אינטליגנציה מלאכותית הופך במהירות לכלל, עם חברות בתעשיות שונות שמשתמשות בבינה מלאכותית כדי לספק שירות לקוחות יוצא דופן, להגביר את הפרודוקטיביות, לייעל את התפעול ולהביא הביתה את החזר ה-ROI.
עם זאת, חברות מאמינות שהטמעת פתרונות מבוססי בינה מלאכותית היא פתרון חד פעמי והיא תמשיך להפעיל את הקסם שלו בצורה מבריקה. עם זאת, לא כך עובד AI. גם אם אתה הארגון הכי נוטה לבינה מלאכותית, אתה חייב לעשות זאת אנושי-בלולאה (HITL) למזער סיכונים ולמקסם את התועלת.
אבל האם נדרשת התערבות אנושית בפרויקטים של AI? בוא נגלה.
AI מעצימה לעסקים להשיג אוטומציה, לקבל תובנות, לחזות ביקוש ומכירות ולספק שירות לקוחות ללא דופי. עם זאת, מערכות AI אינן מקיימות את עצמן. ללא התערבות אנושית, ל-AI יכולות להיות השלכות לא רצויות. לדוגמה, Zillow, חברת נדל"ן דיגיטלית המופעלת על ידי בינה מלאכותית, נאלצה לסגור את החנות מכיוון שהאלגוריתם הקנייני שלה לא הצליח לספק תוצאות מדויקות.
התערבות אנושית היא כורח תהליך ודרישת מוניטין, פיננסית, אתית ורגולטורית. צריך להיות א אדם מאחורי המכונה כדי להבטיח בדיקות ואיזונים של AI.
על פי דו"ח זה של IBM, ה החסמים המובילים לאימוץ בינה מלאכותית כוללים חוסר בכישורי בינה מלאכותית (34%), יותר מדי מורכבות נתונים (24%) ואחרים. פתרון AI טוב רק כמו הנתונים המוזנים אליו. נתונים אמינים ובלתי משוחדים והאלגוריתם קובעים את יעילות הפרויקט.
מהו אדם-בלולאה?
מודלים של בינה מלאכותית לא יכולים לבצע תחזיות מדויקות ב-100% מכיוון שהבנתם את הסביבה מבוססת על מודלים סטטיסטיים. כדי למנוע אי ודאות, המשוב מבני אדם עוזר למערכת הבינה המלאכותית לכוונן ולהתאים את הבנתה את העולם.
אדם-בתוך-לולאה (HITL) הוא מושג המשמש בפיתוח פתרונות AI על ידי מינוף מכונה ו האינטליגנציה האנושית. בגישת HITL קונבנציונלית, מעורבות אנושית מתרחשת בלולאה מתמשכת של אימון, כוונון עדין, בדיקות והכשרה מחדש.
היתרונות של דגם HITL
למודל HITL יש מספר יתרונות לאימון מודלים מבוססי ML, במיוחד כאשר נתוני אימונים הוא נדיר או בתרחישי קצה. בנוסף, בהשוואה לפתרון אוטומטי לחלוטין, שיטת HITL מספקת תוצאות מהירות ויעילות יותר. בניגוד למערכות אוטומטיות, לבני אדם יש את היכולת המולדת לשאוב במהירות מהניסיון והידע שלהם כדי למצוא פתרונות לבעיות.
לבסוף, בהשוואה לפתרון ידני לחלוטין או אוטומטי לחלוטין, יצירת מודל אנושי בלולאה או מודל היברידי יכול לעזור לעסקים לשלוט ברמת האוטומציה תוך הרחבת האוטומציה החכמה. גישת HITL עוזרת לשפר את הבטיחות והדיוק של קבלת החלטות בינה מלאכותית.
אתגרים בעת יישום Human-in-the-Loop
הטמעת HITL אינה משימה קלה, במיוחד מכיוון שהצלחתו של פתרון AI תלויה באיכות נתוני האימון המשמשים לאימון המערכת.
יחד עם נתוני ההדרכה, אתה גם צריך אנשים המצוידים לטפל בנתונים, הכלים והטכניקות לפעול בסביבה המסוימת הזו. לבסוף, מערכת הבינה המלאכותית צריכה להשתלב בהצלחה בזרימות העבודה והטכנולוגיות הוותיקות כדי להגביר את הפרודוקטיביות והיעילות.
