Изкуствен интелект бързо става всепроникващ, като компании в различни индустрии използват AI, за да осигурят изключително обслужване на клиентите, да повишат производителността, да рационализират операциите и да върнат у дома възвръщаемостта на инвестициите.
Компаниите обаче вярват, че внедряването на решения, базирани на изкуствен интелект, е еднократно решение и ще продължи да работи по брилянтен начин. И все пак AI не работи така. Дори и да сте най-склонната към AI организация, трябва да имате човек в цикъла (HITL) за минимизиране на рисковете и максимизиране на ползите.
Но необходима ли е човешка намеса в AI проекти? Нека разберем.
AI дава възможност на бизнеса да постигне автоматизация, да получи прозрения, да прогнозира търсенето и продажбите и да осигури безупречно обслужване на клиентите. Системите с изкуствен интелект обаче не са самоподдържащи се. Без човешка намеса ИИ може да има нежелани последствия. Например Zillow, базирана на изкуствен интелект фирма за цифрови имоти, трябваше да затвори магазина си, тъй като собственият й алгоритъм не успя точни резултати.
Човешката намеса е необходимост от процес и репутационно, финансово, етично и регулаторно изискване. Трябва да има a човек зад машината за да се гарантира наличието на проверки и баланси на AI.
Според този доклад на IBM, основни бариери пред приемането на AI включват липса на умения за изкуствен интелект (34%), твърде голяма сложност на данните (24%) и други. Едно AI решение е толкова добро, колкото и данните, въведени в него. Надеждните и безпристрастни данни и алгоритъмът определят ефективността на проекта.
Какво е Human-in-the-Loop?
AI моделите не могат да направят 100% точни прогнози, тъй като тяхното разбиране за околната среда се основава на статистически модели. За да се избегне несигурността, обратната връзка от хората помага на AI системата да променя и коригира разбирането си за света.
човек-в-цикъл (HITL) е концепция, използвана при разработването на AI решения чрез използване на машина и човешки интелект. При конвенционалния подход на HITL човешкото участие се случва в непрекъснат цикъл на обучение, фина настройка, тестване и преквалификация.
Предимства на модел HITL
Моделът HITL има няколко предимства за обучение на модели, базирани на ML, особено когато данни за обучение е оскъден или в крайни сценарии. Освен това, в сравнение с напълно автоматизирано решение, методът HITL осигурява по-бързи и по-ефективни резултати. За разлика от автоматизираните системи, хората имат вродената способност бързо да черпят от своя опит и знания, за да намират решения на проблеми.
И накрая, в сравнение с напълно ръчно или напълно автоматизирано решение, наличието на човек в цикъла или хибриден модел може да помогне на бизнеса да контролира нивото на автоматизация, като същевременно разширява интелигентната автоматизация. Наличието на HITL подход помага за подобряване на безопасността и прецизността на вземането на решения с изкуствен интелект.
Предизвикателства при внедряването на Human-in-the-Loop
Внедряването на HITL не е лесна задача, особено след като успехът на AI решение зависи от качеството на данните за обучение, използвани за обучение на системата.
Наред с данните за обучение вие също се нуждаете от хора, оборудвани да боравят с данните, инструментите и техниките за работа в тази конкретна среда. И накрая, AI системата трябва да бъде успешно интегрирана в наследените работни процеси и технологии, за да се повиши производителността и ефективността.
Потенциални приложения
HITL се използва за предоставяне на точно етикетирани данни за обучение на ML модели. След етикетирането следващата стъпка е настройка на данните въз основа на модела чрез класифициране на крайни случаи, пренастройване или присвояване на нови категории. Във всяка стъпка, човешко взаимодействие е от решаващо значение, тъй като непрекъснатата обратна връзка може да помогне да се направи ML моделът по-интелигентен, по-точен и по-бърз.
Въпреки че изкуственият интелект обслужва няколко индустрии, той се използва широко в здравеопазването. За да се подобри ефективността на диагностичните възможности на AI инструмента, той трябва да бъде ръководен и обучен от хора.
Какво представлява машинното обучение на човека в цикъла?
човек-в-цикъл Машинно обучение обозначава участието на хора по време на обучението и внедряването на базирани на машинно обучение модели. Използвайки този метод, ML моделът се обучава да разбира и да отговаря въз основа на намерението на потребителя, а не на предварително създадено съдържание. По този начин потребителите могат да получат персонализирани и персонализирани решения за своите заявки. Тъй като все повече хора използват софтуера, неговата ефективност и точност могат да бъдат подобрени въз основа на обратната връзка от HITL.
Как HITL подобрява машинното обучение?
Human-in-the-loop подобрява ефективността на модела за машинно обучение по три начина. Те са:
Обратна връзка: Една от основните цели на подхода HITL е да предостави обратна връзка на системата, което позволява на AI решението да се учи, внедрява и предлага точни прогнози.
Удостоверяване: Човешката намеса може да помогне да се провери автентичността и точността на прогнозите, направени от алгоритми за машинно обучение.
Предложете подобрения: Хората са умели да идентифицират области за подобрение и да предлагат промени, необходими за системата.
