Mesterséges intelligencia gyorsan elterjedt, és a különböző iparágakban működő vállalatok mesterséges intelligencia segítségével kivételes ügyfélszolgálatot nyújtanak, növelik a termelékenységet, ésszerűsítik a műveleteket, és megtérítik a megtérülést.
A vállalatok azonban úgy vélik, hogy az AI-alapú megoldások bevezetése egyszeri megoldás, és továbbra is remekül fog működni. Az AI azonban nem így működik. Még akkor is, ha Ön a leginkább mesterséges intelligencia hajlamú szervezet, rendelkeznie kell vele ember a hurokban (HITL) a kockázatok minimalizálása és az előnyök maximalizálása érdekében.
De szükség van-e emberi beavatkozásra az AI-projektekben? Találjuk ki.
A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy automatizálják, betekintést nyerjenek, előre jelezzék a keresletet és az eladásokat, és kifogástalan ügyfélszolgálatot nyújtsanak. Az AI-rendszerek azonban nem önfenntartók. Emberi beavatkozás nélkül a mesterséges intelligencia nem kívánt következményekkel járhat. Például a Zillownak, egy mesterséges intelligenciával működő digitális ingatlancégnek be kellett zárnia az üzletet, mert a szabadalmaztatott algoritmusa nem sikerült pontos eredményeket.
Az emberi beavatkozás folyamatszükséglet, valamint hírnévvel kapcsolatos, pénzügyi, etikai és szabályozási követelmény. Legyen a ember a gép mögött hogy a mesterséges intelligencia fékek és ellensúlyok a helyükön legyenek.
Az IBM jelentése szerint a A mesterséges intelligencia elfogadásának legfőbb akadályai ide tartozik a mesterséges intelligencia-készségek hiánya (34%), az adatok túl bonyolultsága (24%) és mások. Egy AI-megoldás csak annyira jó, amennyire a beléjük táplált adatok vannak. A megbízható és elfogulatlan adatok és az algoritmus határozza meg a projekt eredményességét.
Mi az a Human-in-the-Loop?
Az AI-modellek nem tudnak 100%-ban pontos előrejelzéseket adni, mivel a környezet megértése statisztikai modelleken alapul. A bizonytalanság elkerülése érdekében az emberektől származó visszajelzések segítenek az AI-rendszernek a világról alkotott képének finomításában és módosításában.
Ember a-benhurok (HITL) egy olyan koncepció, amelyet az AI-megoldások fejlesztéséhez használnak a gépek és a humán felderítés. A hagyományos HITL-megközelítésben az emberi részvétel folyamatos képzésben, finomhangolásban, tesztelésben és átképzésben történik.
A HITL modell előnyei
A HITL modellnek számos előnye van az ML alapú modellképzéshez, különösen akkor, ha képzési adatok ritka vagy szélsőséges forgatókönyvek esetén. Ezenkívül a teljesen automatizált megoldásokhoz képest a HITL módszer gyorsabb és hatékonyabb eredményeket biztosít. Az automatizált rendszerekkel ellentétben az embereknek megvan az a veleszületett képessége, hogy tapasztalataikból és tudásukból gyorsan merítsenek megoldásokat a problémákra.
Végül a teljesen manuális vagy teljesen automatizált megoldásokhoz képest a humán-in-the-loop vagy hibrid modell alkalmazása segíthet a vállalkozásoknak az automatizálási szint szabályozásában, miközben az intelligens automatizálást kiterjesztik. A HITL-megközelítés elősegíti a mesterséges intelligencia döntéshozatalának biztonságát és pontosságát.
Kihívások a Human-in-the-Loop megvalósítása során
A HITL megvalósítása nem könnyű feladat, különösen azért, mert egy AI-megoldás sikere a rendszer betanításához használt betanítási adatok minőségétől függ.
A képzési adatok mellett olyan emberekre is szükség van, akik képesek kezelni az adott környezetben történő működéshez szükséges adatokat, eszközöket és technikákat. Végül a mesterséges intelligencia rendszert sikeresen integrálni kell az örökölt munkafolyamatokba és technológiákba a termelékenység és a hatékonyság növelése érdekében.
