Τι είναι το Human-in-the-loop (HITL);

Ένας από τους όρους που μπορείτε να συναντήσετε όταν ασχολείστε με την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και το machine learning (ML) είναι το human-in-the-loop (HITL). Είναι ακριβώς όπως ακούγεται. Το HITL είναι ένας κλάδος της AI που βασίζεται τόσο στην ανθρώπινη όσο και στη μηχανική νοημοσύνη στη δημιουργία μοντέλων machine learning.

Μια προσέγγιση human-in-the-loop σημαίνει ότι οι άνθρωποι συμμετέχουν στον κύκλο του αλγορίθμου κατά την εκπαίδευση, τη ρύθμιση και τον έλεγχο.

Οι άνθρωποι πρώτα επισημαίνουν τα δεδομένα, τα οποία βοηθούν το μοντέλο να επιτύχει υψηλή ποιότητα και ποσότητα δεδομένων εκπαίδευσης. Ένας αλγόριθμος machine learning στη συνέχεια μαθαίνει να λαμβάνει αποφάσεις με βάση τα δεδομένα πριν οι άνθρωποι αρχίσουν να βελτιστοποιούν το μοντέλο.

Το μοντέλο μπορεί στη συνέχεια να δοκιμαστεί και να επικυρωθεί από τους ανθρώπους μέσω της αξιολόγησης των εξόδων του. Αυτή η διαδικασία είναι ιδιαίτερα χρήσιμη σε περιπτώσεις όπου ο αλγόριθμος δεν είναι βέβαιος για μια κρίση ή, από την άλλη πλευρά, όπου ο αλγόριθμος είναι πολύ βέβαιος για μια λανθασμένη απόφαση.

Η διαδικασία HITL είναι ένας συνεχής κύκλος ανατροφοδότησης, που σημαίνει ότι καθεμία από τις εργασίες εκπαίδευσης, βελτιστοποίησης και ελέγχου ανατροφοδοτείται στον αλγόριθμο. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στον αλγόριθμο να γίνει πιο αποτελεσματικός και ακριβής με το χρόνο, το οποίο είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τη δημιουργία πολύ ακριβών και μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων εκπαίδευσης για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης. Η ανθρώπινη γνώση βοηθά στη βελτιστοποίηση και τον έλεγχο του μοντέλου, ώστε η εταιρεία να επιτύχει τις πιο ακριβείς και αξιοποιήσιμες αποφάσεις.

Εικόνα: Stanford University

Η Σημασία του HITL Machine Learning

Το HITL είναι ένας εξαιρετικά σημαντικός κλάδος της AI, καθώς τα συμβατικά μοντέλα machine learning απαιτούν ένα μεγάλο αριθμό επισημασμένων δεδομένων για να επιτύχουν ακριβείς προβλέψεις. Όταν υπάρχει έλλειψη δεδομένων, τα μοντέλα machine learning δεν είναι τόσο χρήσιμα.

Πάρτε για παράδειγμα την εκμάθηση γλωσσών. Αν έχετε μια γλώσσα που ομιλείται μόνο από μερικές χιλιάδες ανθρώπους και θέλετε να αποκτήσετε χρήσιμη γνώση για αυτή τη γλώσσα μέσω machine learning, μπορεί να είναι δύσκολο να βρείτε αρκετά παραδείγματα για το μοντέλο να μάθει. Με μια προσέγγιση HITL, μπορείτε να διασφαλίσετε την ακρίβεια αυτών των συνόλων δεδομένων.

Η βιομηχανία υγείας είναι επίσης μια από τις πιο σημαντικές για τα συστήματα HITL. Μια μελέτη του 2018 από το Stanford βρήκε ότι ένα μοντέλο HITL λειτουργεί καλύτερα από το AI ή τους ανθρώπους μόνο τους.

Τα συστήματα HITL βελτιώνουν την ακρίβεια ενώ διατηρούν τα ανθρώπινα πρότυπα, το οποίο είναι σημαντικό για πολλές βιομηχανίες σε όλο τον κόσμο.

Πότε να Χρησιμοποιήσετε Συστήματα HITL

Υπάρχουν κάποιες συγκεκριμένες στιγμές στη ζωή του AI όταν το machine learning human-in-the-loop πρέπει να χρησιμοποιηθεί:

• Εκπαίδευση: Ο πιο συνηθισμένος τόπος που οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν HITL είναι κατά τις φάσεις εκπαίδευσης, όπου οι άνθρωποι παρέχουν επισημασμένα δεδομένα για την εκπαίδευση του μοντέλου.

• Βελτιστοποίηση και Έλεγχος: Η άλλη κύρια φορά που χρησιμοποιείται HITL είναι στις φάσεις tinh chỉnh και ελέγχου. Οι άνθρωποι βελτιστοποιούν τα μοντέλα για υψηλότερη ακρίβεια, το οποίο είναι ιδιαίτερα κρίσιμο όταν το μοντέλο δεν είναι βέβαιο.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η προσέγγιση HITL δεν είναι κατάλληλη για κάθε έργο machine learning. Χρησιμοποιείται κυρίως όταν δεν υπάρχουν αρκετά διαθέσιμα δεδομένα.

Το human-in-the-loop deep learning χρησιμοποιείται όταν οι άνθρωποι και οι διαδικασίες machine learning αλληλεπιδρούν σε συγκεκριμένες περιπτώσεις, όπως: οι αλγόριθμοι δεν καταλαβαίνουν την είσοδο; τα δεδομένα εισόδου ερμηνεύονται λανθασμένα; οι αλγόριθμοι δεν ξέρουν πώς να εκτελέσουν μια συγκεκριμένη εργασία; το μοντέλο machine learning χρειάζεται να είναι πιο ακριβές; το ανθρώπινο στοιχείο χρειάζεται να είναι πιο αποτελεσματικό και ακριβές; το κόστος των λαθών είναι πολύ υψηλό στην ανάπτυξη ML; και τα επιθυμητά δεδομένα δεν είναι διαθέσιμα.

