Inteligență artificială devine rapid omniprezent, companiile din diverse industrii folosind AI pentru a oferi servicii excepționale pentru clienți, pentru a crește productivitatea, a eficientiza operațiunile și pentru a aduce acasă rentabilitatea investiției.
Cu toate acestea, companiile cred că implementarea soluțiilor bazate pe inteligență artificială este o soluție unică și va continua să își desfășoare magia cu brio. Cu toate acestea, nu așa funcționează AI. Chiar dacă sunteți cea mai înclinată organizație spre AI, trebuie să aveți om-în-buclă (HITL) pentru a minimiza riscurile și a maximiza beneficiile.
Dar este necesară intervenția umană în proiectele AI? Să aflăm.
Inteligența artificială permite companiilor să obțină automatizare, să obțină informații, să prognozeze cererea și vânzările și să ofere servicii impecabile pentru clienți. Cu toate acestea, sistemele AI nu sunt auto-susținute. Fără intervenția umană, IA poate avea consecințe nedorite. De exemplu, Zillow, o firmă imobiliară digitală alimentată de inteligență artificială, a trebuit să închidă magazinul deoarece algoritmul său proprietar nu a reușit să ofere rezultate precise.
Intervenția umană este o necesitate a procesului și o cerință reputațională, financiară, etică și de reglementare. Ar trebui să existe o om în spatele mașinii pentru a se asigura că controalele și echilibrele AI sunt în vigoare.
Potrivit acestui raport al IBM, bariere principale în calea adoptării AI includ lipsa abilităților AI (34%), prea multă complexitate a datelor (24%) și altele. O soluție AI este la fel de bună ca și datele introduse în ea. Datele de încredere și imparțial și algoritmul determină eficacitatea proiectului.
Ce este un Human-in-the-Loop?
Modelele AI nu pot face predicții 100% precise, deoarece înțelegerea lor asupra mediului se bazează pe modele statistice. Pentru a evita incertitudinea, feedback-ul de la oameni ajută sistemul AI să modifice și să ajusteze înțelegerea lumii.
om-în-în-buclă (HITL) este un concept utilizat în dezvoltarea de soluții AI prin valorificarea mașinii și inteligența umană. Într-o abordare HITL convențională, implicarea umană are loc într-o buclă continuă de formare, reglare fină, testare și recalificare.
Beneficiile unui model HITL
Un model HITL are mai multe avantaje pentru formarea modelului bazat pe ML, mai ales atunci când date de instruire este rar sau în scenarii marginale. În plus, în comparație cu o soluție complet automatizată, o metodă HITL oferă rezultate mai rapide și mai eficiente. Spre deosebire de sistemele automate, oamenii au capacitatea înnăscută de a extrage rapid din experiențele și cunoștințele lor pentru a găsi soluții la probleme.
În cele din urmă, în comparație cu o soluție complet manuală sau complet automatizată, a avea un model uman în buclă sau un model hibrid poate ajuta companiile să controleze nivelul de automatizare, extinzând în același timp automatizarea inteligentă. Abordarea HITL ajută la îmbunătățirea siguranței și preciziei luării deciziilor AI.
Provocări la implementarea unui Human-in-the-Loop
Implementarea HITL nu este o sarcină ușoară, mai ales că succesul unei soluții AI depinde de calitatea datelor de antrenament utilizate pentru antrenamentul sistemului.
Pe lângă datele de instruire, aveți nevoie și de oameni echipați pentru a gestiona datele, instrumentele și tehnicile pentru a opera în acel mediu special. În cele din urmă, sistemul AI ar trebui să fie integrat cu succes în fluxurile de lucru și tehnologiile moștenite pentru a crește productivitatea și eficiența.
Aplicații potențiale
HITL este folosit pentru a furniza date etichetate cu precizie pentru antrenamentul modelului ML. După etichetare, următorul pas este reglarea datelor pe baza modelului prin clasificarea cazurilor marginale, supraajustarea sau atribuirea de noi categorii. În fiecare pas, interacțiune umană este esențial, deoarece feedback-ul continuu poate ajuta modelul ML să fie mai inteligent, mai precis și mai rapid.
Deși inteligența artificială se adresează mai multor industrii, este utilizată pe scară largă în domeniul sănătății. Pentru a îmbunătăți eficiența capacităților de diagnosticare ale instrumentului AI, acesta trebuie să fie ghidat și instruit de oameni.
Ce este învățarea automată uman-in-the-loop?
om-în-în-buclă Învățare automată denotă implicarea oamenilor în timpul pregătirii și implementării modelelor bazate pe ML. Folosind această metodă, modelul ML este antrenat să înțeleagă și să răspundă în funcție de intenția utilizatorului, mai degrabă decât de conținutul pre-construit. În acest fel, utilizatorii pot experimenta soluții personalizate și personalizate pentru întrebările lor. Pe măsură ce tot mai mulți oameni folosesc software-ul, eficiența și acuratețea acestuia pot fi îmbunătățite pe baza feedback-ului HITL.
Cum îmbunătățește un HITL învățarea automată?
Human-in-the-loop îmbunătățește eficiența modelului de învățare automată în trei moduri. Sunt:
Parere: Unul dintre scopurile principale ale abordării HITL este de a oferi feedback sistemului, ceea ce permite soluției AI să învețe, să implementeze și să vină cu predicții precise.
Autentifica: Intervenția umană poate ajuta la verificarea autenticității și acurateței predicțiilor făcute de algoritmi de învățare automată.
Sugerați îmbunătățiri: Oamenii sunt abili în identificarea zonelor de îmbunătățire și în sugerarea schimbărilor necesare pentru sistem.
