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 ένα κλάδος της AI που βασίζεται και στην ανθρώπινη και στην μηχανική νοημοσύνη στη δημιουργία μοντέλων machine learning.

Μια προσέγγιση human-in-the-loop σημαίνει ότι οι άνθρωποι συμμετέχουν στο κύκλο του αλγορίθμου κατά την εκπαίδευση, την điều chỉnh 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 επιδιορθώνουν το μοντέλο.

Το μοντέλο μπορεί στη συνέχεια να ελεγχθεί 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 κάθε μια από τις εργασίες εκπαίδευσης, điều chỉnh και ελέγχου ανατροφοδοτείται στον αλγόριθμο. Αυτή η διαδικασία ermögνίζει τον αλγόριθμο να γίνει πιο αποτελεσματικός και ακριβής με το χρόνο, το οποίο είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τη δημιουργία υψηλής ακρίβειας και μεγάλης ποσότητας δεδομένων εκπαίδευσης για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης. Η ανθρώπινη έμπνευση βοηθά στην điều chỉnh και τον έλεγχο του μοντέλου, ώστε η οργάνωση να μπορεί να επιτύχει τις πιο ακριβείς και ενεργές αποφάσεις.

Image: 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 lớn αριθμό επισημασμένων δεδομένων για να επιτύχουν ακριβείς προβλέψεις. Όταν υπάρχει έλλειψη δεδομένων, τα μοντέλα machine learning δεν είναι τόσο χρήσιμα.

Πάρτε ως παράδειγμα τη γλώσσα μάθηση. Αν έχετε μια γλώσσα που ομιλείται μόνο από quelques χιλιάδες ανθρώπους και θέλετε να επιτύχετε εποπτείες σε 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 οποιοδήποτε AI ή άνθρωπο μόνο του.

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 quelques συγκεκριμένες φορές στη διάρκεια ζωής του AI όταν το machine learning human-in-the-loop πρέπει να χρησιμοποιηθεί:

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

• Διόρθωση και Έλεγχος: Η άλλη κύρια φορά που χρησιμοποιείται HITL είναι στις φάσεις διόρθωσης και ελέγχου. Οι άνθρωποι διορθώνουν 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 υπάρχει πολύ διαθέσιμο δεδομένα.

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

Τύποι Επισημάνσεων Δεδομένων για HITL

Η προσέγγιση HITL μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους τύπους επισημάνσεων δεδομένων, ανάλογα με το ποιο είδος συνόλων δεδομένων απαιτείται. Για παράδειγμα, αν το μοντέλο πρέπει να μάθει να αναγνωρίζει συγκεκριμένα σχήματα, χρησιμοποιούνται επισημάνσεις ορίων. Αλλά αν το μοντέλο πρέπει να ταξινομήσει κάθε μέρος μιας εικόνας, προτιμάται η διαίρεση. Όταν πρόκειται για συνόλων δεδομένων αναγνώρισης προσώπου, χρησιμοποιούνται συχνά επισημάνσεις προσώπου.

Μια άλλη σημαντική εφαρμογή είναι η ανάλυση κειμένου, η οποία ermögνίζει στο μοντέλο να καταλάβει 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 ακόμα 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 Εφαρμόσει 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. Υπάρχει πολλά λογισμικό αυτοματοποίησης που έχει ήδη κατασκευαστεί γύρω από την προσέγγιση HITL, που σημαίνει ότι ήδη έχει την διαδικασία factored σε αυτό.

Συστήματα όπως αυτά ermögνουν στην εταιρεία να επιτύχει υψηλή απόδοση από την αρχή και να αποκτήσει εποπτείες. Τα συστήματα machine learning έχουν ήδη εφαρμοστεί σε几乎 όλες τις βιομηχανίες, που σημαίνει ότι οι développers πρέπει να διασφαλίσουν ότι τα συστήματα λειτουργούν καλά με τα αλλάζοντα δεδομένα.

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

• Βελτιώνει τη Διαδικασία Λήψης Αποφάσεων: Ένα σύστημα HITL βελτιώνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων μιας εταιρείας παρέχοντας διαφάνεια και συν nhấtότητα. Επίσης, προστατεύει από την προκατάληψη με τη συμπερίληψη ανθρώπινης ανατροφοδότησης στη διαδικασία εκπαίδευσης.

• Περισσότερο Αποτελεσματικό: Τα συστήματα HITL θεωρούνται γενικά πιο αποτελεσματικά από τα παραδοσιακά συστήματα machine learning. Απαιτούν λιγότερο χρόνο για εκπαίδευση και διόρθωση, που σημαίνει ότι παράγουν εποπτείες 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 εξηγησιμότητα και η ευθύνη είναι θεμελιώδεις για τα σημερινά συστήματα AI, και η προσέγγιση HITL βοηθά πολύ.

Προκλήσεις των Συστημάτων HITL

Τα συστήματα human-in-the-loop παρουσιάζουν επίσης quelques συγκεκριμένες προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Για ένα, οι άνθρωποι κάνουν λάθη, οπότε οποιοδήποτε σύστημα με ανθρώπους κινδυνεύει να είναι λανθασμένο. Αυτό μπορεί να έχει einen μεγάλο αντίκτυπο 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, поскольку οι άνθρωποι συμμετέχουν στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Ένας από τους μεγαλύτερους λόγους πίσω από την ανάπτυξη του AI και του ML είναι ότι οι μηχανές είναι απίστευτα πιο γρήγορες από τους ανθρώπους, αλλά αυτή η ταχύτητα που συχνά見εται στα παραδοσιακά συστήματα ML δεν θα μεταφραστεί πάντα σε συστήματα HITL.

Μια ακόμα πρόκληση των συστημάτων HITL είναι ότι possono být дорогие να κατασκευαστούν και να διατηρηθούν. Εκτός από τα κόστη που συνδέονται με τη μηχανή, η επιχείρηση πρέπει να προβλέψει τον προϋπολογισμό για ανθρώπινη εργασία επίσης.