Human-in-the-loop (HITL)

Huet eng Human-in-the-Loop oder Human Intervention néideg fir AI / ML Project

kënschtlech Intelligenz gëtt séier all-pervasiv, mat Firmen a verschiddenen Industrien déi AI benotzen fir aussergewéinlech Clientsservice ze liwweren, Produktivitéit ze stäerken, Operatiounen ze streamline an de ROI heem ze bréngen.

Wéi och ëmmer, d'Firmen gleewen datt d'Ëmsetzung vun AI-baséiert Léisungen eng eemoleg Léisung ass a wäert weiderhin hir Magie brillant schaffen. Wéi och ëmmer, dat ass net wéi AI funktionnéiert. Och wann Dir déi meescht AI-gebuerene Organisatioun sidd, musst Dir hunn Human-in-the-loop (HITL) fir Risiken ze minimiséieren an d'Virdeeler ze maximéieren.

Awer ass mënschlech Interventioun an AI Projeten erfuerderlech? Loosst eis erausfannen.

AI erméiglecht d'Entreprisen Automatiséierung z'erreechen, Abléck ze kréien, Nofro a Verkaf prognostizéiert, an en impeccable Clientsservice ubidden. Wéi och ëmmer, AI Systemer sinn net selbststänneg. Ouni mënschlech Interventioun kann AI ongewollt Konsequenzen hunn. Zum Beispill, Zillow, eng AI-ugedriwwen digital Immobiliefirma, huet de Buttek missen zoumaachen well säi propriétaire Algorithmus net geliwwert huet genee Resultater.

Mënschlech Interventioun ass eng Prozess Noutwennegkeet an eng reputationell, finanziell, ethesch, a reglementaresche Fuerderung. Et soll eng Mënsch hannert der Maschinn fir sécherzestellen datt AI Kontrollen a Salden op der Plaz sinn.

No dësem Rapport vun IBM, der Top Barrièren fir AI Adoptioun enthalen e Mangel un AI Fäegkeeten (34%), ze vill Datekomplexitéit (24%), an anerer. Eng AI-Léisung ass nëmme sou gutt wéi d'Daten, déi an et gefiddert ginn. Zuverlässeg an onparteiesch Donnéeën an den Algorithmus bestëmmen d'Effizienz vum Projet.

Wat ass e Mënsch-an-der-Loop?

AI Modeller kënnen net 100% korrekt Prognosen maachen, well hir Verständnis vun der Ëmwelt op statistesche Modeller baséiert. Fir Onsécherheet ze vermeiden, hëlleft de Feedback vu Mënschen den AI System z'änneren an säi Verständnis vun der Welt unzepassen.

Mënsch-an-der-Loop (HITL) ass e Konzept dat benotzt gëtt fir AI Léisungen z'entwéckelen andeems d'Maschinn an mënschlecher Intelligenz. An enger konventioneller HITL Approche geschitt mënschlech Bedeelegung an enger kontinuéierlecher Loop vun Training, Feintuning, Testen a Retraining.

Virdeeler vun engem HITL Modell

A HITL Modell huet verschidde Virdeeler fir ML-baséiert Modell Training, besonnesch wann Training Daten ass knapp oder a Rand-Fall Szenarien. Zousätzlech, am Verglach mat enger vollautomatiséierter Léisung, liwwert eng HITL Method méi séier a méi effektiv Resultater. Am Géigesaz zu automatiséierte Systemer hunn d'Mënschen déi gebierteg Fäegkeet fir séier aus hiren Erfarungen a Wëssen ze zéien fir Léisunge fir Themen erauszefannen.

Schlussendlech, am Verglach mat enger voll manueller oder voll automatiséierter Léisung, e Mënsch-an-der-Loop oder e Hybridmodell ze hunn, kann d'Entreprisen hëllefen den Automatiséierungsniveau ze kontrolléieren wärend d'intelligent Automatisatioun ausbaut. Eng HITL Approche ze hunn hëlleft d'Sécherheet an d'Präzisioun vun der AI Entscheedung ze verbesseren.

Erausfuerderunge beim Ëmsetzen vun engem Human-in-the-Loop

Ai Erausfuerderungen

D'Ëmsetzung vun HITL ass keng einfach Aufgab, besonnesch well den Erfolleg vun enger AI-Léisung hänkt vun der Qualitéit vun den Trainingsdaten, déi benotzt gi fir de System ze trainéieren.

Zesumme mat den Trainingsdaten braucht Dir och Leit déi ausgestatt sinn fir d'Donnéeën, Tools an Techniken ze handhaben fir an deem bestëmmten Ëmfeld ze bedreiwen. Schlussendlech soll den AI System erfollegräich an de legacy Workflows an Technologien integréiert ginn fir Produktivitéit an Effizienz ze erhéijen.

