Kunstig intelligens er raskt i ferd med å bli altomfattende, med selskaper på tvers av ulike bransjer som bruker AI for å levere eksepsjonell kundeservice, øke produktiviteten, strømlinjeforme driften og hente hjem avkastningen.
Imidlertid tror bedrifter at implementering av AI-baserte løsninger er en engangsløsning og vil fortsette å virke strålende. Likevel er det ikke slik AI fungerer. Selv om du er den mest AI-tilbøyelige organisasjonen, må du ha menneske-i-løkken (HITL) for å minimere risiko og maksimere fordelene.
Men kreves menneskelig inngripen i AI-prosjekter? La oss finne det ut.
AI gir bedrifter mulighet til å oppnå automatisering, få innsikt, forutsi etterspørsel og salg og gi upåklagelig kundeservice. Imidlertid er AI-systemer ikke selvbærende. Uten menneskelig innblanding kan AI få uønskede konsekvenser. Zillow, et AI-drevet digital eiendomsfirma, måtte for eksempel stenge butikken fordi den proprietære algoritmen ikke klarte å levere nøyaktige resultater.
Menneskelig intervensjon er en prosessnødvendighet og et omdømmemessig, økonomisk, etisk og regulatorisk krav. Det bør være en menneske bak maskinen for å sikre at AI-sjekker og -balanser er på plass.
I følge denne rapporten fra IBM øverste barrierer for AI-adopsjon inkluderer mangel på AI-ferdigheter (34 %), for mye datakompleksitet (24 %) og andre. En AI-løsning er bare så god som dataene som mates inn i den. Pålitelige og objektive data og algoritmen bestemmer effektiviteten til prosjektet.
Hva er et menneske-i-løkken?
AI-modeller kan ikke gi 100 % nøyaktige spådommer da deres forståelse av miljøet er basert på statistiske modeller. For å unngå usikkerhet hjelper tilbakemeldingene fra mennesker AI-systemet med å justere og justere forståelsen av verden.
Menneske-i-loop (HITL) er et konsept som brukes til å utvikle AI-løsninger ved å utnytte maskin- og menneskelig intelligens. I en konvensjonell HITL-tilnærming skjer menneskelig involvering i en kontinuerlig loop av trening, finjustering, testing og omskolering.
Fordeler med en HITL-modell
En HITL-modell har flere fordeler for ML-basert modelltrening, spesielt når treningsdata er knappe eller i kant-case scenarier. I tillegg, sammenlignet med en helautomatisert løsning, gir en HITL-metode raskere og mer effektive resultater. I motsetning til automatiserte systemer har mennesker den medfødte evnen til raskt å trekke fra sine erfaringer og kunnskap for å finne ut løsninger på problemer.
Til slutt, sammenlignet med en hel manuell eller helautomatisert løsning, kan det å ha en human-in-the-loop eller en hybridmodell hjelpe virksomheter med å kontrollere automatiseringsnivået samtidig som intelligent automatisering utvides. Å ha en HITL-tilnærming bidrar til å forbedre sikkerheten og presisjonen ved AI-beslutninger.
Utfordringer ved implementering av en Human-in-the-Loop
Implementering av HITL er ikke en lett oppgave, spesielt siden suksessen til en AI-løsning avhenger av kvaliteten på treningsdataene som brukes til å trene systemet.
Sammen med treningsdataene trenger du også folk som er utstyrt for å håndtere dataene, verktøyene og teknikkene for å operere i det aktuelle miljøet. Til slutt bør AI-systemet integreres med suksess i de eldre arbeidsflytene og teknologiene for å øke produktiviteten og effektiviteten.
Potensielle applikasjoner
HITL brukes til å gi nøyaktig merket data for opplæring av ML-modeller. Etter merking er neste trinn å justere dataene basert på modellen ved å klassifisere kanthus, overfitting eller tilordne nye kategorier. I hvert trinn, menneskelig interaksjon er kritisk, siden kontinuerlig tilbakemelding kan bidra til å gjøre ML-modellen smartere, mer nøyaktig og raskere.
Selv om kunstig intelligens henvender seg til flere bransjer, brukes den mye i helsevesenet. For å forbedre effektiviteten til AI-verktøyets diagnostiske evner, må det veiledes og trenes av mennesker.
Hva er Human-in-the-Loop Machine Learning?
Menneske-i-loop Maskinlæring betegner involvering av mennesker under opplæring og distribusjon av ML-baserte modeller. Ved å bruke denne metoden trenes ML-modellen til å forstå og gjengjelde basert på brukerens hensikt i stedet for forhåndsbygget innhold. På denne måten kan brukere oppleve personlige og tilpassede løsninger for deres spørsmål. Ettersom flere og flere bruker programvaren, kan effektiviteten og nøyaktigheten forbedres basert på HITL-tilbakemeldinger.
Hvordan forbedrer en HITL maskinlæring?
Human-in-the-loop forbedrer effektiviteten til maskinlæringsmodellen på tre måter. De er:
Tilbakemelding: Et av hovedformålene med HITL-tilnærmingen er å gi tilbakemelding til systemet, som lar AI-løsningen lære, implementere og komme med nøyaktige spådommer.
Godkjenne: Menneskelig inngripen kan bidra til å verifisere ektheten og nøyaktigheten til spådommene laget av maskinlæringsalgoritmer.
Foreslå forbedringer: Mennesker er flinke til å identifisere områder for forbedring og foreslå endringer som er nødvendige for systemet.
