Τεχνητή νοημοσύνη Γίνεται γρήγορα παντοδύναμο, με εταιρείες σε διάφορους κλάδους να χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να προσφέρουν εξαιρετική εξυπηρέτηση πελατών, να ενισχύσουν την παραγωγικότητα, να εξορθολογίσουν τις λειτουργίες και να φέρουν στο σπίτι το ROI.
Ωστόσο, οι εταιρείες πιστεύουν ότι η εφαρμογή λύσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη είναι μια εφάπαξ λύση και θα συνεχίσουν να κάνουν έξοχα τα μαγικά της. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη δεν λειτουργεί έτσι. Ακόμα κι αν είστε ο οργανισμός που τείνει περισσότερο στην τεχνητή νοημοσύνη, πρέπει να το έχετε άνθρωπος στη θηλιά (HITL) για την ελαχιστοποίηση των κινδύνων και τη μεγιστοποίηση των οφελών.
Απαιτείται όμως ανθρώπινη παρέμβαση σε έργα τεχνητής νοημοσύνης; Ας ανακαλύψουμε.
Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να επιτύχουν αυτοματοποίηση, να αποκτήσουν γνώσεις, να προβλέψουν τη ζήτηση και τις πωλήσεις και να παρέχουν άψογη εξυπηρέτηση πελατών. Ωστόσο, τα συστήματα AI δεν είναι αυτοσυντηρούμενα. Χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να έχει ανεπιθύμητες συνέπειες. Για παράδειγμα, η Zillow, μια εταιρεία ψηφιακών ακινήτων που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη, έπρεπε να κλείσει το κατάστημα επειδή ο αποκλειστικός αλγόριθμός της απέτυχε να παραδώσει ακριβή αποτελέσματα.
Η ανθρώπινη παρέμβαση είναι μια αναγκαιότητα διαδικασίας και μια απαίτηση φήμης, οικονομικής, ηθικής και κανονιστικής ρύθμισης. Θα πρέπει να υπάρχει ένα άνθρωπος πίσω από το μηχάνημα για να διασφαλιστεί ότι υπάρχουν έλεγχοι και ισορροπίες τεχνητής νοημοσύνης.
Σύμφωνα με αυτήν την αναφορά της IBM, το κορυφαία εμπόδια στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν έλλειψη δεξιοτήτων τεχνητής νοημοσύνης (34%), υπερβολική πολυπλοκότητα δεδομένων (24%) και άλλα. Μια λύση AI είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα που τροφοδοτούνται σε αυτήν. Τα αξιόπιστα και αμερόληπτα δεδομένα και ο αλγόριθμος καθορίζουν την αποτελεσματικότητα του έργου.
Τι είναι το Human-in-the-Loop;
Τα μοντέλα AI δεν μπορούν να κάνουν 100% ακριβείς προβλέψεις, καθώς η κατανόησή τους για το περιβάλλον βασίζεται σε στατιστικά μοντέλα. Για να αποφευχθεί η αβεβαιότητα, η ανατροφοδότηση από τους ανθρώπους βοηθά το σύστημα AI να τροποποιήσει και να προσαρμόσει την κατανόησή του για τον κόσμο.
Άνθρωπος-στο-βρόχος (HITL) είναι μια ιδέα που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη λύσεων AI με μόχλευση μηχανών και ανθρώπινη νοημοσύνη. Σε μια συμβατική προσέγγιση HITL, η ανθρώπινη συμμετοχή συμβαίνει σε έναν συνεχή βρόχο εκπαίδευσης, τελειοποίησης, δοκιμών και επανεκπαίδευσης.
