sztuczna inteligencja szybko staje się wszechobecny, a firmy z różnych branż wykorzystują sztuczną inteligencję do świadczenia wyjątkowej obsługi klienta, zwiększania produktywności, usprawniania operacji i uzyskiwania zwrotu z inwestycji.
Firmy uważają jednak, że wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest rozwiązaniem jednorazowym i nadal będzie doskonale działać. Jednak nie tak działa sztuczna inteligencja. Nawet jeśli jesteś organizacją najbardziej skłonną do sztucznej inteligencji, musisz mieć człowiek w pętli (HITL) aby zminimalizować ryzyko i zmaksymalizować korzyści.
Ale czy w projektach AI wymagana jest interwencja człowieka? Dowiedzmy Się.
Sztuczna inteligencja umożliwia firmom osiąganie automatyzacji, uzyskiwanie wglądu, prognozowanie popytu i sprzedaży oraz zapewnianie nienagannej obsługi klienta. Jednak systemy sztucznej inteligencji nie są samowystarczalne. Bez interwencji człowieka sztuczna inteligencja może mieć niepożądane konsekwencje. Na przykład Zillow, firma zajmująca się nieruchomościami cyfrowymi oparta na sztucznej inteligencji, musiała zamknąć sklep, ponieważ jej zastrzeżony algorytm zawiódł dokładne wyniki.
Interwencja człowieka jest koniecznością procesu oraz wymogiem reputacyjnym, finansowym, etycznym i regulacyjnym. Powinno być człowiek za maszyną w celu zapewnienia kontroli i równowagi AI.
Według tego raportu IBM, główne bariery w adopcji AI obejmują brak umiejętności AI (34%), zbyt dużą złożoność danych (24%) i inne. Rozwiązanie AI jest tak dobre, jak dane, które są do niego wprowadzane. Rzetelne i bezstronne dane oraz algorytm decydują o skuteczności projektu.
Co to jest człowiek w pętli?
Modele sztucznej inteligencji nie są w stanie przewidzieć w 100% dokładnych prognoz, ponieważ ich rozumienie środowiska opiera się na modelach statystycznych. Aby uniknąć niepewności, informacje zwrotne od ludzi pomagają systemowi sztucznej inteligencji ulepszyć i dostosować jego rozumienie świata.
człowiek-w--pętla (HITL) to koncepcja stosowana w opracowywaniu rozwiązań AI poprzez wykorzystanie maszyn i ludzka inteligencja. W konwencjonalnym podejściu HITL zaangażowanie człowieka odbywa się w ciągłej pętli szkolenia, dostrajania, testowania i ponownego szkolenia.
Zalety modelu HITL
Model HITL ma kilka zalet w przypadku uczenia modeli opartych na uczeniu maszynowym, zwłaszcza gdy dane treningowe jest rzadkie lub w skrajnych przypadkach. Dodatkowo, w porównaniu z w pełni zautomatyzowanym rozwiązaniem, metoda HITL zapewnia szybsze i bardziej efektywne wyniki. W przeciwieństwie do systemów zautomatyzowanych, ludzie mają wrodzoną zdolność szybkiego czerpania ze swoich doświadczeń i wiedzy w celu znajdowania rozwiązań problemów.
Wreszcie, w porównaniu z rozwiązaniem w pełni ręcznym lub w pełni zautomatyzowanym, posiadanie modelu „human-in-the-loop” lub modelu hybrydowego może pomóc firmom kontrolować poziom automatyzacji, jednocześnie rozszerzając inteligentną automatyzację. Podejście HITL pomaga poprawić bezpieczeństwo i precyzję podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję.
Wyzwania podczas wdrażania Human-in-the-Loop
Wdrożenie HITL nie jest łatwym zadaniem, zwłaszcza że sukces rozwiązania AI zależy od jakości danych treningowych wykorzystywanych do uczenia systemu.
Wraz z danymi szkoleniowymi potrzebujesz także ludzi wyposażonych w dane, narzędzia i techniki do działania w tym konkretnym środowisku. Wreszcie, system sztucznej inteligencji powinien zostać pomyślnie zintegrowany ze starszymi przepływami pracy i technologiami, aby zwiększyć produktywność i efektywność.
