Mikä on Human-in-the-loop (HITL) -konsepti?

Yksi termeistä, joita saatat kohdata työskennellessäsi tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) parissa, on human-in-the-loop (HITL). Se on juuri sellainen kuin kuulostaa. HITL on tekoälyn haara, joka luottaa sekä ihmisen että koneen älykkyyteen koneoppimismallien luomisessa.

Human-in-the-loop -lähestymistapa tarkoittaa, että ihmiset ovat mukana algoritmin koulutus-, säätö- ja testauskierrossa.

Ihmiset merkitsevät ensin dataa, mikä auttaa mallia saamaan paljon laadukasta koulutusdataa. Koneoppimisalgoritmi oppii sitten tekemään päätöksiä datan perusteella, ennen kuin ihmiset alkavat hienosäätää mallia.

Mallia voidaan sitten testata ja validoida ihmisten toimesta arvioimalla sen tuottamia tuloksia. Tämä prosessi on erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa algoritmi ei ole varma arviostaan, tai toisaalta, joissa algoritmi on liian varma virheellisestä päätöksestä.

HITL-prosessi on jatkuva palautekierto, mikä tarkoittaa, että koulutus-, säätö- ja testaustehtävät syötetään takaisin algoritmiin. Tämä prosessi mahdollistaa algoritmin kehittymisen tehokkaammaksi ja tarkemmaksi ajan myötä, mikä on erityisen hyödyllistä luotaessa korkealaatuisia ja suuria määriä koulutusdataa tiettyihin käyttötarkoituksiin. Ihmisen näkemys auttaa säätämään ja testaamaan mallia, jotta organisaatio voi saavuttaa mahdollisimman tarkan päätöksen, jonka pohjalta voidaan toimia.

Kuva: Stanfordin yliopisto

HITL-koneoppimisen merkitys

HITL on erittäin tärkeä tekoälyn haara, koska perinteiset koneoppimismallit vaativat suuren määrän merkittyjä datakohtia saadakseen tarkat ennustukset. Kun dataa on niukasti, koneoppimismallit eivät ole yhtä hyödyllisiä.

Ota esimerkiksi kielten oppiminen. Jos sinulla on kieli, jota puhuu vain muutama tuhat ihmistä, ja haluat saada tietoa kyseisestä kielestä koneoppimisen avulla, voi olla vaikea löytää riittävästi esimerkkejä mallin oppimiseen. HITL-lähestymistavalla voit varmistaa näiden tietojoukkojen tarkkuuden.

Terveydenhuoltoala on myös yksi tärkeimmistä aloista HITL-järjestelmiä varten. Stanfordin yliopiston tutkimuksessa vuonna 2018 todettiin, että HITL-malli toimii paremmin kuin yksin AI tai ihmiset.

HITL-järjestelmät parantavat tarkkuutta samalla säilyttäen ihmisen tason vaatimukset, mikä on tärkeää monille aloille ympäri maailmaa.

Milloin käyttää HITL-järjestelmiä

On joitakin tiettyjä tilanteita tekoälyn elinkaaren aikana, jolloin human-in-the-loop -koneoppimista tulisi käyttää:

• Koulutus: Datatieteilijät käyttävät HITL:ää useimmiten koulutusvaiheessa, jolloin ihmiset tarjoavat merkittyjä datakohtia mallin koulutukseen.

• Säätö ja testaus: Toinen tärkeä tilanne, jolloin HITL:ää käytetään, on säätö- ja testausvaiheessa. Ihmiset säätävät malleja korkeamman tarkkuuden saavuttamiseksi, mikä on erityisen tärkeää, kun malli on epävarma.

On tärkeää huomata, että HITL-lähestymistapa ei sovellu jokaiselle koneoppimishankkeelle. Sitä käytetään pääasiassa tilanteissa, joissa dataa ei ole paljon.

Human-in-the-loop -syväoppimista käytetään tilanteissa, joissa ihmiset ja koneoppimisprosessit vuorovaikuttavat tiettyjen skenaarioiden mukaan, kuten: algoritmi ei ymmärrä syötettä; syöttödata tulkitaan väärin; algoritmi ei tiedä, miten suorittaa tiettyä tehtävää; koneoppimismallin on oltava tarkempi; ihmisen osuuden on oltava tehokkaampi ja tarkempi; virheiden kustannukset ovat liian korkeat ML-kehityksessä; ja haluttua dataa ei ole saatavilla.