Πλεονεκτήματα ενός μοντέλου HITL
Ένα μοντέλο HITL έχει πολλά πλεονεκτήματα για την εκπαίδευση μοντέλων που βασίζεται σε ML, ειδικά όταν δεδομένα κατάρτισης είναι σπάνιο ή σε ακραία σενάρια. Επιπλέον, σε σύγκριση με μια πλήρως αυτοματοποιημένη λύση, μια μέθοδος HITL προσφέρει ταχύτερα και πιο αποτελεσματικά αποτελέσματα. Σε αντίθεση με τα αυτοματοποιημένα συστήματα, οι άνθρωποι έχουν την έμφυτη ικανότητα να αντλούν γρήγορα από τις εμπειρίες και τις γνώσεις τους για να βρίσκουν λύσεις σε ζητήματα.
Τέλος, σε σύγκριση με μια πλήρως χειροκίνητη ή πλήρως αυτοματοποιημένη λύση, η ύπαρξη ενός ανθρώπινου κυκλώματος ή ενός υβριδικού μοντέλου μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να ελέγξουν το επίπεδο αυτοματισμού ενώ επεκτείνουν τον έξυπνο αυτοματισμό. Η ύπαρξη μιας προσέγγισης HITL συμβάλλει στη βελτίωση της ασφάλειας και της ακρίβειας της λήψης αποφάσεων AI.
Προκλήσεις κατά την εφαρμογή ενός Human-in-the-Loop
Η εφαρμογή του HITL δεν είναι εύκολη υπόθεση, ειδικά επειδή η επιτυχία μιας λύσης AI εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του συστήματος.
Μαζί με τα δεδομένα εκπαίδευσης, χρειάζεστε επίσης άτομα εξοπλισμένα για να χειρίζονται τα δεδομένα, τα εργαλεία και τις τεχνικές για να λειτουργήσετε σε αυτό το συγκεκριμένο περιβάλλον. Τέλος, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να ενσωματωθεί με επιτυχία στις παλαιού τύπου ροές εργασίας και τεχνολογίες για να αυξηθεί η παραγωγικότητα και η αποδοτικότητα.
Πιθανές εφαρμογές
Το HITL χρησιμοποιείται για την παροχή δεδομένων με ακριβή σήμανση για εκπαίδευση μοντέλων ML. Μετά την επισήμανση, το επόμενο βήμα είναι ο συντονισμός των δεδομένων με βάση το μοντέλο ταξινομώντας περιβλήματα ακμών, υπερπροσαρμογή ή εκχώρηση νέων κατηγοριών. Σε κάθε βήμα, ανθρώπινη αλληλεπίδραση είναι κρίσιμο, καθώς η συνεχής ανάδραση μπορεί να βοηθήσει να γίνει το μοντέλο ML πιο έξυπνο, πιο ακριβές και ταχύτερο.
Αν και η τεχνητή νοημοσύνη απευθύνεται σε πολλές βιομηχανίες, χρησιμοποιείται εκτενώς στην υγειονομική περίθαλψη. Για να βελτιωθεί η αποτελεσματικότητα των διαγνωστικών δυνατοτήτων του εργαλείου AI, πρέπει να καθοδηγείται και να εκπαιδεύεται από ανθρώπους.
Τι είναι η μηχανική μάθηση Human-in-the-Loop;
Άνθρωπος-στο-βρόχος Μηχανική μάθηση υποδηλώνει τη συμμετοχή ανθρώπων κατά την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων που βασίζονται σε ML. Χρησιμοποιώντας αυτή τη μέθοδο, το μοντέλο ML εκπαιδεύεται να κατανοεί και να ανταποδίδει με βάση την πρόθεση του χρήστη και όχι το προκατασκευασμένο περιεχόμενο. Με αυτόν τον τρόπο, οι χρήστες μπορούν να βιώσουν εξατομικευμένες και προσαρμοσμένες λύσεις για τα ερωτήματά τους. Καθώς όλο και περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν το λογισμικό, η αποτελεσματικότητα και η ακρίβειά του μπορούν να βελτιωθούν με βάση τα σχόλια του HITL.
