Tekoäly on nopeasti tulossa kaikkialle leviäväksi, ja eri toimialojen yritykset käyttävät tekoälyä tarjotakseen poikkeuksellista asiakaspalvelua, tehostaakseen tuottavuutta, tehostaakseen toimintaansa ja tuodakseen sijoitetun pääoman tuottoprosentin kotiin.
Yritykset uskovat kuitenkin, että tekoälypohjaisten ratkaisujen käyttöönotto on kertaluonteinen ratkaisu ja toimii edelleen loistavasti. Tekoäly ei kuitenkaan toimi näin. Vaikka olisitkin tekoälyyn taipuvaisin organisaatio, sinulla on oltava ihminen silmukassa (HITL) riskien minimoimiseksi ja hyödyn maksimoimiseksi.
Mutta tarvitaanko ihmisen puuttumista tekoälyprojekteihin? Otetaan selvää.
Tekoäly antaa yrityksille mahdollisuuden automatisoida, saada oivalluksia, ennustaa kysyntää ja myyntiä sekä tarjota moitteetonta asiakaspalvelua. Tekoälyjärjestelmät eivät kuitenkaan kestä itseään. Ilman ihmisen puuttumista tekoälyllä voi olla ei-toivottuja seurauksia. Esimerkiksi Zillow, tekoälyllä toimiva digitaalinen kiinteistöyritys, joutui sulkemaan kauppansa, koska sen patentoitu algoritmi ei toiminut. tarkkoja tuloksia.
Ihmisen väliintulo on prosessin välttämättömyys ja maineeseen, taloudelliseen, eettiseen ja sääntelyyn liittyvä vaatimus. Siellä pitäisi olla a ihminen koneen takana varmistaaksesi, että tekoälyn tarkastukset ja tasapainot ovat paikallaan.
Tämän IBM:n raportin mukaan suurimmat esteet tekoälyn käyttöönotolle AI-taitojen puute (34 %), liian monimutkainen data (24 %) ja muut. Tekoälyratkaisu on juuri niin hyvä kuin siihen syötetty data. Luotettava ja puolueeton data sekä algoritmi määräävät projektin tehokkuuden.
Mikä on Ihminen silmukassa?
Tekoälymallit eivät voi tehdä 100 % tarkkoja ennusteita, koska niiden ymmärrys ympäristöstä perustuu tilastollisiin malleihin. Epävarmuuden välttämiseksi ihmisiltä saatu palaute auttaa tekoälyjärjestelmää säätämään ja säätämään ymmärrystään maailmasta.
ihminen-in-the-silmukka (HITL) on konsepti, jota käytetään AI-ratkaisujen kehittämisessä hyödyntämällä kone- ja ihmisen älykkyyttä. Perinteisessä HITL-lähestymistavassa ihminen osallistuu jatkuvaan koulutus-, hienosäätö-, testaus- ja uudelleenkoulutukseen.
HITL-mallin edut
HITL-mallilla on useita etuja ML-pohjaisessa mallikoulutuksessa, varsinkin kun harjoitustiedot on niukasti tai reunatapauksissa. Lisäksi täysin automatisoituun ratkaisuun verrattuna HITL-menetelmä tuottaa nopeampia ja tehokkaampia tuloksia. Toisin kuin automatisoidut järjestelmät, ihmisillä on luontainen kyky nopeasti hyödyntää kokemuksiaan ja tietojaan löytääkseen ratkaisuja ongelmiin.
Lopuksi, verrattuna täysin manuaaliseen tai täysin automatisoituun ratkaisuun, in-the-loop- tai hybridimalli voi auttaa yrityksiä hallitsemaan automaation tasoa ja laajentamaan älykästä automaatiota. HITL-lähestymistapa auttaa parantamaan tekoälyn päätöksenteon turvallisuutta ja tarkkuutta.
Haasteet Human-in-the-Loopin käyttöönotossa
HITL:n käyttöönotto ei ole helppo tehtävä, varsinkin kun tekoälyratkaisun menestys riippuu järjestelmän kouluttamiseen käytetyn opetusdatan laadusta.
Harjoitteludatan lisäksi tarvitset myös ihmisiä, joilla on valmiudet käsitellä dataa, työkaluja ja tekniikoita toimiaksesi kyseisessä ympäristössä. Lopuksi tekoälyjärjestelmä tulisi integroida onnistuneesti vanhoihin työnkulkuihin ja teknologioihin tuottavuuden ja tehokkuuden lisäämiseksi.
