Artificiell intelligens håller snabbt på att bli allt genomträngande, med företag i olika branscher som använder AI för att leverera exceptionell kundservice, öka produktiviteten, effektivisera verksamheten och ta hem avkastningen på investeringen.
Företag tror dock att implementering av AI-baserade lösningar är en engångslösning och kommer att fortsätta att fungera på ett briljant sätt. Ändå är det inte så AI fungerar. Även om du är den mest AI-benägna organisationen måste du ha människa-i-slingan (HITL) för att minimera risker och maximera fördelarna.
Men krävs mänsklig intervention i AI-projekt? Låt oss ta reda på.
AI ger företag möjlighet att uppnå automatisering, få insikter, förutse efterfrågan och försäljning och ge oklanderlig kundservice. AI-system är dock inte självförsörjande. Utan mänsklig inblandning kan AI få oönskade konsekvenser. Till exempel, Zillow, en AI-driven digital fastighetsfirma, var tvungen att stänga butiken eftersom dess proprietära algoritm inte levererade exakta resultat.
Mänskligt ingripande är en processnödvändighet och ett anseende, ekonomiskt, etiskt och regulatoriskt krav. Det borde finnas en människan bakom maskinen för att säkerställa att AI-kontroller och -balanser finns på plats.
Enligt denna rapport från IBM, den toppbarriärer för AI-adoption inkluderar bristande AI-kunskaper (34 %), för mycket datakomplexitet (24 %) och andra. En AI-lösning är bara så bra som den data som matas in i den. Tillförlitlig och opartisk data och algoritmen avgör projektets effektivitet.
Vad är en människa-i-slingan?
AI-modeller kan inte göra 100% korrekta förutsägelser eftersom deras förståelse av miljön är baserad på statistiska modeller. För att undvika osäkerhet hjälper feedbacken från människor AI-systemet att justera och justera sin förståelse av världen.
Människan-i-den-loop (HITL) är ett koncept som används för att utveckla AI-lösningar genom att utnyttja maskin och mänsklig intelligens. I en konventionell HITL-metod sker mänskligt engagemang i en kontinuerlig slinga av träning, finjustering, testning och omskolning.
Fördelar med en HITL-modell
En HITL-modell har flera fördelar för ML-baserad modellträning, speciellt när träningsdata är sällsynt eller i kant-case scenarier. Jämfört med en helautomatiserad lösning ger dessutom en HITL-metod snabbare och effektivare resultat. Till skillnad från automatiserade system har människor den medfödda förmågan att snabbt dra ur sina erfarenheter och kunskaper för att hitta lösningar på problem.
Slutligen, jämfört med en helt manuell eller helt automatiserad lösning, kan en human-in-the-loop eller en hybridmodell hjälpa företag att kontrollera automationsnivån samtidigt som den intelligenta automatiseringen utökas. Att ha en HITL-metod hjälper till att förbättra säkerheten och precisionen i AI-beslutsfattandet.
Utmaningar när man implementerar en Human-in-the-Loop
Att implementera HITL är inte en lätt uppgift, särskilt eftersom framgången för en AI-lösning beror på kvaliteten på träningsdata som används för att träna systemet.
Tillsammans med utbildningsdata behöver du också personer som är utrustade för att hantera data, verktyg och tekniker för att arbeta i den specifika miljön. Slutligen bör AI-systemet framgångsrikt integreras i de äldre arbetsflödena och teknikerna för att öka produktiviteten och effektiviteten.
Potentiella tillämpningar
HITL används för att tillhandahålla exakt märkta data för ML-modellträning. Efter märkning är nästa steg att justera data baserat på modellen genom att klassificera kantfodral, överanpassa eller tilldela nya kategorier. I varje steg, mänsklig interaktion är avgörande, eftersom kontinuerlig feedback kan hjälpa till att göra ML-modellen smartare, mer exakt och snabbare.
Även om artificiell intelligens vänder sig till flera branscher, används den flitigt inom vården. För att förbättra effektiviteten hos AI-verktygets diagnostiska kapacitet måste det vägledas och tränas av människor.
Vad är Human-in-the-Loop Machine Learning?
Människan-i-den-loop Maskininlärning betecknar inblandning av människor under utbildningen och utplaceringen av ML-baserade modeller. Med denna metod tränas ML-modellen att förstå och återgälda baserat på användarens avsikt snarare än förbyggt innehåll. På så sätt kan användare uppleva personliga och skräddarsydda lösningar för sina frågor. När fler och fler använder programvaran kan dess effektivitet och noggrannhet förbättras baserat på HITL-feedbacken.
Hur förbättrar en HITL Machine Learning?
Human-in-the-loop förbättrar effektiviteten i maskininlärningsmodellen på tre sätt. Dom är:
Återkoppling: Ett av de primära syftena med HITL-metoden är att ge feedback till systemet, vilket gör att AI-lösningen kan lära sig, implementera och komma med korrekta förutsägelser.
Autentisera: Mänskligt ingripande kan hjälpa till att verifiera äktheten och riktigheten av de förutsägelser som gjorts av maskininlärningsalgoritmer.
Föreslå förbättringar: Människor är skickliga på att identifiera områden för förbättringar och föreslå förändringar som är nödvändiga för systemet.