Πώς ένα HITL βελτιώνει τη Μηχανική Μάθηση;
Το Human-in-the-Loop βελτιώνει την αποτελεσματικότητα του μοντέλου μηχανικής μάθησης με τρεις τρόπους. Αυτοί είναι:
Ανατροφοδότηση: Ένας από τους πρωταρχικούς σκοπούς της προσέγγισης HITL είναι να παρέχει ανατροφοδότηση στο σύστημα, το οποίο επιτρέπει στη λύση AI να μαθαίνει, να εφαρμόζει και να δημιουργεί ακριβείς προβλέψεις.
Πιστοποιώ την αυθεντικότητα: Η ανθρώπινη παρέμβαση μπορεί να βοηθήσει στην επαλήθευση της αυθεντικότητας και της ακρίβειας των προβλέψεων που γίνονται από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
Προτείνετε βελτιώσεις: Οι άνθρωποι είναι ικανοί να εντοπίζουν τομείς προς βελτίωση και να προτείνουν αλλαγές απαραίτητες για το σύστημα.
Χρήση περιπτώσεων
Μερικές από τις εξέχουσες περιπτώσεις χρήσης του HITL είναι:
Το Netflix χρησιμοποιεί τον άνθρωπο στη ροή για να δημιουργήσει προτάσεις ταινιών και τηλεοπτικών εκπομπών με βάση το προηγούμενο ιστορικό αναζήτησης του χρήστη.
Η μηχανή αναζήτησης της Google λειτουργεί με βάση τις αρχές "Human-in-the-Loop" για να επιλέξει περιεχόμενο με βάση τις λέξεις που χρησιμοποιούνται στο ερώτημα αναζήτησης.
Μύθοι χρήσης του όρου «Άνθρωπος στο βρόχο»
Δεν είναι όλα ρόδινα και αξιόπιστα σχετικά με το human-in-the-loop. Υπάρχει σοβαρή διαμάχη μεταξύ των ειδικών εναντίον εκείνων που ζητούν περισσότερη «ανθρώπινη παρέμβαση» στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Είτε οι άνθρωποι βρίσκονται εντός, είτε οπουδήποτε κοντά στον βρόχο για να επιβλέπουν πολύπλοκα συστήματα όπως η τεχνητή νοημοσύνη, θα μπορούσε να οδηγήσει σε ανεπιθύμητες συνέπειες. Οι αυτοματοποιημένες λύσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνουν αποφάσεις σε χιλιοστά του δευτερολέπτου, γεγονός που καθιστά πρακτικά αδύνατο να έχουν οι άνθρωποι μια ουσιαστική αλληλεπίδραση με το σύστημα.
- Είναι αδύνατο για έναν άνθρωπο να αλληλεπιδράσει ουσιαστικά με όλα τα κομμάτια της τεχνητής νοημοσύνης (τους αισθητήρες, τα δεδομένα, τους ενεργοποιητές και τον αλγόριθμο ML) κατανοώντας και επιβλέποντας αυτά τα αλληλένδετα κινούμενα μέρη.
- Δεν μπορούν όλοι να ελέγξουν τους κωδικούς που είναι ενσωματωμένοι στο σύστημα σε πραγματικό χρόνο. Απαιτείται η συμβολή ενός ειδικού ανθρώπου στο αρχικό στάδιο κατασκευής και σε όλο τον κύκλο ζωής.
- Τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη απαιτούνται για τη λήψη αποφάσεων σε κλάσματα δευτερολέπτου, ευαίσθητες στον χρόνο. Και το να κάνουν παύση οι άνθρωποι η ορμή και η συνέχεια αυτών των συστημάτων είναι πρακτικά αδύνατη.
- Υπάρχουν μεγαλύτεροι κίνδυνοι που σχετίζονται με το HITL όταν η παρέμβαση είναι σε απομακρυσμένες τοποθεσίες. Ο χρόνος καθυστέρησης, τα προβλήματα δικτύου, τα ζητήματα εύρους ζώνης και άλλες καθυστερήσεις μπορούν να επηρεάσουν το έργο. Επιπλέον, οι άνθρωποι τείνουν να βαριούνται όταν έχουν να κάνουν με αυτόνομα μηχανήματα.
