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什么是人机协同（HITL）？
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当您处理人工智能（AI）和机器学习（ML）时，您可能会遇到一个术语，即人机协同（HITL）。它的意思就是像它听起来一样。HITL是人工智能的一个分支，依赖于人类和机器智能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做出决策，之后人类开始微调模型。
模型可以通过评分其输出来测试和验证。这种过程特别有用，当算法不确定某个判断时，或者算法对错误的决策过于自信时。
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，这对于创建高度准确和大量的训练数据尤其有用。人类的洞察力有助于微调和测试模型，因此组织可以实现最准确和最有用的决策。
图片：斯坦福大学
HITL机器学习的重要性
HITL是一个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，机器学习模型不那么有用。
以语言学习为例。如果某种语言只被几千人使用，并且您希望通过机器学习对这种语言有所了解，可能很难找到足够的例子让模型学习。使用HITL方法，可以确保这些数据集的准确性。
医疗保健行业也是HITL系统最重要的行业之一。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系统提高了准确性，同时保持了人类水平的标准，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，有几个特定的时机应该使用人机协同机器学习：
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训练：数据科学家使用HITL的最常见地方是在训练阶段，人类提供标记的数据用于模型训练。
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调优和测试：HITL的另一个主要使用时间是在调优和测试阶段。人类微调模型以提高准确性，这在模型不确定时尤其重要。
需要注意的是，HITL方法并不适用于每个机器学习项目。它主要用于当没有足够的可用数据时。
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；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。但是，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。进一步来说，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。
这样的系统使公司能够立即实现高级别的性能并获得洞察力。机器学习系统已经在几乎每个行业中实施，这意味着开发人员必须确保系统在数据变化时表现良好。
实施HITL系统到您的公司中有很多优势：
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改善决策过程：HITL系统通过提供透明度和一致性来改善公司的决策过程。它还通过在训练过程中包含人类反馈来保护免受偏见的影响。
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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。
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透明度：人机协同系统提供了对机器学习模型的更大透明度，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方法有助于实现这一点。
HITL系统的挑战
人机协同系统也带来了一些特定的挑战，需要解决。首先，人类会犯错误，因此任何涉及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，那么同样的错误将会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。AI和ML增长的最大原因之一是机器比人类快得多，但是传统ML系统中的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，它们可能很昂贵来构建和维护。除了机器相关的成本外，业务还必须为人类劳动力预算。机器比人类快得多，但HITL系统的这种速度并不总是能转化为传统的ML系统。HITL系统的另一个挑战是，它们可能很昂贵来构建和维护。除了机器相关的成本外，业务还必须为人类劳动力预算。
