什么是人工智能中的人机协同（HITL）？

在处理人工智能（AI）和机器学习（ML）时，您可能会遇到的人机协同（HITL）术语。它的意思就是像它听起来一样。HITL是一种人工智能分支，依赖于人类和机器智能的结合来创建机器学习模型。

人机协同方法意味着人们参与算法的训练、调优和测试周期。

人类首先标记数据，这有助于模型实现高质量和大量的训练数据。然后，机器学习算法根据数据进行决策，之后人类开始对模型进行细化调整。

模型可以通过评分其输出来由人类进行测试和验证。这一过程在算法不确定某个判断或算法过于自信地做出错误决定的情况下尤其有用。

HITL过程是一个持续的反馈循环，这意味着训练、调优和测试任务中的每一个都被反馈到算法中。这种过程使算法随着时间的推移变得更加有效和准确，这对于创建特定用例的高精度和大量训练数据尤其有用。人类的洞察力有助于调整和测试模型，以便组织能够做出最准确和最有行动力的决策。

图片：斯坦福大学

人机协同机器学习的重要性

HITL是一种非常重要的人工智能分支，因为传统的机器学习模型需要大量标记的数据点来实现准确的预测。当数据不足时，机器学习模型就不那么有用。

以语言学习为例。如果某种语言只由几千人使用，您想通过机器学习对这种语言有所了解，但可能很难找到足够的例子让模型从中学习。使用HITL方法，可以确保这些数据集的准确性。

医疗行业也是HITL系统最重要的应用领域之一。斯坦福大学2018年的一项研究发现，HITL模型比单独使用AI或人类更有效。

HITL系统可以提高准确性，同时保持人类级别的标准，这对全球许多行业都很重要。

何时使用HITL系统

在AI生命周期中，有几个特定的时机需要使用人机协同机器学习：

• 训练:数据科学家使用HITL的最常见地方是在训练阶段，人类为模型训练提供标记的数据。

• 调优和测试:HITL的另一个主要使用时机是在调优和测试阶段。人类调优模型以提高准确性，这在模型不确定时尤其重要。

需要注意的是，HITL方法并不适合每个机器学习项目。它主要用于可用数据不足的情况下。

人机协同深度学习用于人类和机器学习过程在某些场景中相互交互，例如：算法不理解输入；数据输入被误解；算法不知道如何执行特定任务；机器学习模型需要更准确；人类组件需要更高效和准确；机器学习开发中的错误成本太高；以及所需的数据不可用。

HITL的数据标记类型

HITL方法可以用于各种类型的数据标记，具体取决于所需的数据集。例如，如果机器需要学习识别特定的形状，则使用边界框。但如果模型需要对图像的每个部分进行分类，则更喜欢分割。当涉及面部识别数据集时，通常使用面部标记。

另一个主要应用是文本分析，它使机器能够理解人类所说或所写的内容。由于人们使用不同的词语来表达相同的含义，AI系统必须知道不同的变体。此外，情感分析可以识别特定词语或短语的语气。这些例子证明了为什么使用人机协同方法非常重要。

为什么您的公司应该实施HITL

如果您的业务希望安装HITL系统，一种常见的方法是使用自动化软件。已经有很多自动化软件围绕HITL方法构建，这意味着它已经将该过程纳入其中。

像这样的系统使公司能够立即实现高级性能并获得洞察力。机器学习系统已经在几乎每个行业中得到应用，这意味着开发人员必须确保这些系统能够在不断变化的数据下表现良好。

实施HITL系统到您的公司中有很多优势：

• 改善决策过程:HITL系统通过在训练过程中提供透明度和一致性来改善公司的决策过程。它还通过包含人类反馈来保护偏差。

• 更高效:HITL系统通常被认为比传统的机器学习系统更高效。它们需要的训练和调优时间更短，这意味着它们更快地产生洞察力。

• 透明度:人机协同系统为机器学习模型提供了更大的透明度，包括其工作原理和为什么做出某种决定。可解释性和责任感是当今AI系统的基本方面，HITL方法在这方面非常有帮助。

HITL系统的挑战

人机协同系统也提出了需要解决的一些特定挑战。首先，人类会犯错误，因此任何包含人类的系统都存在错误的风险。这可能会对系统的有效性产生重大影响。例如，如果人类在标记数据时犯了错误，则相同的错误将在整个系统中传播并可能引起未来的问题。

HITL系统也可能很慢，因为人类参与了决策过程。人工智能和机器学习发展的最大原因之一是机器比人类快得多，但这种速度并不总是能转化为HITL系统。

HITL系统的另一个挑战是它们可能很昂贵。除了机器相关的成本外，业务还必须为人类劳动力预算。