ما هو التعلم الآلي بتدخل إنساني (HITL)؟

من بين المصطلحات التي قد تواجهها عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو التعلم الآلي بتدخل إنساني (HITL). وهو يعني ما يبدو عليه. التعلم الآلي بتدخل إنساني هو فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على الذكاء البشري والآلي في إنشاء نماذج التعلم الآلي.

يعني подход التعلم الآلي بتدخل إنساني أن الأشخاص يشاركون في دورة الخوارزمية لتدريب وضبط واختبار.

يتم أولاً وضع علامات على البيانات من قبل البشر، مما يساعد النموذج على تحقيق بيانات تدريب عالية الجودة وكمية. ثم يتعلم خوارزمية التعلم الآلي اتخاذ قرارات بناءً على البيانات قبل أن يبدأ البشر في ضبط النموذج.

يمكن بعد ذلك اختبار وتصديق النموذج من قبل البشر من خلال تسجيل مخرجاته. هذا العملية مفيدة بشكل خاص في الحالات التي لا يكون الخوارزمية متأكدة من حكم، أو في الحالات التي تكون الخوارزمية متأكدة جدًا من قرار خاطئ.

عملية التعلم الآلي بتدخل إنساني هي حلقة ملاحظية مستمرة، مما يعني أن كل مهمة من مهام التدريب والضبط والاختبار يتم إعادة توجيهها إلى الخوارزمية. هذه العملية تمكن الخوارزمية من أن تصبح أكثر فعالية ودقة مع مرور الوقت، وهو ما يفيد بشكل خاص في إنشاء بيانات تدريب دقيقة وكمية كبيرة لاستخدامات محددة. يساعد الإدراك البشري في ضبط واختبار النموذج حتى تصل المنظمة إلى قرارات دقيقة وفعّالة.

صورة: جامعة ستانفورد

أهمية التعلم الآلي بتدخل إنساني

التعلم الآلي بتدخل إنساني هو فرع مهم من الذكاء الاصطناعي لأن نماذج التعلم الآلي التقليدية تتطلب عددًا كبيرًا من نقاط البيانات المُصنفة لتحقيق تنبؤات دقيقة. عند عدم وجود بيانات كافية، لا تكون نماذج التعلم الآلي مفيدة.

خذ تعلم اللغة كمثال. إذا كان لديك لغة يتكلمها بضعة آلاف من الناس، وتريد الحصول على رؤى حول هذه اللغة من خلال التعلم الآلي، قد يكون من الصعب العثور على أمثلة كافية للنموذج ليتعلم منها. باستخدام نهج التعلم الآلي بتدخل إنساني، يمكنك ضمان دقة هذه المجموعات من البيانات.

صناعة الرعاية الصحية هي واحدة من أكثر الصناعات أهمية لمنظومات التعلم الآلي بتدخل إنساني. وجدت دراسة أجريت في عام 2018 من قبل جامعة ستانفورد أن نموذج التعلم الآلي بتدخل إنساني يعمل بشكل أفضل من الذكاء الاصطناعي أو البشر بمفردهم.

تُحسن أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني الدقة مع الحفاظ على معايير بشرية، وهو ما يهم العديد من الصناعات في جميع أنحاء العالم.

متى يجب استخدام أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني

هناك أوقات معينة في دورة حياة الذكاء الاصطناعي يجب استخدام التعلم الآلي بتدخل إنساني فيها:

• التدريب: المكان الأكثر شيوعًا الذي يستخدم فيه علماء البيانات التعلم الآلي بتدخل إنساني هو خلال مراحل التدريب، حيث يقدم البشر بيانات مُصنفة لتدريب النموذج.

• الضبط والاختبار: الوقت الآخر الذي يتم استخدامه فيه التعلم الآلي بتدخل إنساني هو في مراحل الضبط والاختبار. يضبط البشر النماذج لزيادة الدقة، وهو ما يهم بشكل خاص عندما لا يكون النموذج متأكدًا.

من المهم ملاحظة أن نهج التعلم الآلي بتدخل إنساني ليس مناسبًا لكل مشروع تعلم آلي. يتم استخدامه في الغالب عندما لا تتوفر كمية كبيرة من البيانات.

