

  • Человек не может осмысленно взаимодействовать со всеми частями ИИ (датчиками, данными, исполнительными механизмами и алгоритмом машинного обучения), понимая и контролируя эти взаимозависимые движущиеся части.
  • Не все могут просматривать встроенные в систему коды в режиме реального времени. Участие человека-эксперта требуется на начальном этапе сборки и на протяжении всего жизненного цикла.
  • Системы на основе ИИ необходимы для принятия срочных решений за доли секунды. И заставить людей приостановить импульс и непрерывность этих систем практически невозможно.
  • Существуют большие риски, связанные с HITL, когда вмешательство проводится в удаленных местах. Время задержки, проблемы с сетью, проблемы с пропускной способностью и другие задержки могут повлиять на проект. Более того, людям становится скучно иметь дело с автономными машинами.
  • Автоматизация растет как на дрожжах, и навыки, необходимые для понимания этих сложных систем, уменьшаются. В дополнение к междисциплинарным навыкам и этическому компасу важно понимать контекст системы и определять степень участия людей в петле.

Понимание мифов, связанных с подходом «человек в цикле», поможет разработать этичные, законные и эффективные решения ИИ.

Как бизнес, пытающийся разработать решения для ИИ, вы должны спросить себя, что означает «человек в цикле» и может ли любой человек делать паузы, размышлять, анализировать и предпринимать соответствующие действия во время работы на машине.

Является ли система Human-in-the-Loop масштабируемой?

Хотя метод HITL обычно используется на начальных этапах разработки приложений ИИ, он должен быть масштабируемым по мере роста приложения. Наличие человека в процессе может усложнить масштабирование, поскольку оно становится дорогим, ненадежным и требует много времени. Два решения могут сделать масштабируемость возможной: одно с использованием интерпретируемой модели машинного обучения, а другое — алгоритм онлайн-обучения.

Первый можно рассматривать скорее как подробную сводку данных, которая может помочь модели HITL обрабатывать огромные объемы данных. В последней модели алгоритм постоянно обучается и адаптируется к новой системе и условиям.

Человек в цикле: этические соображения

Как люди, мы гордимся тем, что являемся носителями этики и порядочности. Мы принимаем решения, основываясь на наших этических и практических рассуждениях.

Но что произойдет, если робот не подчинится человеческому приказу из-за безотлагательности ситуации?

Как бы он реагировал и действовал без вмешательства человека?

Этика зависит от цели того, на что запрограммирован робот. Если автоматизированные системы ограничиваются уборкой или стиркой, их влияние на жизнь или здоровье человека минимально. С другой стороны, если робот запрограммирован на выполнение критических и сложных жизненно важных задач, он должен иметь возможность решать, подчиняться приказам или нет.

Контролируемое обучение

Решением этой дилеммы является получение набора данных из краудсорсинга о том, как лучше всего обучать автономные машины справляться с этическими дилеммами.

Используя эту информацию, мы можем предоставить роботам расширенную человеческую чувствительность. В контролируемое обучение система, люди собирают данные и обучают модели, используя системы обратной связи. Благодаря обратной связи с участием человека система ИИ может быть построена для понимания социально-экономического контекста, межличностных отношений, эмоциональных наклонностей и этических соображений.

Лучше всего, если за машиной будет человек!

Модели машинного обучения процветать благодаря мощности надежных, точных и качественных данных, которые помечены, помечены и аннотированы. И этот процесс выполняется людьми, и с помощью этих обучающих данных модель машинного обучения становится способной анализировать, понимать и действовать самостоятельно. Вмешательство человека имеет решающее значение на каждом этапе — предоставление предложений, отзывов и исправлений.

Поэтому, если ваше решение на основе искусственного интеллекта страдает от недостатков недостаточно размеченных и размеченных данных, что вынуждает вас добиваться далеко не идеальных результатов, вам необходимо сотрудничать с Shaip, ведущий эксперт рынка по сбору данных.

Мы учитываем обратную связь «человек-в-контуре», чтобы убедиться, что ваше решение ИИ всегда обеспечивает повышенную производительность. Свяжитесь с нами, чтобы изучить наши возможности.

Социальная Поделиться