Mens-in-die-lus (HITL)

Is 'n mens-in-die-lus- of menslike intervensie nodig vir KI/ML-projek

Kunsmatige intelligensie word vinnig deurdringend, met maatskappye oor verskeie industrieë wat KI gebruik om uitsonderlike kliëntediens te lewer, produktiwiteit te verhoog, bedrywighede te stroomlyn en die ROI tuis te bring.

Maatskappye glo egter dat die implementering van KI-gebaseerde oplossings 'n eenmalige oplossing is en sal voortgaan om sy magie briljant te werk. Tog is dit nie hoe KI werk nie. Selfs al is jy die organisasie wat die meeste KI is, moet jy hê mens-in-die-lus (HITL) om risiko's te minimaliseer en voordele te maksimeer.

Maar word menslike ingryping in KI-projekte vereis? Kom ons vind uit.

KI bemagtig besighede om outomatisering te bereik, insigte te verkry, vraag en verkope te voorspel, en onberispelike kliëntediens te lewer. KI-stelsels is egter nie selfonderhoudend nie. Sonder menslike ingryping kan KI ongewenste gevolge hê. Zillow, 'n KI-aangedrewe digitale eiendomsfirma, moes byvoorbeeld die winkel sluit omdat sy eie algoritme nie kon lewer nie akkurate resultate.

Menslike ingryping is 'n proses noodsaaklikheid en 'n reputasie, finansiële, etiese en regulatoriese vereiste. Daar moet 'n wees mens agter die masjien om te verseker dat KI-kontroles en -balanse in plek is.

Volgens hierdie verslag deur IBM, die top hindernisse vir KI-aanneming 'n gebrek aan KI-vaardighede (34%), te veel datakompleksiteit (24%) en ander insluit. ’n KI-oplossing is net so goed soos die data wat daarin ingevoer word. Betroubare en onbevooroordeelde data en die algoritme bepaal die doeltreffendheid van die projek.

Wat is 'n mens-in-die-lus?

KI-modelle kan nie 100% akkurate voorspellings maak nie, aangesien hul begrip van die omgewing op statistiese modelle gebaseer is. Om onsekerheid te vermy, help die terugvoer van mense die KI-stelsel om sy begrip van die wêreld aan te pas en aan te pas.

Mens-in-die-lus (HITL) is 'n konsep wat gebruik word in die ontwikkeling van KI-oplossings deur gebruik te maak van masjien en menslike intelligensie. In 'n konvensionele HITL-benadering vind menslike betrokkenheid plaas in 'n deurlopende lus van opleiding, fyninstelling, toetsing en heropleiding.

Voordele van 'n HITL-model

'n HITL-model het verskeie voordele vir ML-gebaseerde modelopleiding, veral wanneer opleidingsdata is skaars of in rand-geval scenario's. Boonop, in vergelyking met 'n ten volle outomatiese oplossing, lewer 'n HITL-metode vinniger en doeltreffender resultate. Anders as outomatiese stelsels, het mense die aangebore vermoë om vinnig uit hul ervarings en kennis te put om oplossings vir probleme uit te vind.

Ten slotte, in vergelyking met 'n ten volle handmatige of volledig outomatiese oplossing, kan 'n mens-in-die-lus- of 'n hibriede model besighede help om die outomatiseringsvlak te beheer terwyl intelligente outomatisering uitgebrei word. Om 'n HITL-benadering te hê, help om die veiligheid en akkuraatheid van KI-besluitneming te verbeter.

Uitdagings by die implementering van 'n Mens-in-die-lus

Ai Uitdagings

Die implementering van HITL is nie 'n maklike taak nie, veral aangesien die sukses van 'n KI-oplossing afhang van die kwaliteit van die opleidingsdata wat gebruik word om die stelsel op te lei.

Saam met die opleidingsdata het jy ook mense nodig wat toegerus is om die data, gereedskap en tegnieke te hanteer om in daardie spesifieke omgewing te werk. Laastens moet die KI-stelsel suksesvol geïntegreer word in die verouderde werkvloeie en tegnologieë om produktiwiteit en doeltreffendheid te verhoog.