يتم استخدام التعلم الآلي بتدخل إنساني العميق عندما يتفاعل البشر والعمليات الآلية في سيناريوهات معينة، مثل: الخوارزميات التي لا تفهم الإدخال؛ البيانات التي تُفهم بشكل خاطئ؛ الخوارزميات التي لا تعرف كيف تقوم بمهمة معينة؛ نموذج التعلم الآلي الذي يحتاج إلى أن يكون أكثر دقة؛ المكون البشري الذي يحتاج إلى أن يكون أكثر كفاءة ودقة؛ تكلفة الأخطاء عالية في تطوير التعلم الآلي؛ البيانات المرغوبة غير متاحة.

أنواع وضع العلامات على البيانات للتعلم الآلي بتدخل إنساني

يمكن استخدام نهج التعلم الآلي بتدخل إنساني لعدة أنواع من وضع العلامات على البيانات، حسب نوع المجموعات من البيانات المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كان النموذج يتعلم التعرف على أشكال محددة، يتم استخدام صناديق التحييد. ولكن إذا كان النموذج يصنف كل جزء من صورة، يتم استخدام التجزئة. عند التعامل مع مجموعات بيانات التعرف على الوجوه، يتم استخدام علامات الوجه.

تطبيق آخر مهم هو تحليل النص، الذي يسمح للآلة بفهم ما يقوله أو يكتبه البشر. نظرًا لأن الناس يستخدمون كلمات مختلفة للتعبير عن نفس المعاني، يجب على أنظمة الذكاء الاصطناعي معرفة الاختلافات. يمكن لتحليل المشاعر التعرف على نبرة كلمة أو عبارة معينة. هذه الأمثلة تبرز أهمية استخدام نهج التعلم الآلي بتدخل إنساني.

لماذا يجب على شركتك تنفيذ التعلم الآلي بتدخل إنساني

إذا كانت شركتك تبحث عن تنفيذ نظام تعلم آلي بتدخل إنساني، فإن أحد الطرق الشائعة للقيام بذلك هو استخدام برنامج آلي. هناك العديد من البرامج الآلية التي تم بناؤها حول نهج التعلم الآلي بتدخل إنساني، مما يعني أن العملية مدروسة بالفعل.

تمكن هذه الأنظمة الشركة من تحقيق أداء عالٍ على الفور وصولًا إلى رؤى. يتم تطبيق أنظمة التعلم الآلي بالفعل في معظم الصناعات، مما يعني أن المطورين يجب أن يضمنوا أداء الأنظمة مع تغير البيانات.

هناك العديد من المزايا لتنفيذ نظام تعلم آلي بتدخل إنساني في شركتك:

• تحسين عملية اتخاذ القرار: نظام التعلم الآلي بتدخل إنساني يحسن عملية اتخاذ القرار في الشركة من خلال توفير الشفافية والثبات. كما يحمي ضد التحيز من خلال تضمين ملاحظات بشرية في عملية التدريب.

• أكثر كفاءة: أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني تعتبر بشكل عام أكثر كفاءة من أنظمة التعلم الآلي التقليدية. تتطلب وقتًا أقل للتدريب والضبط، مما يعني أنهم ينتجون رؤى أسرع.

• الشفافية: توفر أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني شفافية أكبر في نموذج التعلم الآلي، وكيفية عمله، والسبب في وصوله إلى قرار معين. إن الشفافية والمساءلة هي أساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم، والنهج التعلم الآلي بتدخل إنساني يساعد بشكل كبير.

تحديات أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني

تُقدم أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني أيضًا بعض التحديات المحددة التي يجب معالجتها. أولًا، يُخطئ البشر، لذلك أي نظام يضم بشرًا يخاطر بالخطأ. يمكن أن يكون لهذا تأثير كبير على فعالية النظام. على سبيل المثال، إذا كان شخص ما يخطئ عند وضع علامات على البيانات، فإن نفس الخطأ سوف يتكرر في جميع أنحاء النظام ويمكن أن يسبب مشاكل في المستقبل.

يمكن لأنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني أن تكون بطيئة لأن البشر يشاركون في عملية اتخاذ القرار. أحد أكبر الأسباب وراء نمو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو أن الآلات أسرع بكثير من البشر، ولكن هذه السرعة التي تُشاهد في أنظمة التعلم الآلي التقليدية لن تترجم دائمًا إلى أنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني.

تحدي آخر لأنظمة التعلم الآلي بتدخل إنساني هو أن تكون باهظة الثمن في البناء والصيانة. بالإضافة إلى التكاليف المرتبطة بالآلة، يجب على الشركة تخصيص ميزانية للعمل البشري.