Utilizați cazuri
Unele dintre cazurile de utilizare proeminente ale HITL sunt:
Netflix folosește human-in-the-loop pentru a genera recomandări de filme și emisiuni TV pe baza istoricului de căutare anterior al utilizatorului.
Motorul de căutare Google funcționează pe principiile „Human-in-the-Loop” pentru a alege conținut pe baza cuvintelor utilizate în interogarea de căutare.
Mituri ale folosirii termenului „Uman în buclă”
Nu totul despre human-in-the-loop este roz și de încredere. Există o dispută serioasă între experți împotriva celor care cer mai multă „interferență umană” în sistemele AI.
Indiferent dacă oamenii sunt în, pe sau oriunde în apropierea buclei pentru a supraveghea sisteme complexe, cum ar fi AI, ar putea duce la consecințe nedorite. Soluțiile automate bazate pe inteligență artificială iau decizii în milisecunde, ceea ce face practic imposibil ca oamenii să interacționeze semnificativ cu sistemul.
- Este imposibil ca un om să interacționeze în mod semnificativ cu toate componentele AI (senzorii, datele, actuatorii și algoritmul ML) prin înțelegerea și supravegherea acestor părți mobile interdependente.
- Nu toată lumea poate revizui codurile încorporate în sistem în timp real. Contribuția unui expert uman este necesară în etapa inițială de construcție și pe tot parcursul ciclului de viață.
- Sistemele bazate pe inteligență artificială sunt necesare pentru a lua decizii la o fracțiune de secundă, sensibile la timp. Și ca oamenii să întrerupă impulsul și continuitatea acestor sisteme sunt practic imposibile.
- Există riscuri mai mari asociate cu HITL atunci când intervenția este în locații îndepărtate. Timpul de întârziere, problemele de rețea, problemele de lățime de bandă și alte întârzieri pot afecta proiectul. Mai mult, oamenii tind să se plictisească atunci când au de-a face cu mașini autonome.
- Odată cu creșterea vertiginoasă a automatizării, abilitățile necesare pentru a înțelege aceste sisteme complexe se diminuează. Pe lângă abilitățile interdisciplinare și o busolă etică, este esențial să înțelegem contextul sistemului și să determinați amploarea oamenilor în buclă.
Înțelegerea miturilor asociate cu abordarea „human-in-the-loop” va ajuta la dezvoltarea unor soluții AI etice, conforme din punct de vedere legal și eficiente.
În calitate de companie care încearcă să dezvolte soluții AI, trebuie să vă întrebați ce înseamnă „human-in-the-loop” și dacă orice om poate întrerupe, reflecta, analiza și lua măsurile adecvate în timp ce lucrează la mașină.
Este un sistem Human-in-the-Loop scalabil?
Deși metoda HITL este utilizată de obicei în fazele inițiale ale dezvoltării aplicației AI, ea ar trebui să fie scalabilă pe măsură ce aplicația crește. A avea un om în buclă poate face ca scalabilitatea să fie o provocare, deoarece devine costisitoare, nesigură și consumatoare de timp. Două soluții pot face ca scalabilitatea să fie posibilă: una, folosind un model ML interpretabil și cealaltă, un algoritm de învățare online.
Primul poate fi văzut mai mult ca un rezumat detaliat al datelor care poate ajuta modelul HITL să gestioneze cantități masive de date. În ultimul model, algoritmul învață continuu și se adaptează la noul sistem și condiții.
Human-in-the-Loop: Considerații etice
Ca oameni, ne mândrim că suntem purtătorii de steag ai eticii și decenței. Luăm decizii pe baza raționamentului nostru etic și practic.
Dar ce se va întâmpla dacă un robot nu se supune unui ordin uman din cauza urgenței situației?
Cum ar reacționa și cum ar acționa fără intervenția umană?
Etica depinde de scopul pentru care este programat robotul. Dacă sisteme automatizate sunt limitate la curățare sau spălătorie, impactul lor asupra vieții sau sănătății umane este minim. Pe de altă parte, dacă robotul este programat să îndeplinească sarcini critice și complexe de viață și de moarte, ar trebui să poată decide dacă se supune ordinelor sau nu.
Soluția la această dilemă este obținerea unui set de date de informații crowdsourcing despre cum să antrenați cel mai bine mașinile autonome pentru a face față dilemelor etice.
Folosind aceste informații, putem oferi roboților sensibilități extinse asemănătoare omului. Într-o învățare supravegheată sistem, oamenii colectează date și antrenează modelele folosind sisteme de feedback. Cu feedback-ul uman în buclă, sistemul AI poate fi construit pentru a înțelege contextul socio-economic, relațiile interpersonale, înclinațiile emoționale și considerațiile etice.
Cel mai bine este să ai un om în spatele mașinii!
Modele de învățare automată prosperați cu puterea datelor fiabile, precise și de calitate, care sunt etichetate, etichetate și adnotate. Și acest proces este realizat de oameni, iar cu aceste date de antrenament, un model ML este capabil să analizeze, să înțeleagă și să acționeze pe cont propriu. Intervenția umană este critică în fiecare etapă - oferind sugestii, feedback și corecții.
Deci, dacă soluția dvs. bazată pe inteligență artificială se confruntă cu dezavantajul datelor insuficient etichetate și etichetate, forțându-vă să obțineți rezultate mai puțin decât perfecte, trebuie să vă asociați cu Shaip, expert pe piață în colectarea datelor.
Luăm în considerare feedback-ul „human-in-the-loop” pentru a ne asigura că soluția dvs. de inteligență artificială atinge performanțe îmbunătățite în orice moment. Contactați-ne pentru a ne explora capacitățile.