HITL:ään käytettävät datamerkintätavat

HITL-lähestymistapaa voidaan käyttää erilaisiin datamerkintätapoihin riippuen siitä, minkälaisia tietojoukkoja vaaditaan. Esimerkiksi, jos koneen on opittava tunnistamaan tiettyjä muotoja, käytetään rajauslaatikoita. Jos mallin on luotava jokaisen kuvan osan luokittelu, segmentointi on suositeltavaa. Kun on kyse kasvojen tunnistamisesta, kasvomerkinnät ovat yleisiä.

Toinen tärkeä sovellus on tekstin analyysi, joka mahdollistaa koneen ymmärtämisen, mitä ihmiset sanovat tai kirjoittavat. Koska ihmiset käyttävät eri sanoja ilmaisemaan samaa asiaa, AI-järjestelmien on tiedettävä eri variatiot. Vielä pidemmälle mentäessä sentimenttianalyysi voi tunnistaa tietyn sanan tai lauseen sävyn. Nämä esimerkit osoittavat, miksi human-in-the-loop -lähestymistapa on niin tärkeä.

Miksi yrityksesi tulisi ottaa käyttöön HITL

Jos yrityksesi haluaa asentaa HITL-järjestelmän, yksi yleisimmistä tavoista tehdä tämä on käyttää automaatio-ohjelmistoa. On olemassa paljon automaatio-ohjelmistoa, joka on jo rakennettu HITL-lähestymistavalle, mikä tarkoittaa, että prosessi on jo otettu huomioon.

Järjestelmät kuten nämä mahdollistavat yritykselle saavuttaa korkean suorituskyvyn heti ja saada tietoa. Koneoppimisjärjestelmiä on jo otettu käyttöön lähes jokaisella alalla, mikä tarkoittaa, että kehittäjien on varmistettava, että järjestelmät toimivat hyvin muuttuvan datan kanssa.

On monia etuja ottaa HITL-järjestelmä käyttöön yrityksessäsi:

• Parantaa päätöksentekoprosessia: HITL-järjestelmä parantaa yrityksen päätöksentekoprosessia tarjoamalla avoimuutta ja johdonmukaisuutta. Se myös suojaa ennakkoasenteilta sisällyttämällä ihmisten palautteen koulutusprosessiin.

• On tehokkaampi: HITL-järjestelmät ovat yleisesti otettuna tehokkaampia kuin perinteiset koneoppimisjärjestelmät. Ne vaativat vähemmän aikaa koulutukseen ja säätöön, mikä tarkoittaa, että ne tuottavat tietoa nopeammin.

• Avoimuus: Human-in-the-loop -järjestelmät tarjoavat suuremman avoimuuden koneoppimismalliin, sen toimintaan ja siihen, miksi se on tullut tiettyyn päätökseen. Selitettävyys ja vastuuvelvollisuus ovat nykyisten tekoälyjärjestelmien perustekijöitä, ja HITL-lähestymistapa auttaa siinä.

HITL-järjestelmien haasteet

Human-in-the-loop -järjestelmillä on myös tiettyjä haasteita, jotka tulisi ottaa huomioon. Yksi haaste on, että ihmiset tekevät virheitä, joten järjestelmä, jossa on mukana ihmiset, on altis virheille. Tämä voi vaikuttaa järjestelmän tehokkuuteen. Esimerkiksi, jos ihminen tekee virheen dataa merkitsemällä, sama virhe leviää koko järjestelmään ja voi aiheuttaa tulevia ongelmia.

HITL-järjestelmät voivat myös olla hitaita, koska ihmiset ovat mukana päätöksentekoprosessissa. Yksi suurimmista syistä tekoälyn ja koneoppimisen kasvulle on, että koneet ovat ihmisiä nopeampia, mutta tämä nopeus, jota nähdään perinteisissä ML-järjestelmissä, ei aina siirry HITL-järjestelmiin.

Yksi muu haaste HITL-järjestelmillä on, että ne voivat olla kalliita rakentaa ja ylläpitää. Koneeseen liittyvien kustannusten lisäksi yrityksen on budjetoitava myös ihmistyön kustannukset.