人在环路 (HITL)

AI/ML 项目是否需要人在环或人为干预

人工智能 人工智能正迅速变得无处不在,各行各业的公司都在使用人工智能来提供卓越的客户服务、提高生产力、简化运营并带来投资回报率。

然而,公司认为实施基于 AI 的解决方案是一次性解决方案,并将继续出色地发挥其魔力。 然而,这不是人工智能的工作方式。 即使你是最倾向于 AI 的组织,你也必须拥有 人在回路 (HITL) 使风险最小化,利益最大化。

但是人工智能项目需要人为干预吗? 让我们找出来。

人工智能使企业能够实现自动化、获得洞察力、预测需求和销售,并提供无可挑剔的客户服务。 然而,人工智能系统不是自我维持的。 如果没有人为干预,人工智能可能会产生不良后果。 例如,由人工智能驱动的数字房地产公司 Zillow 不得不关门,因为其专有算法无法交付 准确的结果.

人为干预是流程的必要性,也是声誉、财务、道德和监管方面的要求。 应该有一个 机器背后的人 以确保 AI 制衡机制到位。

根据 IBM 的这份报告, 采用人工智能的主要障碍 包括缺乏 AI 技能 (34%)、数据过于复杂 (24%) 等。 人工智能解决方案的好坏取决于输入其中的数据。 可靠且公正的数据和算法决定了项目的有效性。

什么是人在环中?

人工智能模型无法做出 100% 准确的预测,因为它们对环境的理解是基于统计模型。 为了避免不确定性,人类的反馈有助于人工智能系统调整和调整其对世界的理解。

人类在这循环(HITL) 是用于通过利用机器和技术开发人工智能解决方案的概念 人类智慧. 在传统的 HITL 方法中,人类参与发生在训练、微调、测试和再训练的连续循环中。

HITL 模型的好处

HITL 模型对于基于 ML 的模型训练有几个优势,尤其是当 训练数据 稀缺或在边缘情况下。 此外,与全自动解决方案相比,HITL 方法可提供更快、更有效的结果。 与自动化系统不同,人类天生具有快速利用经验和知识找出问题解决方案的能力。

最后,与完全手动或完全自动化的解决方案相比,拥有人在环路或混合模型可以帮助企业控制自动化水平,同时扩展智能自动化。 采用 HITL 方法有助于提高 AI 决策的安全性和准确性。

实施人在环路时面临的挑战

人工智能挑战

实施 HITL 并非易事,尤其是因为 AI 解决方案的成功取决于用于训练系统的训练数据的质量。

除了训练数据,您还需要配备人员来处理数据、工具和技术,以便在特定环境中操作。 最后,人工智能系统应该成功地集成到遗留的工作流程和技术中,以提高生产力和效率。

潜在应用

HITL 用于为 ML 模型训练提供准确标记的数据。 标记后,下一步是通过对边缘案例进行分类、过度拟合或分配新类别来根据模型调整数据。 在每一步中, 人际交往 至关重要,因为持续的反馈有助于使 ML 模型更智能、更准确、更快。

尽管人工智能迎合了多个行业,但它在医疗保健领域得到了广泛应用。 为了提高人工智能工具诊断能力的效率,它必须由人类来指导和训练。

什么是人在环机器学习?

人类在这循环机器学习 表示在基于 ML 的模型的训练和部署过程中人类的参与。 使用这种方法,ML 模型被训练为根据用户意图而不是预先构建的内容来理解和交互。 这样,用户可以针对他们的查询体验个性化和定制的解决方案。 随着越来越多的人使用该软件,可以根据 HITL 反馈提高其效率和准确性。

HITL 如何改进机器学习?

Human-in-the-loop 通过三种方式提高机器学习模型的效率。 他们是:

提高 Ml 的 Hitl 过程

反馈: HITL 方法的主要目的之一是向系统提供反馈,从而使 AI 解决方案能够学习、实施并做出准确的预测。

认证: 人为干预可以帮助验证预测的真实性和准确性 机器学习算法.