Potencjalne aplikacje
HITL służy do dostarczania dokładnie oznakowanych danych do szkolenia modeli ML. Po etykietowaniu kolejnym krokiem jest dostrojenie danych w oparciu o model poprzez klasyfikację przypadków brzegowych, przeuczenie lub przypisanie nowych kategorii. w każdym kroku interakcja międzyludzka ma kluczowe znaczenie, ponieważ ciągłe informacje zwrotne mogą sprawić, że model ML będzie inteligentniejszy, dokładniejszy i szybszy.
Chociaż sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w kilku branżach, jest szeroko stosowana w opiece zdrowotnej. Aby poprawić efektywność możliwości diagnostycznych narzędzia AI, musi ono być prowadzone i szkolone przez ludzi.
Co to jest uczenie maszynowe typu „człowiek w pętli”?
człowiek-w--pętla Uczenie maszynowe oznacza zaangażowanie ludzi podczas szkolenia i wdrażania modeli opartych na ML. Korzystając z tej metody, model ML jest szkolony, aby zrozumieć i odwzajemnić się na podstawie intencji użytkownika, a nie wstępnie utworzonej zawartości. W ten sposób użytkownicy mogą korzystać ze spersonalizowanych i dostosowanych rozwiązań dla swoich zapytań. Ponieważ coraz więcej osób korzysta z oprogramowania, jego wydajność i dokładność można poprawić w oparciu o informacje zwrotne HITL.
W jaki sposób HITL poprawia uczenie maszynowe?
Human-in-the-loop poprawia wydajność modelu uczenia maszynowego na trzy sposoby. Oni są:
Opinie: Jednym z głównych celów podejścia HITL jest dostarczenie informacji zwrotnej do systemu, co pozwala rozwiązaniu AI uczyć się, wdrażać i tworzyć dokładne prognozy.
Uwierzytelniać: Interwencja człowieka może pomóc zweryfikować autentyczność i dokładność przewidywań dokonanych przez algorytmy uczenia maszynowego.
Zaproponuj ulepszenia: Ludzie są biegli w identyfikowaniu obszarów wymagających poprawy i sugerowaniu zmian niezbędnych dla systemu.
Przypadków użycia
Niektóre z wybitnych przypadków użycia HITL to:
Netflix wykorzystuje technologię „człowiek w pętli” do generowania rekomendacji filmów i programów telewizyjnych na podstawie historii wyszukiwania użytkownika.
Wyszukiwarka Google działa na zasadach „Human-in-the-Loop” w celu wybierania treści na podstawie słów użytych w zapytaniu.
Mity dotyczące używania terminu „człowiek w pętli”
Nie wszystko, co dotyczy człowieka w pętli, jest różowe i niezawodne. Wśród ekspertów istnieje poważny spór przeciwko tym, którzy wzywają do większej „ingerencji człowieka” w systemy sztucznej inteligencji.
Niezależnie od tego, czy ludzie są w pętli, na niej czy w jej pobliżu, aby nadzorować złożone systemy, takie jak sztuczna inteligencja, może to prowadzić do niepożądanych konsekwencji. Zautomatyzowane rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji podejmują decyzje w ciągu milisekund, co praktycznie uniemożliwia ludziom znaczącą interakcję z systemem.
- Człowiek nie jest w stanie w znaczący sposób wchodzić w interakcje ze wszystkimi elementami sztucznej inteligencji (czujnikami, danymi, siłownikami i algorytmem ML) poprzez zrozumienie i nadzorowanie tych współzależnych ruchomych części.
- Nie każdy może przeglądać kody osadzone w systemie w czasie rzeczywistym. Wkład eksperta-człowieka jest wymagany na początkowym etapie budowy i przez cały cykl życia.
- Systemy oparte na sztucznej inteligencji są wymagane do podejmowania szybkich decyzji w ułamku sekundy. A zatrzymanie przez ludzi pędu i ciągłości tych systemów jest praktycznie niemożliwe.
- Istnieje większe ryzyko związane z HITL, gdy interwencja odbywa się w odległych lokalizacjach. Czas opóźnienia, problemy z siecią, problemy z przepustowością i inne opóźnienia mogą mieć wpływ na projekt. Co więcej, ludzie często się nudzą, gdy mają do czynienia z autonomicznymi maszynami.