Potentiell Uwendungen

HITL gëtt benotzt fir präzis markéiert Daten fir ML Modell Training ze liwweren. Nom Etikettéieren ass de nächste Schrëtt d'Daten op Basis vum Modell ofzestëmmen andeems Randfäll klassifizéieren, iwwerpassen oder nei Kategorien zouginn. An all Schrëtt, mënschlech Interaktioun ass kritesch, well kontinuéierlech Feedback kann hëllefen den ML Modell méi schlau, méi präzis a méi séier ze maachen.

Och wa kënschtlech Intelligenz op verschidden Industrien entsprécht, gëtt se extensiv an der Gesondheetsariichtung benotzt. Fir d'Effizienz vun den diagnostesche Fäegkeeten vum AI Tool ze verbesseren, muss et vu Mënschen guidéiert an trainéiert ginn.

Wat ass Human-in-the-Loop Machine Learning?

Mënsch-an-der-Loop Maschinn Léieren bezeechent d'Beteiligung vu Mënschen während der Ausbildung an Ofbau vun ML-baséiert Modeller. Mat dëser Methode gëtt de ML Modell trainéiert fir ze verstoen an ze widderhuelen baséiert op der Absicht vum Benotzer anstatt pre-gebauten Inhalt. Op dës Manéier kënnen d'Benotzer personaliséiert a personaliséiert Léisunge fir hir Ufroen erliewen. Wéi ëmmer méi Leit d'Software benotzen, kënnen hir Effizienz a Genauegkeet op Basis vum HITL Feedback verbessert ginn.

Wéi verbessert en HITL Machine Learning?

Human-in-the-Loop verbessert d'Effizienz vum Maschinnléiermodell op dräi Weeër. Si sinn:

Hitl Prozess fir ml ze verbesseren

Feedback: Ee vun de primären Zwecker vun der HITL Approche ass de System Feedback ze ginn, wat d'AI Léisung erlaabt ze léieren, ëmzesetzen a mat genee Prognosen ze kommen.

Authentifikatioun: Mënschlech Interventioun kann hëllefen d'Authentizitéit an d'Genauegkeet vun de Prognosen z'iwwerpréiwen Maschinn Léieren Algorithmen.

Verbesserunge virschloen: D'Mënsche sinn adept fir Beräicher fir Verbesserung z'identifizéieren an Ännerunge fir de System ze proposéieren.

Benotzt Cases

E puer vun de prominente Benotzungsfäll vun HITL sinn:

Netflix benotzt Human-in-the-Loop fir Film- an TV Show Empfehlungen ze generéieren baséiert op der fréierer Sichgeschicht vum Benotzer.

Dem Google seng Sichmotor funktionnéiert op 'Human-in-the-Loop' Prinzipien fir Inhalt ze wielen op Basis vun de Wierder déi an der Sichufro benotzt ginn.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Mythen fir de Begrëff "Mënsch op der Loop" ze benotzen

Net alles iwwer Mënsch-an-der-Loop ass roseg an zouverlässeg. Et gëtt sérieux Sträit tëscht Experten géint déi, déi méi 'mënschlech Interferenz' an AI Systemer ruffen.

Egal ob d'Mënschen an, op oder iwwerall no der Loop sinn fir komplex Systemer wéi AI ze iwwerwaachen, et kéint zu ongewollte Konsequenze féieren. AI-baséiert automatiséiert Léisunge maachen Entscheedungen a Millisekonnen, wat et praktesch onméiglech mécht fir Mënschen eng sënnvoll Interaktioun mam System ze maachen.

  • Et ass onméiglech fir e Mënsch sënnvoll mat all de Stécker vun der AI (de Sensoren, Daten, Aktuatoren, an ML Algorithmus) ze interagéieren andeems se dës interofhängeg bewegend Deeler verstoen an iwwerwaachen.
  • Net jiddereen kann Coden, déi am System agebonne sinn, an Echtzäit iwwerpréiwen. De Bäitrag vun engem mënschlechen Expert ass erfuerderlech an der éischter Etapp vum Bau an am ganze Liewenszyklus.
  • AI-baséiert Systemer sinn erfuerderlech fir Split-Second, Zäitempfindlech Entscheedungen ze treffen. A datt d'Mënschen de Momentum an d'Kontinuitéit vun dëse Systemer pausen si praktesch onméiglech.
  • Et gi méi grouss Risiken verbonne mat HITL wann d'Interventioun op Fernplazen ass. Lagzäit, Netzwierkprobleemer, Bandbreedungsprobleemer an aner Verspéidungen kënnen de Projet beaflossen. Ausserdeem tendéieren d'Leit sech ze langweilen wann se mat autonome Maschinnen handelen.
  • Mat der Automatisatioun, déi duerch Spréng a Grenze wuesse, ginn d'Fäegkeeten, déi néideg sinn fir dës komplex Systemer ze verstoen, erof. Zousätzlech zu interdisziplinäre Fäegkeeten an engem ethesche Kompass ass et essentiell de Kontext vum System ze verstoen an d'Ausmooss vu Mënschen an der Loop ze bestëmmen.