Mahdolliset sovellukset
HITL:ää käytetään tarjoamaan tarkasti merkittyjä tietoja ML-mallin harjoittelua varten. Merkinnän jälkeen seuraava vaihe on tietojen virittäminen mallin perusteella luokittelemalla reunatapauksia, sovittamalla yli tai määrittämällä uusia luokkia. Jokaisessa vaiheessa ihmisen vuorovaikutusta on kriittinen, sillä jatkuva palaute voi auttaa tekemään ML-mallista älykkäämpää, tarkempaa ja nopeampaa.
Vaikka tekoäly palvelee useita toimialoja, sitä käytetään laajasti terveydenhuollossa. Tekoälytyökalun diagnostiikkaominaisuuksien tehokkuuden parantamiseksi ihmisten on ohjattava ja koulutettava sitä.
Mitä on ihmissilmukassa tapahtuva koneoppiminen?
ihminen-in-the-silmukka Koneoppiminen tarkoittaa ihmisten osallistumista ML-pohjaisten mallien koulutukseen ja käyttöönoton aikana. Tätä menetelmää käyttämällä ML-malli opetetaan ymmärtämään ja toimimaan vastavuoroisesti käyttäjän tarkoituksen perusteella valmiin sisällön sijaan. Tällä tavalla käyttäjät voivat kokea yksilöllisiä ja räätälöityjä ratkaisuja kyselyihinsä. Yhä useammat ihmiset käyttävät ohjelmistoa, ja sen tehokkuutta ja tarkkuutta voidaan parantaa HITL-palautteen perusteella.
Miten HITL parantaa koneoppimista?
Human-in-the-loop parantaa koneoppimismallin tehokkuutta kolmella tavalla. He ovat:
Palaute: Yksi HITL-lähestymistavan tärkeimmistä tavoitteista on antaa palautetta järjestelmälle, jonka avulla tekoälyratkaisu voi oppia, toteuttaa ja tehdä tarkkoja ennusteita.
Todenna: Ihmisen väliintulo voi auttaa varmistamaan tekemien ennusteiden aitouden ja tarkkuuden koneoppimisalgoritmit.
Ehdota parannuksia: Ihmiset ovat taitavia tunnistamaan parannettavia alueita ja ehdottamaan järjestelmään tarvittavia muutoksia.
Käytä koteloita
Jotkut HITL:n merkittävistä käyttötapauksista ovat:
Netflix luo ihmissilmukan avulla elokuva- ja TV-suosituksia käyttäjän aiemman hakuhistorian perusteella.
Googlen hakukone toimii "Human-in-the-Loop" -periaatteella ja valitsee sisällön hakukyselyssä käytettyjen sanojen perusteella.
Myytit termin "ihminen silmukassa" käytöstä
Kaikki ihmissilmukassa ei ole ruusuista ja luotettavaa. Asiantuntijoiden keskuudessa on vakava kiista niitä vastaan, jotka vaativat enemmän "ihmisen puuttumista" tekoälyjärjestelmiin.
Se voi johtaa ei-toivottuihin seurauksiin riippumatta siitä, ovatko ihmiset silmukassa, päällä tai missä tahansa sen lähellä valvoakseen monimutkaisia järjestelmiä, kuten tekoälyä. Tekoälypohjaiset automatisoidut ratkaisut tekevät päätökset millisekunneissa, mikä tekee ihmisistä käytännössä mahdottomaksi saada mielekästä vuorovaikutusta järjestelmän kanssa.
- Ihmisen on mahdotonta olla mielekkäästi vuorovaikutuksessa kaikkien tekoälyn osien (anturit, data, toimilaitteet ja ML-algoritmi) kanssa ymmärtämällä ja valvomalla näitä toisistaan riippuvaisia liikkuvia osia.
- Kaikki eivät voi tarkastella järjestelmään upotettuja koodeja reaaliajassa. Ihmisasiantuntijan panos tarvitaan rakentamisen alkuvaiheessa ja koko elinkaaren ajan.
- Tekoälypohjaisia järjestelmiä vaaditaan tehdäkseen sekunnin murto-osassa olevia aikaherkkiä päätöksiä. Ja ihmisten keskeyttäminen näiden järjestelmien vauhdissa ja jatkuvuudessa on käytännössä mahdotonta.
- HITL:iin liittyy suurempia riskejä, kun interventio tapahtuu syrjäisillä alueilla. Viive, verkkoongelmat, kaistanleveysongelmat ja muut viiveet voivat vaikuttaa projektiin. Lisäksi ihmisillä on taipumus kyllästyä käsitellessään autonomisia koneita.