Potenciális alkalmazások
A HITL-t arra használják, hogy pontosan címkézett adatokat biztosítsanak az ML modell képzéséhez. A címkézés után a következő lépés az adatok hangolása a modell alapján élesetek osztályozásával, túlillesztéssel vagy új kategóriák hozzárendelésével. Minden lépésben emberi kapcsolat kritikus fontosságú, mivel a folyamatos visszacsatolás elősegítheti az ML modell intelligensebbé, pontosabbá és gyorsabbá tételét.
Bár a mesterséges intelligencia számos iparágban működik, széles körben használják az egészségügyben. Az AI-eszköz diagnosztikai képességeinek hatékonyságának javítása érdekében azt embereknek kell irányítaniuk és ki kell képezniük.
Mi az az emberi hurokban történő gépi tanulás?
Ember a-benhurok Gépi tanulás az emberek részvételét jelöli az ML-alapú modellek betanítása és telepítése során. Ezzel a módszerrel az ML-modellt arra tanítják, hogy megértse és viszonozza a felhasználói szándékot, nem pedig az előre elkészített tartalmat. Ily módon a felhasználók személyre szabott és testreszabott megoldásokat tapasztalhatnak lekérdezéseikre. Ahogy egyre többen használják a szoftvert, a HITL visszajelzések alapján javítható annak hatékonysága és pontossága.
Hogyan javítja a HITL a gépi tanulást?
A Human-in-the-loop háromféle módon javítja a gépi tanulási modell hatékonyságát. Ők:
Visszacsatolás: A HITL-megközelítés egyik elsődleges célja, hogy visszajelzést adjon a rendszernek, amely lehetővé teszi az AI-megoldás számára a tanulást, a megvalósítást és a pontos előrejelzések elkészítését.
hitelesíteni: Az emberi beavatkozás segíthet ellenőrizni a jóslatok hitelességét és pontosságát gépi tanulási algoritmusok.
Javaslatok fejlesztésekre: Az emberek ügyesen azonosítják a fejlesztésre szoruló területeket, és javasolják a rendszerhez szükséges változtatásokat.
Használjon ügyeket
A HITL néhány kiemelkedő használati esete:
A Netflix a human-in-the-loop segítségével készít film- és tévéműsor-ajánlatokat a felhasználó korábbi keresési előzményei alapján.
A Google keresőmotorja a „Human-in-the-Loop” elven működik, és a keresési lekérdezésben használt szavak alapján választ ki tartalmat.
Mítoszok az „ember a hurokban” kifejezés használatáról
A hurokban lévő emberrel kapcsolatban nem minden rózsás és megbízható. A szakértők között komoly viták vannak azokkal szemben, akik több „emberi beavatkozást” követelnek az AI-rendszerekbe.
Függetlenül attól, hogy az emberek az összetett rendszerek, például a mesterséges intelligencia felügyeletére szolgáló hurokban, bekapcsolt állapotban vagy bárhol annak közelében vannak, ez nemkívánatos következményekkel járhat. Az AI-alapú automatizált megoldások ezredmásodpercek alatt hozzák meg a döntéseket, ami gyakorlatilag lehetetlenné teszi, hogy az emberek érdemi interakciót folytassanak a rendszerrel.
- Lehetetlen, hogy az ember értelmesen kölcsönhatásba lépjen az AI minden elemével (az érzékelőkkel, adatokkal, működtetőkkel és ML algoritmussal), ha megérti és felügyeli ezeket a kölcsönösen függő mozgó részeket.
- Nem mindenki tudja valós időben áttekinteni a rendszerbe ágyazott kódokat. A kezdeti építési szakaszban és a teljes életciklus során humán szakértő közreműködésére van szükség.
- A mesterséges intelligencia alapú rendszerekre szükség van a másodperc töredéke alatti, időérzékeny döntések meghozatalához. És gyakorlatilag lehetetlen, hogy az emberek leállítsák e rendszerek lendületét és folytonosságát.
- Nagyobb kockázatokkal jár a HITL, ha a beavatkozás távoli helyeken történik. A késleltetési idő, a hálózati problémák, a sávszélességgel kapcsolatos problémák és egyéb késések hatással lehetnek a projektre. Ráadásul az emberek hajlamosak unatkozni, amikor autonóm gépekkel foglalkoznak.