D'Mythen ze verstoen verbonne mat der Human-in-the-Loop Approche hëlleft ethesch, gesetzlech konform an effektiv AI Léisungen z'entwéckelen.

Als Geschäft probéiert AI-Léisungen z'entwéckelen, musst Dir Iech froen wat "Mënsch-an-der-Loop" heescht an ob iergendee Mënsch kann pausen, reflektéieren, analyséieren an entspriechend Handlung huelen wärend Dir un der Maschinn schafft.

Ass e Human-in-the-Loop System skalierbar?

Wärend d'HITL Method typesch an den initialen Phasen vun der AI Applikatioun Entwécklung benotzt gëtt, sollt et skalierbar sinn wéi d'Applikatioun wiisst. E Mënsch-an-der-Loop ze hunn kann d'Skalierbarkeet eng Erausfuerderung maachen well et deier, onzouverlässeg an Zäitopwendeg gëtt. Zwou Léisunge kënnen d'Skalierbarkeet eng Méiglechkeet maachen: eng, mat engem interpretéierbare ML Modell, an déi aner, en Online Léieralgorithmus.

Déi fréier ka méi als detailléierte Resumé vun den Donnéeë gesi ginn, déi den HITL Modell hëllefe kënnen, massiv Quantitéiten un Daten ze handhaben. Am leschte Modell léiert den Algorithmus kontinuéierlech un an passt sech un den neie System a Konditiounen un.

Mënsch-an-der-Loop: Déi ethesch Considératiounen

Als Mënschen si mir stolz drop de Fändel vun der Ethik an der Anstännegkeet ze sinn. Mir huelen Entscheedungen op Basis vun eisem etheschen a praktesche Begrënnung.

Awer wat geschitt wann e Roboter eng menschlech Uerdnung net gefollegt wéinst der Dringendes vun der Situatioun?

Wéi géif et reagéieren an handelen ouni mënschlech Interventioun?

Ethik hänkt vum Zweck of wat de Roboter programméiert ass fir ze maachen. Wann de automatiséiert Systemer sinn op d'Botzen oder d'Wäsch beschränkt, hiren Impakt op mënschlecht Liewen oder Gesondheet ass minimal. Op der anerer Säit, wann de Roboter programméiert ass fir kritesch a komplex Liewen-an-Doud Aufgaben auszeféieren, da sollt et fäeg sinn ze entscheeden ob hien Uerderen befollegt oder net.

Iwwerwaacht Léieren

D'Léisung fir dëst Dilemma ass en Dataset vu crowdsourced Informatioun ze kréien iwwer wéi am beschten autonom Maschinnen trainéiert ginn fir ethesch Dilemmaen ze handhaben.

Mat dëser Informatioun kënne mir extensiv mënschlech-ähnlech Sensibilitéite fir Roboteren ubidden. An engem iwwerwaacht Léieren System, Mënschen sammelen Daten an trainéieren d'Modeller mat Hëllef vu Feedbacksystemer. Mat Mënsch-an-der-Loop Feedback kann den AI System gebaut ginn fir de sozio-ekonomesche Kontext, interpersonal Bezéiungen, emotional Neigungen an ethesch Iwwerleeungen ze verstoen.

Et ass am beschten e Mënsch hannert der Maschinn ze hunn!

Maschinn Léieren Modeller op d'Kraaft vun zouverlässeg, korrekt a Qualitéitsdaten gedeeft, déi markéiert, markéiert an annotéiert sinn. An dëse Prozess gëtt vu Mënschen duerchgefouert, a mat dësen Trainingsdaten gëtt en ML Modell fäeg gemaach fir eleng ze analyséieren, ze verstoen an ze handelen. Mënschlech Interventioun ass kritesch an all Etapp - Virschléi, Feedback a Korrekturen ubidden.

Also wann Är AI-baséiert Léisung ënner dem Nodeel vun net genuch markéierten a markéierten Donnéeën rullt, wat Iech forcéiert manner wéi perfekt Resultater z'erreechen, musst Dir Partner mat Shaip, der Maartféierend Datensammlungsexpert.

Mir Faktor am "Mënsch-an-der-Loop" Feedback fir sécherzestellen datt Är AI Léisung verbessert Leeschtung zu all Moment erreecht. Kontaktéiert eis fir eis Fäegkeeten z'entdecken.

Sozial Share