יישומים פוטנציאליים
HITL משמש כדי לספק נתונים מתויגים במדויק עבור אימון מודל ML. לאחר התיוג, השלב הבא הוא כוונון הנתונים המבוססים על המודל על ידי סיווג מקרי קצה, התאמת יתר או הקצאת קטגוריות חדשות. בכל שלב, אינטראקציה אנושית הוא קריטי, שכן משוב רציף יכול לעזור להפוך את מודל ה-ML לחכם, מדויק ומהיר יותר.
למרות שבינה מלאכותית פונה למספר תעשיות, היא נמצאת בשימוש נרחב בתחום הבריאות. כדי לשפר את היעילות של יכולות האבחון של כלי הבינה המלאכותית, יש להנחות אותו ולהכשיר אותו על ידי בני אדם.
מהי למידת מכונה של אדם בלולאה?
אדם-בתוך-לולאה למידת מכונה מציין את מעורבותם של בני אדם במהלך ההכשרה והפריסה של מודלים מבוססי ML. בשיטה זו, מודל ה-ML מאומן להבין ולהגיב בהתבסס על כוונת המשתמש ולא על תוכן שנבנה מראש. בדרך זו, המשתמשים יכולים לחוות פתרונות מותאמים אישית ומותאמים עבור השאילתות שלהם. ככל שיותר ויותר אנשים משתמשים בתוכנה, ניתן לשפר את היעילות והדיוק שלה בהתבסס על משוב HITL.
כיצד HITL משפר את למידת מכונה?
Human-in-the-loop משפר את היעילות של מודל למידת המכונה בשלוש דרכים. הם:
משוב: אחת המטרות העיקריות של גישת HITL היא לספק משוב למערכת, המאפשר לפתרון ה-AI ללמוד, ליישם ולהגיע עם תחזיות מדויקות.
לְאַמֵת: התערבות אנושית יכולה לעזור לאמת את האותנטיות והדיוק של התחזיות שנעשו על ידי אלגוריתמים למידת מכונה.
הצע שיפורים: בני אדם מיומנים בזיהוי אזורים לשיפור ולהציע שינויים הנחוצים למערכת.
השתמש במקרים
כמה ממקרי השימוש הבולטים של HITL הם:
נטפליקס משתמשת ב-human-in-the-loop כדי ליצור המלצות לסרטים ותוכניות טלוויזיה על סמך היסטוריית החיפושים הקודמת של המשתמש.
מנוע החיפוש של גוגל פועל על פי עקרונות 'אדם בתוך הלולאה' כדי לבחור תוכן על סמך המילים המשמשות בשאילתת החיפוש.
מיתוסים של שימוש במונח "אדם על הלולאה"
לא כל מה שקשור לאדם בלולאה הוא ורוד ואמין. יש מחלוקת רצינית בקרב מומחים נגד אלה שקוראים ליותר 'התערבות אנושית' במערכות בינה מלאכותית.
בין אם בני אדם נמצאים במעגל לפקח על מערכות מורכבות כמו בינה מלאכותית, או בכל מקום קרוב, זה עלול להוביל לתוצאות לא רצויות. פתרונות אוטומטיים מבוססי בינה מלאכותית מקבלים החלטות באלפיות שניות, מה שהופך את זה כמעט בלתי אפשרי לגרום לבני אדם לבצע אינטראקציה משמעותית עם המערכת.
- לא ייתכן שאדם יקיים אינטראקציה משמעותית עם כל חלקי הבינה המלאכותית (החיישנים, הנתונים, המפעילים ואלגוריתם ה-ML) על ידי הבנה ופיקוח על החלקים הנעים התלויים ההדדיים הללו.
- לא כולם יכולים לסקור קודים המוטמעים במערכת בזמן אמת. תרומתו של מומחה אנושי נדרשת בשלב הבנייה הראשוני ולאורך כל מחזור החיים.
- מערכות מבוססות בינה מלאכותית נדרשות לקבל החלטות רגישות בזמן של שבריר שנייה. והיותם של בני אדם לעצור את המומנטום וההמשכיות של מערכות אלו כמעט בלתי אפשרי.
- ישנם סיכונים גדולים יותר הקשורים ל-HITL כאשר ההתערבות היא במקומות מרוחקים. זמן השהיה, בעיות רשת, בעיות רוחב פס ועיכובים אחרים יכולים להשפיע על הפרויקט. יתרה מכך, אנשים נוטים להשתעמם כשהם מתמודדים עם מכונות אוטונומיות.
