Mikä on Human-in-the-loop (HITL)?

Yksi termeistä, joita saatat kohdata käsitellessään tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML), on HITL (human-in-the-loop). Se on juuri miltä se kuulostaa. HITL on tekoälyn haara, joka luottaa koneoppimismalleja sekä ihmis- että koneälyyn.

Ihminen silmukassa -lähestymistapa tarkoittaa, että ihmiset ovat mukana koulutuksen, virityksen ja testauksen algoritmisyklissä.

Ihmiset merkitsevät ensin dataa, mikä auttaa mallia saavuttamaan korkealaatuista ja paljon harjoitustietoa. Koneoppimisalgoritmi oppii sitten tekemään päätöksiä tietojen perusteella ennen kuin ihmiset alkavat hienosäätää mallia.

Ihmiset voivat sitten testata ja validoida mallin pisteyttämällä sen tuloksia. Tämä prosessi on erityisen hyödyllinen tapauksissa, joissa algoritmi ei ole varma tuomiosta tai toisaalta, kun algoritmi on liian varma väärästä päätöksestä.

HITL-prosessi on jatkuva palautesilmukka, mikä tarkoittaa, että jokainen koulutus-, viritys- ja testaustehtävä syötetään takaisin algoritmiin. Tämä prosessi mahdollistaa algoritmin tehokkuuden ja tarkkuuden ajan myötä, mikä on erityisen hyödyllistä luotaessa erittäin tarkkoja ja suuria määriä harjoitustietoa tiettyihin käyttötapauksiin. Ihmisen oivallus auttaa virittää ja testata mallia, jotta organisaatio voi tehdä tarkimman ja toimivimman päätöksen.

Kuva: Stanfordin yliopisto

HITL-koneoppimisen merkitys

HITL on erittäin tärkeä tekoälyn haara, sillä perinteiset koneoppimismallit vaativat suuren määrän merkittyjä datapisteitä tarkkojen ennusteiden saavuttamiseksi. Kun dataa on pulaa, koneoppimismallit eivät ole yhtä hyödyllisiä.

Otetaan esimerkkinä kieltenoppiminen. Jos sinulla on kieli, jota puhuu vain muutama tuhat ihmistä ja haluat saada näkemyksiä kyseisestä kielestä koneoppimisen avulla, voi olla vaikea löytää tarpeeksi esimerkkejä, joista mallia voisi oppia. HITL-lähestymistavan avulla voit varmistaa näiden tietojoukkojen tarkkuuden.

Terveydenhuoltoala on myös yksi tärkeimmistä HITL-järjestelmistä. Stanfordin vuonna 2018 tekemässä tutkimuksessa havaittiin, että HITL-malli toimii paremmin kuin tekoäly tai ihmiset yksinään.

HITL-järjestelmät parantavat tarkkuutta ja säilyttävät samalla ihmistason standardit, mikä on tärkeää monille teollisuudenaloille ympäri maailmaa.

Milloin käyttää HITL-järjestelmiä

Tekoälyn elinkaaressa on muutamia tiettyjä aikoja, jolloin ihmisen silmukassa tapahtuvaa koneoppimista tulisi käyttää:

• koulutus: Yleisin paikka datatieteilijät käyttävät HITL:ää on koulutusvaiheissa, joissa ihmiset tarjoavat merkittyjä tietoja mallikoulutukseen.

• Viritys ja testaus: Toinen pääasiallinen aika HITL:ää käytetään viritys- ja testausvaiheessa. Ihminen virittää malleja suurempaan tarkkuuteen, mikä on erityisen tärkeää, kun malli on epävarma.

On tärkeää huomata, että HITL-lähestymistapa ei sovellu kaikkiin koneoppimisprojekteihin. Sitä käytetään useimmiten silloin, kun käytettävissä ei ole paljon tietoa.

Human-in-the-loop syväoppimista käytetään, kun ihmiset ja koneoppimisprosessit ovat vuorovaikutuksessa tietyissä skenaarioissa, kuten: algoritmit eivät ymmärrä syötettä; syötetty tieto on tulkittu väärin; algoritmit eivät osaa suorittaa tiettyä tehtävää; koneoppimismallin on oltava tarkempi; inhimillisen osan on oltava tehokkaampi ja tarkempi; virhekustannukset ovat liian korkeat ML-kehityksessä; ja haluttuja tietoja ei ole saatavilla.