Potensiële Toepassings

HITL word gebruik om akkuraat benoemde data vir ML model opleiding te verskaf. Na die etikettering is die volgende stap om die data op grond van die model te verstel deur randgevalle te klassifiseer, oorpas te maak of nuwe kategorieë toe te ken. In elke stap, menslike interaksie is krities, aangesien deurlopende terugvoer kan help om die ML-model slimmer, meer akkuraat en vinniger te maak.

Alhoewel kunsmatige intelligensie vir verskeie industrieë voorsiening maak, word dit wyd in gesondheidsorg gebruik. Om die doeltreffendheid van die KI-instrument se diagnostiese vermoëns te verbeter, moet dit deur mense gelei en opgelei word.

Wat is Mens-in-die-lus-masjienleer?

Mens-in-die-lus Masjienleer dui op die betrokkenheid van mense tydens die opleiding en ontplooiing van ML-gebaseerde modelle. Deur hierdie metode te gebruik, word die ML-model opgelei om te verstaan ​​en te wederkerig gebaseer op die gebruikervoorneme eerder as voorafgeboude inhoud. Op hierdie manier kan gebruikers persoonlike en pasgemaakte oplossings vir hul navrae ervaar. Soos meer en meer mense die sagteware gebruik, kan die doeltreffendheid en akkuraatheid daarvan verbeter word op grond van die HITL-terugvoer.

Hoe verbeter 'n HITL masjienleer?

Mens-in-die-lus verbeter die doeltreffendheid van die masjienleermodel op drie maniere. Hulle is:

Hitl-proses om Ml te verbeter

terugvoer: Een van die primêre doelwitte van die HITL-benadering is om terugvoer aan die stelsel te gee, wat die KI-oplossing toelaat om te leer, te implementeer en met akkurate voorspellings vorendag te kom.

Staaf: Menslike ingryping kan help om die egtheid en akkuraatheid van die voorspellings wat deur masjienleer-algoritmes.

Stel verbeterings voor: Mense is vaardig om areas vir verbetering te identifiseer en veranderinge wat nodig is vir die stelsel voor te stel.

Gebruiksgevalle

Sommige van die prominente gebruiksgevalle van HITL is:

Netflix gebruik mens-in-die-lus om film- en TV-program-aanbevelings te genereer gebaseer op die gebruiker se vorige soekgeskiedenis.

Google se soekenjin werk op 'Human-in-the-Loop'-beginsels om inhoud te kies gebaseer op die woorde wat in die soektog gebruik word.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

Mites oor die gebruik van die term "mens op die lus"

Nie alles oor mens-in-die-lus is rooskleurig en betroubaar nie. Daar is ernstige twis onder kundiges teen diegene wat vra vir meer 'menslike inmenging' in KI-stelsels.

Of mense nou in, op of enige plek naby die lus is om toesig te hou oor komplekse stelsels soos KI, dit kan tot ongewenste gevolge lei. KI-gebaseerde outomatiese oplossings neem besluite in millisekondes, wat dit feitlik onmoontlik maak om mense 'n sinvolle interaksie met die stelsel te laat doen.

  • Dit is onmoontlik vir 'n mens om betekenisvol met al die stukke KI (die sensors, data, aktueerders en ML-algoritme) te kommunikeer deur hierdie interafhanklike bewegende dele te verstaan ​​en toesig te hou.
  • Nie almal kan kodes wat in die stelsel ingebed is, intyds hersien nie. Die bydrae van 'n menslike deskundige word vereis tydens die aanvanklike boustadium en deur die hele lewensiklus.
  • KI-gebaseerde stelsels word vereis om split-sekonde, tydsensitiewe besluite te neem. En dat mense die momentum en kontinuïteit van hierdie stelsels onderbreek, is feitlik onmoontlik.
  • Daar is groter risiko's verbonde aan HITL wanneer die ingryping op afgeleë plekke is. Lagtyd, netwerkkwessies, bandwydtekwessies en ander vertragings kan die projek beïnvloed. Boonop is mense geneig om verveeld te raak wanneer hulle met outonome masjiene te doen het.
  • Met outomatisering wat met rasse skrede groei, verminder die vaardighede wat nodig is om hierdie komplekse stelsels te verstaan. Benewens interdissiplinêre vaardighede en 'n etiese kompas, is dit noodsaaklik om die konteks van die sisteem te verstaan ​​en die omvang van mense in die lus te bepaal.