Användningsfall
Några av de framträdande användningsfallen av HITL är:
Netflix använder människa-i-slingan för att generera film- och tv-rekommendationer baserat på användarens tidigare sökhistorik.
Googles sökmotor arbetar efter "Human-in-the-Loop"-principerna för att välja innehåll baserat på orden som används i sökfrågan.
Myter om att använda termen "Människa i slingan"
Allt med människa-i-slingan är inte rosenrött och pålitligt. Det finns allvarliga stridigheter bland experter mot dem som kräver mer "mänsklig inblandning" i AI-system.
Oavsett om människor är i, på eller var som helst nära slingan för att övervaka komplexa system som AI, kan det leda till oönskade konsekvenser. AI-baserade automatiserade lösningar fattar beslut på millisekunder, vilket gör det praktiskt taget omöjligt att låta människor göra en meningsfull interaktion med systemet.
- Det är omöjligt för en människa att på ett meningsfullt sätt interagera med alla delar av AI (sensorerna, data, ställdon och ML-algoritmen) genom att förstå och övervaka dessa ömsesidigt beroende rörliga delar.
- Alla kan inte granska koder som är inbäddade i systemet i realtid. Bidrag från en mänsklig expert krävs i det inledande byggskedet och under hela livscykeln.
- AI-baserade system krävs för att fatta tidskänsliga beslut på en del av en sekund. Och att få människor att pausa farten och kontinuiteten i dessa system är praktiskt taget omöjligt.
- Det finns större risker förknippade med HITL när ingreppet sker på avlägsna platser. Fördröjning, nätverksproblem, bandbreddsproblem och andra förseningar kan påverka projektet. Dessutom tenderar människor att bli uttråkade när de har att göra med autonoma maskiner.
- Med automatisering som växer med stormsteg minskar de färdigheter som behövs för att förstå dessa komplexa system. Förutom tvärvetenskapliga färdigheter och en etisk kompass är det viktigt att förstå systemets sammanhang och bestämma omfattningen av människor i slingan.
Att förstå myterna förknippade med människan-i-slingan-metoden kommer att hjälpa till att utveckla etiska, lagliga och effektiva AI-lösningar.
Som ett företag som försöker utveckla AI-lösningar måste du fråga dig själv vad "människa-i-slingan" betyder och om någon människa kan pausa, reflektera, analysera och vidta lämpliga åtgärder medan du arbetar på maskinen.
Är ett Human-in-the-Loop-system skalbart?
Medan HITL-metoden vanligtvis används under de inledande faserna av AI-applikationsutveckling, bör den vara skalbar när applikationen växer. Att ha en människa-i-loopen kan göra skalbarhet till en utmaning eftersom det blir dyrt, opålitligt och tidskrävande. Två lösningar kan göra skalbarhet till en möjlighet: den ena, med en tolkningsbar ML-modell, och den andra, en onlineinlärningsalgoritm.
Den förra kan mer ses som en detaljerad sammanfattning av data som kan hjälpa HITL-modellen att hantera enorma mängder data. I den senare modellen lär sig algoritmen kontinuerligt och anpassar sig till det nya systemet och förutsättningarna.
Människan-i-slingan: Etiska överväganden
Som människor är vi stolta över att vara flaggbärare av etik och anständighet. Vi fattar beslut utifrån våra etiska och praktiska resonemang.
Men vad kommer att hända om en robot inte lyder en mänsklig order på grund av hur brådskande situationen är?
Hur skulle den reagera och agera utan mänsklig inblandning?
Etiken beror på syftet med vad roboten är programmerad att göra. Om automatiserade system är begränsade till städning eller tvätt, är deras inverkan på människors liv eller hälsa minimal. Å andra sidan, om roboten är programmerad att utföra kritiska och komplexa uppgifter på liv och död, bör den kunna bestämma om den ska lyda order eller inte.
Lösningen på detta dilemma är att skaffa en datauppsättning av crowdsourced information om hur man bäst tränar autonoma maskiner för att hantera etiska dilemman.
Med hjälp av denna information kan vi tillhandahålla omfattande människoliknande känslighet för robotar. I en övervakad inlärning systemet samlar människor in data och tränar modellerna med hjälp av återkopplingssystem. Med återkoppling av människan i slingan kan AI-systemet byggas för att förstå socioekonomiska sammanhang, mellanmänskliga relationer, känslomässiga böjelser och etiska överväganden.
Det är bäst att ha en människa bakom maskinen!
Maskininlärningsmodeller trivas med kraften i tillförlitlig, korrekt och kvalitetsdata som är taggad, märkt och kommenterad. Och denna process utförs av människor, och med dessa träningsdata görs en ML-modell kapabel att analysera, förstå och agera på egen hand. Mänskligt ingripande är avgörande i alla skeden – att ge förslag, feedback och korrigeringar.
Så om din AI-baserade lösning drar sig under nackdelen av otillräckligt taggade och märkta data, vilket tvingar dig att uppnå mindre än perfekta resultat, måste du samarbeta med Shaip, marknadsledande expert på datainsamling.
Vi tar hänsyn till "mänsklig-i-slingan"-feedback för att säkerställa att din AI-lösning alltid uppnår förbättrad prestanda. Kontakta oss för att utforska våra möjligheter.