Τύποι Επισημασμού Δεδομένων για HITL

Η προσέγγιση HITL μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους τύπους επισημασμού δεδομένων, ανάλογα με το είδος των συνόλων δεδομένων που απαιτούνται. Για παράδειγμα, αν το μοντέλο πρέπει να μάθει να αναγνωρίζει συγκεκριμένα σχήματα, χρησιμοποιούνται πλαίσια οριοθέτησης. Αν το μοντέλο πρέπει να ταξινομήσει κάθε μέρος μιας εικόνας, προτιμάται η τμηματοποίηση. Όταν πρόκειται για datasets αναγνώρισης προσώπου, χρησιμοποιούνται συχνά σημάνσεις προσώπου.

Μια άλλη σημαντική εφαρμογή είναι η ανάλυση κειμένου, η οποία επιτρέπει στο μοντέλο να κατανοήσει τι λέγεται ή γράφεται από τους ανθρώπους. Επειδή οι άνθρωποι χρησιμοποιούν διαφορετικά λόγια για να εκφράσουν τις ίδιες σημασίες, τα συστήματα AI πρέπει να γνωρίζουν τις διαφορετικές παραλλαγές. Πηγαίνοντας ακόμη παραπέρα, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να αναγνωρίσει τον τόνο ενός συγκεκριμένου λόγου ή φράσης. Αυτά τα παραδείγματα αποδεικνύουν γιατί είναι τόσο σημαντικό να χρησιμοποιηθεί η προσέγγιση human-in-the-loop.

Γιατί Η Εταιρεία Σας Πρέπει να Υλοποιήσει HITL

Αν η επιχείρησή σας θέλει να εγκαταστήσει ένα σύστημα HITL, ένας από τους πιο συνηθισμένους τρόπους για να το κάνει αυτό είναι με τη χρήση λογισμικού αυτοματοποίησης. Υπάρχουν ήδη πολλά προγράμματα λογισμικού αυτοματοποίησης που έχουν κατασκευαστεί γύρω από την προσέγγιση HITL, που σημαίνει ότι ήδη έχει ληφθεί υπόψη η διαδικασία.

Συστήματα όπως αυτά επιτρέπουν στην εταιρεία να επιτύχει υψηλή απόδοση από την αρχή και να αποκτήσει χρήσιμη γνώση. Τα συστήματα machine learning υλοποιούνται ήδη σε σχεδόν κάθε βιομηχανία, που σημαίνει ότι οι προγραμματιστές πρέπει να διασφαλίσουν ότι τα συστήματα λειτουργούν καλά με τα αλλάζοντα δεδομένα.

Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στην υλοποίηση ενός συστήματος HITL στην εταιρεία σας:

• Βελτιώνει τη Διαδικασία Λήψης Αποφάσεων: Ένα σύστημα HITL βελτιώνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων της εταιρείας παρέχοντας διαφάνεια και συνέπεια. Επίσης, προστατεύει από την προκατάληψη συμπεριλαμβάνοντας ανθρώπινη ανατροφοδότηση στη διαδικασία εκπαίδευσης.

• Περισσότερο Αποτελεσματικό: Τα συστήματα HITL θεωρούνται γενικά πιο αποτελεσματικά από τα παραδοσιακά συστήματα machine learning. Απαιτούν λιγότερο χρόνο για εκπαίδευση και βελτιστοποίηση, που σημαίνει ότι παράγουν χρήσιμες πληροφορίες πιο γρήγορα.

• Διαφάνεια: Τα συστήματα human-in-the-loop παρέχουν μεγαλύτερη διαφάνεια στο μοντέλο machine learning, πώς λειτουργεί και γιατί έφτασε σε μια συγκεκριμένη απόφαση. Η ερμηνευσιμότητα και η ευθύνη είναι θεμελιώδους σημασίας για τα σημερινά συστήματα AI, και η προσέγγιση HITL βοηθά πολύ.

Προκλήσεις των Συστημάτων HITL

Τα συστήματα human-in-the-loop παρουσιάζουν επίσης κάποιες συγκεκριμένες προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Για παράδειγμα, οι άνθρωποι κάνουν λάθη, οπότε οποιοδήποτε σύστημα με ανθρώπους κινδυνεύει να είναι λανθασμένο. Αυτό μπορεί να έχει μεγάλη επίδραση στην αποτελεσματικότητα του συστήματος. Για παράδειγμα, αν ένας άνθρωπος κάνει λάθος όταν επισημαίνει δεδομένα, το ίδιο λάθος θα περάσει σε όλο το σύστημα και μπορεί να προκαλέσει μελλοντικά προβλήματα.

Τα συστήματα HITL μπορούν επίσης να είναι αργά, επειδή οι άνθρωποι συμμετέχουν στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Ένας από τους μεγαλύτερους λόγους πίσω από την ανάπτυξη της AI και του ML είναι ότι οι μηχανές είναι απίστευτα πιο γρήγορες από τους ανθρώπους, αλλά αυτή η ταχύτητα που βλέπουμε στα παραδοσιακά συστήματα ML δεν θα μεταφραστεί πάντα στα συστήματα HITL.

Μια ακόμη πρόκληση των συστημάτων HITL είναι ότι μπορούν να είναι ακριβά να κατασκευαστούν και να διατηρηθούν. Εκτός από τα κόστη που σχετίζονται με τη μηχανή, η επιχείρηση πρέπει να προϋπολογίσει για ανθρώπινη εργασία επίσης.