Bruk saker
Noen av de fremtredende brukstilfellene av HITL er:
Netflix bruker human-in-the-loop for å generere anbefalinger for filmer og TV-serier basert på brukerens tidligere søkehistorikk.
Googles søkemotor arbeider etter «Human-in-the-Loop»-prinsipper for å velge innhold basert på ordene som brukes i søket.
Myter om å bruke begrepet «Menneske på løkken»
Ikke alt ved menneske-i-løkken er rosenrødt og pålitelig. Det er alvorlig strid blant eksperter mot de som krever mer 'menneskelig innblanding' i AI-systemer.
Enten mennesker er i, på eller hvor som helst i nærheten av løkken for å overvåke komplekse systemer som AI, kan det føre til uønskede konsekvenser. AI-baserte automatiserte løsninger tar beslutninger på millisekunder, noe som gjør det praktisk talt umulig å få mennesker til å gjøre en meningsfull interaksjon med systemet.
- Det er umulig for et menneske å interagere meningsfullt med alle delene av AI (sensorene, dataene, aktuatorene og ML-algoritmen) ved å forstå og overvåke disse gjensidig avhengige bevegelige delene.
- Ikke alle kan gjennomgå koder som er innebygd i systemet i sanntid. Bidraget fra en menneskelig ekspert kreves i det innledende byggestadiet og gjennom hele livssyklusen.
- AI-baserte systemer kreves for å ta brøkdel av et sekund, tidssensitive beslutninger. Og å få mennesker til å stoppe momentumet og kontinuiteten til disse systemene er praktisk talt umulig.
- Det er større risiko forbundet med HITL når intervensjonen er på avsidesliggende steder. Lagtid, nettverksproblemer, båndbreddeproblemer og andre forsinkelser kan påvirke prosjektet. Dessuten har folk en tendens til å kjede seg når de arbeider med autonome maskiner.
- Med automatisering som vokser med stormskritt, reduseres ferdighetene som trengs for å forstå disse komplekse systemene. I tillegg til tverrfaglige ferdigheter og et etisk kompass, er det viktig å forstå konteksten til systemet og bestemme omfanget av mennesker i løkken.
Å forstå mytene knyttet til menneske-i-løkken-tilnærmingen vil bidra til å utvikle etiske, lovlig kompatible og effektive AI-løsninger.
Som en bedrift som prøver å utvikle AI-løsninger, må du spørre deg selv hva «menneske-i-løkken» betyr og om et menneske kan pause, reflektere, analysere og iverksette passende tiltak mens du arbeider på maskinen.
Er et Human-in-the-Loop-system skalerbart?
Mens HITL-metoden vanligvis brukes i de innledende fasene av AI-applikasjonsutvikling, bør den være skalerbar etter hvert som applikasjonen vokser. Å ha et menneske-i-løkken kan gjøre skalerbarhet til en utfordring ettersom det blir dyrt, upålitelig og tidkrevende. To løsninger kan gjøre skalerbarhet en mulighet: den ene, ved hjelp av en tolkbar ML-modell, og den andre, en nettbasert læringsalgoritme.
Førstnevnte kan mer ses på som en detaljert oppsummering av dataene som kan hjelpe HITL-modellen med å håndtere enorme mengder data. I sistnevnte modell lærer algoritmen seg kontinuerlig og tilpasser seg det nye systemet og forholdene.
Human-in-the-Loop: De etiske betraktninger
Som mennesker er vi stolte av å være flaggbærere av etikk og anstendighet. Vi tar beslutninger basert på vårt etiske og praktiske resonnement.
Men hva vil skje hvis en robot ikke adlyder en menneskelig ordre på grunn av situasjonens haster?
Hvordan ville den reagere og handle uten menneskelig innblanding?
Etikk avhenger av formålet med hva roboten er programmert til å gjøre. Hvis automatiserte systemer er begrenset til rengjøring eller klesvask, er deres innvirkning på menneskers liv eller helse minimal. På den annen side, hvis roboten er programmert til å utføre kritiske og komplekse liv-og-død-oppgaver, bør den kunne bestemme om den skal adlyde ordre eller ikke.
Løsningen på dette dilemmaet er å anskaffe et datasett med crowdsourcet informasjon om hvordan man best kan trene autonome maskiner til å håndtere etiske dilemmaer.
Ved å bruke denne informasjonen kan vi gi omfattende menneskelignende sensitiviteter til roboter. I en veiledet læring systemet samler mennesker inn data og trener modellene ved hjelp av tilbakemeldingssystemer. Med menneskelig-i-løkken tilbakemelding kan AI-systemet bygges for å forstå sosioøkonomisk kontekst, mellommenneskelige relasjoner, emosjonelle tilbøyeligheter og etiske hensyn.
Det er best å ha et menneske bak maskinen!
Maskinlæringsmodeller trives med kraften til pålitelige, nøyaktige og kvalitetsdata som er merket, merket og kommentert. Og denne prosessen utføres av mennesker, og med disse treningsdataene blir en ML-modell gjort i stand til å analysere, forstå og handle på egen hånd. Menneskelig intervensjon er kritisk på alle trinn – å gi forslag, tilbakemeldinger og rettelser.
Så hvis den AI-baserte løsningen din sliter under ulempen med utilstrekkelig merkede og merkede data, noe som tvinger deg til å oppnå mindre enn perfekte resultater, må du samarbeide med Shaip, markedsledende datainnsamlingsekspert.
Vi tar i betraktning «menneskelig-i-løkken»-tilbakemeldinger for å sikre at AI-løsningen din oppnår forbedret ytelse til enhver tid. Kontakt oss for å utforske våre muligheter.