- Az automatizálás ugrásszerűen növekszik, csökkennek az ezen összetett rendszerek megértéséhez szükséges készségek. Az interdiszciplináris készségek és az etikai iránytű mellett elengedhetetlen a rendszer kontextusának megértése és a körben lévő emberek mértékének meghatározása.
A humán-in-the-loop megközelítéssel kapcsolatos mítoszok megértése segít etikus, jogilag megfelelő és hatékony AI-megoldások kidolgozásában.
A mesterséges intelligencia megoldásokat kifejleszteni próbáló vállalkozásnak fel kell tennie magának a kérdést, hogy mit jelent a „human-in-the-loop”, és hogy bármelyik ember képes-e szünetet tartani, elmélkedni, elemezni és megfelelő lépéseket tenni a gépen végzett munka közben.
A Human-in-the-Loop rendszer méretezhető?
Míg a HITL módszert általában az AI-alkalmazások fejlesztésének kezdeti fázisaiban használják, az alkalmazás növekedésével skálázhatónak kell lennie. A humán hurok használata kihívást jelenthet a méretezhetőségben, mivel drágává, megbízhatatlanná és időigényessé válik. Két megoldás teheti lehetővé a skálázhatóságot: az egyik egy értelmezhető ML modell, a másik pedig egy online tanulási algoritmus.
Az előbbi inkább az adatok részletes összefoglalásának tekinthető, amelyek segíthetik a HITL modellt hatalmas adatmennyiségek kezelésében. Ez utóbbi modellben az algoritmus folyamatosan tanul és alkalmazkodik az új rendszerhez és feltételekhez.
Human-in-the-Loop: Az etikai megfontolások
Emberként büszkék vagyunk arra, hogy az etika és a tisztesség zászlóvivői vagyunk. Döntéseinket etikai és gyakorlati érvelésünk alapján hozzuk meg.
De mi történik, ha egy robot a helyzet sürgőssége miatt nem engedelmeskedik egy emberi parancsnak?
Hogyan reagálna és hogyan viselkedne emberi beavatkozás nélkül?
Az etika attól függ, hogy a robot mire van programozva. Ha a automatizált rendszerek tisztításra vagy mosásra korlátozódnak, az emberi életre vagy egészségre gyakorolt hatásuk minimális. Másrészt, ha a robot kritikus és összetett élet-halál feladatok elvégzésére van programozva, képesnek kell lennie eldönteni, hogy engedelmeskedik-e a parancsoknak vagy sem.
Ennek a dilemmának a megoldása egy tömeges forrásból származó információs adathalmaz beszerzése arról, hogyan lehet a legjobban betanítani az autonóm gépeket az etikai dilemmák kezelésére.
Ezen információk felhasználásával kiterjedt, emberhez hasonló érzékenységet tudunk biztosítani a robotoknak. Az a felügyelt tanulás rendszerben az emberek adatokat gyűjtenek és visszacsatoló rendszerek segítségével képezik a modelleket. A humán visszacsatolás révén az AI-rendszer úgy építhető fel, hogy megértse a társadalmi-gazdasági összefüggéseket, az interperszonális kapcsolatokat, az érzelmi hajlamokat és az etikai megfontolásokat.
A legjobb, ha ember áll a gép mögött!
Gépi tanulási modellek boldogulni a megbízható, pontos és minőségi adatok erejével, amelyek címkézve, címkézve és megjegyzésekkel vannak ellátva. Ezt a folyamatot pedig az emberek hajtják végre, és ezekkel a betanítási adatokkal egy ML modellt tesznek alkalmassá az önálló elemzésre, megértésre és cselekvésre. Az emberi beavatkozás minden szakaszban kritikus fontosságú – javaslatokat, visszajelzéseket és korrekciókat ad.
Tehát ha mesterséges intelligencia-alapú megoldása az elégtelenül címkézett és címkézett adatok hátránya alatt áll, ami kevésbé tökéletes eredmény elérésére kényszeríti, akkor partnerre kell lépnie Shaip-pel, a piacvezető adatgyűjtési szakértő.
Figyelembe vesszük a „human-in-the-loop” visszajelzéseket, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy mesterséges intelligencia megoldása mindig jobb teljesítményt ér el. Forduljon hozzánk, hogy megismerje képességeinket.