- Kun automaatio kasvaa harppauksin, näiden monimutkaisten järjestelmien ymmärtämiseen tarvittavat taidot heikkenevät. Tieteidenvälisten taitojen ja eettisen kompassin lisäksi on tärkeää ymmärtää järjestelmän konteksti ja määrittää ihmisten laajuus silmukassa.
Human in-the-loop -lähestymistapaan liittyvien myyttien ymmärtäminen auttaa kehittämään eettisiä, lainmukaisia ja tehokkaita tekoälyratkaisuja.
Tekoälyratkaisuja kehittävänä yrityksenä sinun on kysyttävä itseltäsi, mitä "ihminen silmukassa" tarkoittaa ja voiko kukaan pysähtyä, pohtia, analysoida ja ryhtyä asianmukaisiin toimiin työskennellessään koneen parissa.
Onko Human-in-the-Loop -järjestelmä skaalautuva?
Vaikka HITL-menetelmää käytetään tyypillisesti tekoälysovelluskehityksen alkuvaiheissa, sen pitäisi olla skaalautuva sovelluksen kasvaessa. In-the-loop-ihminen voi tehdä skaalautumisesta haasteen, koska siitä tulee kallis, epäluotettava ja aikaa vievä. Kaksi ratkaisua voivat tehdä skaalautuvuuden mahdolliseksi: toinen käyttää tulkittavissa olevaa ML-mallia ja toinen online-oppimisalgoritmi.
Edellinen voidaan nähdä enemmän yksityiskohtaisena yhteenvetona tiedoista, jotka voivat auttaa HITL-mallia käsittelemään valtavia tietomääriä. Jälkimmäisessä mallissa algoritmi oppii jatkuvasti ja mukautuu uuteen järjestelmään ja olosuhteisiin.
Ihminen silmukassa: Eettiset näkökohdat
Ihmisinä olemme ylpeitä siitä, että olemme etiikan ja säädyllisyyden lipunkannattajia. Teemme päätöksiä eettisten ja käytännöllisten päättelyjemme perusteella.
Mutta mitä tapahtuu, jos robotti ei tottele ihmisen käskyä tilanteen kiireellisyyden vuoksi?
Miten se reagoisi ja toimisi ilman ihmisen puuttumista?
Etiikka riippuu siitä, mihin tarkoitukseen robotti on ohjelmoitu. Jos automatisoidut järjestelmät rajoittuvat siivoamiseen tai pesuun, niiden vaikutus ihmisten elämään tai terveyteen on vähäinen. Toisaalta, jos robotti on ohjelmoitu suorittamaan kriittisiä ja monimutkaisia elämän ja kuoleman tehtäviä, sen pitäisi pystyä päättämään, totteleeko se käskyjä vai ei.
Ratkaisu tähän ongelmaan on hankkia joukkolähdetietoa siitä, kuinka autonomiset koneet parhaiten koulutetaan käsittelemään eettisiä ongelmia.
Näiden tietojen avulla voimme tarjota roboteille laajoja ihmisen kaltaisia herkkyyttä. Jonkin sisällä valvottu oppiminen järjestelmässä ihmiset keräävät tietoa ja kouluttavat malleja palautejärjestelmien avulla. Ihmisen silmukan palautteen avulla tekoälyjärjestelmä voidaan rakentaa ymmärtämään sosioekonomista kontekstia, ihmisten välisiä suhteita, emotionaalisia taipumuksia ja eettisiä näkökohtia.
On parasta, että koneen takana on ihminen!
Koneoppimismallit kukoistaa luotettavan, tarkan ja laadukkaan datan tehosta, joka on merkitty, merkitty ja merkitty. Ja tämä prosessi on ihmisten suorittama, ja tällä harjoitusdatalla ML-malli on tehty kykeneväksi analysoimaan, ymmärtämään ja toimimaan itsenäisesti. Ihmisen väliintulo on kriittinen kaikissa vaiheissa – ehdotusten, palautteen ja korjausten antamisessa.
Joten jos tekoälypohjainen ratkaisusi kärsii riittämättömästi merkittyjen ja merkittyjen tietojen puutteesta, mikä pakottaa sinut saavuttamaan vähemmän kuin täydellisiä tuloksia, sinun on tehtävä yhteistyötä Shaipin, markkinoiden johtava tiedonkeruun asiantuntija.
Otamme huomioon "ihminen silmukassa" -palautteen varmistaaksemme, että tekoälyratkaisusi parantaa suorituskykyä aina. Ota meihin yhteyttä, niin kartoitetaan kykymme.