Използвайте Случаи
Някои от видните случаи на употреба на HITL са:
Netflix използва функцията "човек в цикъла", за да генерира препоръки за филми и телевизионни предавания въз основа на предишната история на търсене на потребителя.
Търсачката на Google работи на принципите „Human-in-the-Loop“, за да избира съдържание въз основа на думите, използвани в заявката за търсене.
Митове за използването на термина „човек на линия“
Не всичко в човешкия цикъл е розово и надеждно. Има сериозни спорове сред експертите срещу онези, които призовават за повече „човешка намеса“ в системите с ИИ.
Независимо дали хората са във, на или някъде близо до цикъла за наблюдение на сложни системи като AI, това може да доведе до нежелани последствия. Базираните на AI автоматизирани решения вземат решения за милисекунди, което прави практически невъзможно хората да осъществяват смислено взаимодействие със системата.
- Невъзможно е човек да взаимодейства смислено с всички части на AI (сензори, данни, задвижващи механизми и ML алгоритъм), като разбира и контролира тези взаимозависими движещи се части.
- Не всеки може да преглежда кодовете, вградени в системата, в реално време. Приносът на човешки експерт се изисква в началния етап на изграждане и през целия жизнен цикъл.
- От системите, базирани на AI, се изисква да вземат чувствителни към времето решения за части от секундата. И хората да спрат на пауза инерцията и непрекъснатостта на тези системи са практически невъзможни.
- Има по-големи рискове, свързани с HITL, когато интервенцията е на отдалечени места. Времето на забавяне, проблемите с мрежата, проблемите с честотната лента и други забавяния могат да повлияят на проекта. Освен това хората са склонни да се отегчават, когато имат работа с автономни машини.
- С нарастването на автоматизацията със скокове и граници уменията, необходими за разбиране на тези сложни системи, намаляват. В допълнение към интердисциплинарните умения и етичния компас е важно да се разбере контекстът на системата и да се определи степента на хората в цикъла.
Разбирането на митовете, свързани с подхода „човек в цикъла“, ще помогне за разработването на етични, законово съвместими и ефективни AI решения.
Като бизнес, който се опитва да разработи AI решения, трябва да се запитате какво означава „човек в цикъла“ и дали всеки човек може да направи пауза, да размишлява, анализира и предприема подходящи действия, докато работи на машината.
Мащабируема ли е системата Human-in-the-Loop?
Въпреки че методът HITL обикновено се използва по време на началните фази на разработване на AI приложение, той трябва да може да се мащабира, когато приложението расте. Наличието на човек в цикъла може да направи скалируемостта предизвикателство, тъй като става скъпа, ненадеждна и отнема много време. Две решения могат да направят възможност за скалируемост: едното, използвайки интерпретируем ML модел, а другото, алгоритъм за онлайн обучение.
Първото може да се разглежда повече като подробно обобщение на данните, което може да помогне на модела HITL да се справи с огромни количества данни. В последния модел алгоритъмът непрекъснато се учи и се адаптира към новата система и условия.
Human-in-the-Loop: Етични съображения
Като хора, ние се гордеем, че сме знаменосци на етиката и благоприличието. Ние вземаме решения въз основа на нашите етични и практически разсъждения.
Но какво ще се случи, ако робот не се подчини на човешка заповед поради спешността на ситуацията?
Как би реагирало и действало без човешка намеса?
Етиката зависи от целта на това, което роботът е програмиран да прави. Ако автоматизирани системи са ограничени до почистване или пране, тяхното въздействие върху човешкия живот или здраве е минимално. От друга страна, ако роботът е програмиран да изпълнява критични и сложни задачи на живот и смърт, той трябва да може да реши дали да се подчинява на заповеди или не.
Решението на тази дилема е придобиването на набор от данни от краудсорсинг информация за това как най-добре да се обучават автономни машини да се справят с етични дилеми.
Използвайки тази информация, можем да предоставим широка чувствителност, подобна на човешката, на роботите. В контролирано обучение система, хората събират данни и обучават моделите, използвайки системи за обратна връзка. С обратна връзка от човек в цикъла системата за ИИ може да бъде изградена, за да разбере социално-икономическия контекст, междуличностните отношения, емоционалните наклонности и етичните съображения.
Най-добре зад машината да стои човек!
Модели за машинно обучение процъфтяват със силата на надеждни, точни и качествени данни, които са маркирани, етикетирани и анотирани. И този процес се извършва от хора и с тези данни за обучение се създава ML модел, способен да анализира, разбира и действа сам. Човешката намеса е критична на всеки етап — предоставяне на предложения, обратна връзка и корекции.
Така че, ако вашето решение, базирано на изкуствен интелект, страда от недостатъка на недостатъчно маркирани и етикетирани данни, което ви принуждава да постигате не толкова перфектни резултати, трябва да си партнирате с Shaip, водещ на пазара експерт по събиране на данни.
Ние вземаме предвид обратната връзка „човек в цикъла“, за да сме сигурни, че вашето AI решение постига подобрена производителност по всяко време. Свържете се с нас, за да проучите нашите възможности.