- עם האוטומציה שגדלה בצעדי ענק, הכישורים הדרושים להבנת המערכות המורכבות הללו פוחתות. בנוסף למיומנויות בינתחומיות ומצפן אתי, חיוני להבין את ההקשר של המערכת ולקבוע את היקף בני האדם במעגל.
הבנת המיתוסים הקשורים לגישת האדם-בלולאה תעזור לפתח פתרונות AI אתיים, תואמים לחוק ויעילים.
כעסק שמנסה לפתח פתרונות בינה מלאכותית, אתה צריך לשאול את עצמך מה המשמעות של "אדם בתוך הלולאה" והאם כל אדם יכול להשהות, לשקף, לנתח ולנקוט פעולה מתאימה בזמן העבודה על המכונה.
האם מערכת Human-in-the-Loop ניתנת להרחבה?
בעוד ששיטת HITL משמשת בדרך כלל בשלבים הראשונים של פיתוח אפליקציות AI, היא צריכה להיות ניתנת להרחבה ככל שהאפליקציה גדלה. קיום אדם במעגל יכול להפוך את המדרגיות לאתגר מכיוון שהיא הופכת ליקרה, לא אמינה וגוזלת זמן. שני פתרונות יכולים להפוך את המדרגיות לאפשרות: האחד, באמצעות מודל ML שניתן לפרש, והשני, אלגוריתם למידה מקוון.
הראשון יכול להיראות יותר כסיכום מפורט של הנתונים שיכול לעזור למודל HITL להתמודד עם כמויות אדירות של נתונים. במודל האחרון, האלגוריתם לומד ומסתגל באופן רציף למערכת ולתנאים החדשים.
האדם-בלולאה: השיקולים האתיים
כבני אדם, אנו מתגאים בכך שאנו נושאי הדגל של אתיקה והגינות. אנו מקבלים החלטות על סמך ההיגיון האתי והמעשי שלנו.
אבל מה יקרה אם רובוט לא יציית לפקודה אנושית בגלל דחיפות המצב?
איך הוא יגיב ויפעל ללא התערבות אנושית?
האתיקה תלויה במטרה של מה שהרובוט מתוכנת לעשות. אם ה מערכות אוטומטיות מוגבלים לניקוי או כביסה, השפעתם על חיי אדם או בריאות היא מינימלית. מצד שני, אם הרובוט מתוכנת לבצע משימות קריטיות ומורכבות של חיים ומוות, הוא אמור להיות מסוגל להחליט אם לציית לפקודות או לא.
הפתרון לדילמה זו הוא רכישת מערך נתונים של מידע במקור המונים על הדרך הטובה ביותר להכשיר מכונות אוטונומיות להתמודד עם דילמות אתיות.
באמצעות מידע זה, אנו יכולים לספק רגישויות נרחבות דמויות אדם לרובוטים. ב למידה מפוקחת מערכת, בני אדם אוספים נתונים ומאמנים את המודלים באמצעות מערכות משוב. עם משוב אנושי-בלולאה, ניתן לבנות את מערכת הבינה המלאכותית כך שתבין את ההקשר החברתי-כלכלי, יחסים בין אישיים, נטיות רגשיות ושיקולים אתיים.
הכי טוב שיהיה אדם מאחורי המכונה!
מודלים של למידת מכונה לשגשג על הכוח של נתונים אמינים, מדויקים ואיכותיים שמתויגים, מתויגים ומוסרים. והתהליך הזה מבוצע על ידי בני אדם, ועם נתוני האימון הללו, נוצר מודל ML המסוגל לנתח, להבין ולפעול בכוחות עצמו. התערבות אנושית היא קריטית בכל שלב - מתן הצעות, משוב ותיקונים.
אז אם הפתרון המבוסס על בינה מלאכותית שלך מסתחרר תחת החיסרון של נתונים לא מספיק מתויגים ומתויגים, מה שמאלץ אותך להשיג תוצאות פחות ממושלמות, אתה צריך לשתף פעולה עם Shaip, מומחה מוביל בשוק לאיסוף נתונים.
אנו מביאים בחשבון משוב "אנושי בלולאה" כדי לוודא שפתרון הבינה המלאכותית שלך משיג ביצועים משופרים בכל עת. צור איתנו קשר כדי לחקור את היכולות שלנו.