- Wraz ze skokowym wzrostem automatyzacji, umiejętności potrzebne do zrozumienia tych złożonych systemów maleją. Oprócz umiejętności interdyscyplinarnych i kompasu etycznego niezbędne jest zrozumienie kontekstu systemu i określenie zakresu ludzi w pętli.
Zrozumienie mitów związanych z podejściem „człowiek w pętli” pomoże opracować etyczne, zgodne z prawem i skuteczne rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji.
Jako firma próbująca opracować rozwiązania AI, musisz zadać sobie pytanie, co oznacza „człowiek w pętli” i czy każdy człowiek może zatrzymać się, zastanowić, przeanalizować i podjąć odpowiednie działania podczas pracy na maszynie.
Czy system Human-in-the-Loop jest skalowalny?
Chociaż metoda HITL jest zwykle używana w początkowych fazach tworzenia aplikacji AI, powinna być skalowalna w miarę rozwoju aplikacji. Posiadanie człowieka w pętli może sprawić, że skalowalność stanie się wyzwaniem, ponieważ staje się kosztowna, zawodna i czasochłonna. Skalowalność może być możliwa dzięki dwóm rozwiązaniom: jednemu, wykorzystującemu interpretowalny model ML, a drugiemu, algorytmowi uczenia się online.
To pierwsze można postrzegać bardziej jako szczegółowe podsumowanie danych, które może pomóc modelowi HITL w obsłudze ogromnych ilości danych. W tym drugim modelu algorytm stale się uczy i dostosowuje do nowego systemu i warunków.
Human-in-the-Loop: względy etyczne
Jako ludzie jesteśmy dumni z tego, że jesteśmy sztandarami etyki i przyzwoitości. Podejmujemy decyzje w oparciu o nasze etyczne i praktyczne rozumowanie.
Ale co się stanie, jeśli robot nie posłucha ludzkiego rozkazu z powodu pilności sytuacji?
Jak by reagował i zachowywał się bez interwencji człowieka?
Etyka zależy od celu, do jakiego zaprogramowano robota. jeśli zautomatyzowane systemy ograniczają się do sprzątania lub prania, ich wpływ na życie lub zdrowie człowieka jest minimalny. Z drugiej strony, jeśli robot jest zaprogramowany do wykonywania krytycznych i złożonych zadań, na których zależy życie i śmierć, powinien być w stanie zdecydować, czy wykonać rozkazy, czy nie.
Rozwiązaniem tego dylematu jest pozyskanie zestawu danych pochodzących z crowdsourcingu informacji o tym, jak najlepiej wyszkolić autonomiczne maszyny, aby radziły sobie z dylematami etycznymi.
Korzystając z tych informacji, możemy zapewnić obszerną ludzką wrażliwość na roboty. W Nadzorowana nauka systemu ludzie zbierają dane i trenują modele za pomocą systemów sprzężenia zwrotnego. Dzięki sprzężeniu zwrotnemu typu „człowiek w pętli” system sztucznej inteligencji można zbudować w taki sposób, aby uwzględniał kontekst społeczno-ekonomiczny, relacje międzyludzkie, skłonności emocjonalne i względy etyczne.
Najlepiej mieć za maszyną człowieka!
Modele uczenia maszynowego rozwijaj się dzięki mocy wiarygodnych, dokładnych i wysokiej jakości danych, które są oznaczane, oznaczane i opatrzone adnotacjami. Ten proces jest przeprowadzany przez ludzi, a dzięki tym danym szkoleniowym model ML jest zdolny do samodzielnego analizowania, rozumienia i działania. Interwencja człowieka ma kluczowe znaczenie na każdym etapie — dostarczanie sugestii, informacji zwrotnych i poprawek.
Jeśli więc Twoje rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji ma wadę w postaci niedostatecznie oznakowanych i oznakowanych danych, co zmusza Cię do osiągania wyników mniej niż doskonałych, musisz współpracować z firmą Shaip, wiodący na rynku ekspert w dziedzinie gromadzenia danych.
Bierzemy pod uwagę opinie „człowieka w pętli”, aby mieć pewność, że Twoje rozwiązanie sztucznej inteligencji zawsze osiąga zwiększoną wydajność. Skontaktuj się z nami, aby poznać nasze możliwości.