Om die mites te verstaan ​​wat met die mens-in-die-lus-benadering geassosieer word, sal help om etiese, wetlik voldoenende en doeltreffende KI-oplossings te ontwikkel.

As 'n onderneming wat KI-oplossings probeer ontwikkel, moet jy jouself afvra wat "mens-in-die-lus" beteken en of enige mens kan pouseer, reflekteer, ontleed en toepaslike stappe doen terwyl hy aan die masjien werk.

Is 'n Mens-in-die-lus-stelsel skaalbaar?

Terwyl die HITL-metode tipies tydens die aanvanklike fases van KI-toepassingsontwikkeling gebruik word, behoort dit skaalbaar te wees namate die toepassing groei. Om 'n mens-in-die-lus te hê, kan skaalbaarheid 'n uitdaging maak, aangesien dit duur, onbetroubaar en tydrowend word. Twee oplossings kan skaalbaarheid 'n moontlikheid maak: een, met behulp van 'n interpreteerbare ML-model, en die ander, 'n aanlynleeralgoritme.

Eersgenoemde kan meer gesien word as 'n gedetailleerde opsomming van die data wat die HITL-model kan help om massiewe hoeveelhede data te hanteer. In laasgenoemde model leer die algoritme voortdurend en pas dit aan by die nuwe stelsel en toestande.

Mens-in-die-lus: Die etiese oorwegings

As mense is ons trots daarop om die vlagdraers van etiek en ordentlikheid te wees. Ons neem besluite gebaseer op ons etiese en praktiese redenasie.

Maar wat sal gebeur as 'n robot 'n menslike bevel verontagsaam weens die dringendheid van die situasie?

Hoe sou dit reageer en optree sonder menslike ingryping?

Etiek hang af van die doel van wat die robot geprogrammeer is om te doen. As die outomatiese stelsels beperk is tot skoonmaak of wasgoed, is die impak daarvan op menslike lewe of gesondheid minimaal. Aan die ander kant, as die robot geprogrammeer is om kritieke en komplekse lewe-en-dood-take uit te voer, behoort dit te kan besluit of om bevele te gehoorsaam of nie.

Toesig oor leer

Die oplossing vir hierdie dilemma is die verkryging van 'n datastel van inligting oor hoe om outonome masjiene die beste op te lei om etiese dilemmas te hanteer.

Deur hierdie inligting te gebruik, kan ons uitgebreide mensagtige sensitiwiteite aan robotte verskaf. In 'n begeleide leer stelsel, mense versamel data en lei die modelle op deur terugvoerstelsels te gebruik. Met mens-in-die-lus-terugvoer kan die KI-stelsel gebou word om sosio-ekonomiese konteks, interpersoonlike verhoudings, emosionele neigings en etiese oorwegings te begryp.

Dit is die beste om 'n mens agter die masjien te hê!

Masjienleermodelle floreer op die krag van betroubare, akkurate en kwaliteit data wat gemerk, geëtiketteer en geannoteer is. En hierdie proses word deur mense uitgevoer, en met hierdie opleidingsdata word 'n ML-model in staat gemaak om op sy eie te analiseer, te verstaan ​​en op te tree. Menslike ingryping is van kritieke belang in elke stadium - die verskaffing van voorstelle, terugvoer en regstellings.

As jou KI-gebaseerde oplossing dus steier onder die nadeel van onvoldoende gemerkte en benoemde data, wat jou dwing om minder-as-perfekte resultate te behaal, moet jy saam met Shaip, die markleidende data-insamelingsdeskundige.

Ons neem "mens-in-die-lus"-terugvoer in om seker te maak dat jou KI-oplossing te alle tye verbeterde werkverrigting behaal. Kontak ons ​​om ons vermoëns te verken.

Sosiale Deel

Jy kan ook graag