建议改进: 人类善于识别需要改进的领域并提出系统所需的更改建议。

用例

HITL 的一些突出用例是:

Netflix 使用人在回路中根据用户之前的搜索历史生成电影和电视节目推荐。

谷歌的搜索引擎根据“人在环路”原则工作,根​​据搜索查询中使用的词来选择内容。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

使用术语“循环中的人”的神话

并非关于人在环路中的一切都是美好和可靠的。 专家们对那些呼吁在人工智能系统中进行更多“人为干预”的人进行了激烈的争论。

无论人类是在回路中、回路上还是回路附近的任何地方来监督 AI 等复杂系统,都可能导致不必要的后果。 基于 AI 的自动化解决方案可以在几毫秒内做出决策,这使得人类几乎不可能与系统进行有意义的交互。

  • 人类不可能通过理解和监督这些相互依赖的移动部件来与人工智能的所有部分(传感器、数据、执行器和 ML 算法)进行有意义的交互。
  • 不是每个人都可以实时查看系统中嵌入的代码。 在初始构建阶段和整个生命周期中都需要人类专家的贡献。
  • 基于人工智能的系统需要做出瞬间、时间敏感的决策。 让人类暂停这些系统的动力和连续性实际上是不可能的。
  • 当干预在偏远地区时,与 HITL 相关的风险更大。 滞后时间、网络问题、带宽问题和其他延迟都会影响项目。 此外,人们在与自主机器打交道时往往会感到无聊。
  • 随着自动化的突飞猛进,理解这些复杂系统所需的技能正在减少。 除了跨学科技能和道德指南针之外,了解系统的背景并确定人类在循环中的范围也很重要。

了解与人在回路方法相关的神话将有助于开发合乎道德、合法且有效的 AI 解决方案。

作为一家试图开发人工智能解决方案的企业,您需要问自己“人在环路”是什么意思,以及是否有人可以在机器上工作时停下来、反思、分析并采取适当的行动。

Human-in-the-Loop 系统是否可扩展?

虽然 HITL 方法通常在 AI 应用程序开发的初始阶段使用,但它应该随着应用程序的增长而扩展。 人在回路中会使可扩展性成为一项挑战,因为它变得昂贵、不可靠且耗时。 有两种解决方案可以使可扩展性成为可能:一种是使用可解释的 ML 模型,另一种是在线学习算法。

前者更多的可以看作是对数据的详细汇总,可以帮助HITL模型处理海量数据。 在后一种模型中,算法不断学习并适应新的系统和条件。

人在环路:伦理考虑

作为人类,我们为自己是道德和正派的旗手而自豪。 我们根据我们的道德和实践推理做出决定。

但是,如果机器人因为情况紧急而不服从人类的命令,会发生什么?

如果没有人为干预,它会如何反应和行动?

道德取决于机器人被编程来做什么的目的。 如果 自动化系统 仅限于清洁或洗衣,它们对人类生活或健康的影响微乎其微。 另一方面,如果机器人被编程为执行关键和复杂的生死攸关的任务,它应该能够决定是否服从命令。

监督学习

解决这一困境的方法是获取关于如何最好地训练自主机器处理道德困境的众包信息数据集。

使用这些信息,我们可以为机器人提供广泛的类人敏感性。 在一个 监督学习 在系统中,人类收集数据并使用反馈系统训练模型。 通过人在回路中的反馈,可以构建人工智能系统来理解社会经济背景、人际关系、情感倾向和道德考量。

最好有人在机器后面!

机器学习模型 依靠可靠、准确和高质量的数据的力量,这些数据被标记、标记和注释。 这个过程是由人类执行的,有了这些训练数据,机器学习模型就能够分析、理解和独立行动。 人为干预在每个阶段都至关重要——提供建议、反馈和更正。

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