HITL-tietomerkintöjen tyypit

HITL-lähestymistapaa voidaan käyttää erityyppisiin tietomerkintöihin riippuen siitä, millaisia ​​tietojoukkoja tarvitaan. Jos koneen on esimerkiksi opittava tunnistamaan tiettyjä muotoja, käytetään rajausruutuja. Mutta jos mallin on luokiteltava jokainen kuvan osa, segmentointi on parempi. Kasvojentunnistustietosarjoissa käytetään usein kasvomerkintöjä.

Toinen tärkeä sovellus on tekstianalyysi, jonka avulla kone voi ymmärtää, mitä ihmiset sanovat tai kirjoittavat. Koska ihmiset käyttävät eri sanoja ilmaisemaan samoja merkityksiä, tekoälyjärjestelmien on tunnettava eri muunnelmat. Kun asioita viedään vielä pidemmälle, tunneanalyysi voi tunnistaa tietyn sanan tai lauseen sävyn. Nämä esimerkit osoittavat, miksi on niin tärkeää käyttää ihmissilmukassa -lähestymistapaa.

Miksi yrityksesi tulisi ottaa käyttöön HITL

Jos yrityksesi aikoo asentaa HITL-järjestelmän, yksi yleisimmistä tavoista tehdä tämä on automaatioohjelmiston käyttö. On olemassa monia automaatioohjelmistoja, jotka on jo rakennettu HITL-lähestymistavan ympärille, mikä tarkoittaa, että prosessi on jo otettu huomioon.

Tällaisten järjestelmien avulla yritys saavuttaa heti korkean tason suorituskyvyn ja oivalluksia. Koneoppimisjärjestelmiä on jo otettu käyttöön lähes kaikilla toimialoilla, joten kehittäjien on varmistettava, että järjestelmät toimivat hyvin muuttuvien tietojen kanssa.

HITL-järjestelmän käyttöönotolla yritykseesi on monia etuja:

• Parantaa päätöksentekoprosessia: HITL-järjestelmä parantaa yrityksen päätöksentekoprosessia tarjoamalla läpinäkyvyyttä ja johdonmukaisuutta. Se suojaa myös harhaa vastaan ​​sisällyttämällä ihmispalautteen koulutusprosessiin.

• Tehokkaampi: HITL-järjestelmiä pidetään yleisesti tehokkaampina kuin perinteiset koneoppimisjärjestelmät. Ne vaativat vähemmän aikaa harjoitteluun ja virittämiseen, mikä tarkoittaa, että ne tuottavat oivalluksia nopeammin.

• Läpinäkyvyys: Human-in-the-loop -järjestelmät tarjoavat enemmän läpinäkyvyyttä koneoppimismalliin, sen toimintaan ja siihen, miksi se päätyi tiettyyn päätökseen. Selittävyys ja vastuullisuus ovat tämän päivän tekoälyjärjestelmien perustavanlaatuisia, ja HITL-lähestymistapa auttaa suuresti.

HITL-järjestelmien haasteet

Human-in-the-loop -järjestelmissä on myös joitain erityisiä haasteita, joihin pitäisi puuttua. Ensinnäkin ihmiset tekevät virheitä, joten mikä tahansa järjestelmä ihmisten kanssa voi olla väärässä. Tällä voi olla suuri vaikutus järjestelmän tehokkuuteen. Jos esimerkiksi ihminen tekee virheen merkitseessään tietoja, sama virhe kulkee läpi koko järjestelmän ja voi aiheuttaa ongelmia tulevaisuudessa.

HITL-järjestelmät voivat myös olla hitaita, koska ihmiset ovat mukana päätöksentekoprosessissa. Yksi suurimmista syistä tekoälyn ja ML:n kasvuun on se, että koneet ovat uskomattoman nopeampia kuin ihmiset, mutta tämä perinteisissä ML-järjestelmissä usein havaittu nopeus ei aina muutu HITL-järjestelmiksi.

Toinen HITL-järjestelmien haaste on, että niiden rakentaminen ja ylläpito voi olla kallista. Koneeseen liittyvien kustannusten lisäksi yrityksen on budjetoitava myös ihmistyövoimaa.