- Καθώς η αυτοματοποίηση αυξάνεται με άλματα και όρια, οι δεξιότητες που απαιτούνται για την κατανόηση αυτών των πολύπλοκων συστημάτων μειώνονται. Εκτός από τις διεπιστημονικές δεξιότητες και μια ηθική πυξίδα, είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε το πλαίσιο του συστήματος και να προσδιορίσουμε την έκταση των ανθρώπων στον βρόχο.
Η κατανόηση των μύθων που σχετίζονται με την προσέγγιση "human-in-the-loop" θα βοηθήσει στην ανάπτυξη ηθικών, νομικά συμβατών και αποτελεσματικών λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.
Ως επιχείρηση που προσπαθεί να αναπτύξει λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να αναρωτηθείτε τι σημαίνει «άνθρωπος-in-the-loop» και εάν οποιοσδήποτε άνθρωπος μπορεί να σταματήσει, να προβληματιστεί, να αναλύσει και να λάβει τα κατάλληλα μέτρα ενώ εργάζεται στο μηχάνημα.
Είναι ένα σύστημα Human-in-the-Loop επεκτάσιμο;
Ενώ η μέθοδος HITL χρησιμοποιείται συνήθως κατά τις αρχικές φάσεις της ανάπτυξης εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να είναι επεκτάσιμη καθώς η εφαρμογή μεγαλώνει. Η ύπαρξη ενός ανθρώπινου δυναμικού μπορεί να καταστήσει την επεκτασιμότητα πρόκληση, καθώς καθίσταται δαπανηρή, αναξιόπιστη και χρονοβόρα. Δύο λύσεις μπορούν να κάνουν την επεκτασιμότητα μια δυνατότητα: η μία, χρησιμοποιώντας ένα ερμηνεύσιμο μοντέλο ML και η άλλη, ένας διαδικτυακός αλγόριθμος μάθησης.
Το πρώτο μπορεί να θεωρηθεί περισσότερο ως μια λεπτομερής περίληψη των δεδομένων που μπορεί να βοηθήσει το μοντέλο HITL να χειριστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Στο τελευταίο μοντέλο, ο αλγόριθμος μαθαίνει συνεχώς και προσαρμόζεται στο νέο σύστημα και συνθήκες.
Human-in-the-Loop: The Ethical Considerations
Ως άνθρωποι, υπερηφανευόμαστε που είμαστε οι σημαιοφόροι της ηθικής και της ευπρέπειας. Λαμβάνουμε αποφάσεις με βάση το ηθικό και πρακτικό μας σκεπτικό.
Τι θα συμβεί όμως αν ένα ρομπότ δεν υπακούσει σε ανθρώπινη εντολή λόγω του επείγοντος της κατάστασης;
Πώς θα αντιδρούσε και θα ενεργούσε χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση;
Η ηθική εξαρτάται από τον σκοπό του τι είναι προγραμματισμένο να κάνει το ρομπότ. Αν το αυτοματοποιημένα συστήματα περιορίζονται στον καθαρισμό ή το πλύσιμο ρούχων, ο αντίκτυπός τους στην ανθρώπινη ζωή ή υγεία είναι ελάχιστος. Από την άλλη πλευρά, εάν το ρομπότ είναι προγραμματισμένο να εκτελεί κρίσιμες και πολύπλοκες εργασίες ζωής και θανάτου, θα πρέπει να είναι σε θέση να αποφασίσει αν θα υπακούσει σε εντολές ή όχι.
Η λύση σε αυτό το δίλημμα είναι η απόκτηση ενός συνόλου δεδομένων πληθωρισμένων πληροφοριών σχετικά με τον καλύτερο τρόπο εκπαίδευσης αυτόνομων μηχανών για να χειρίζονται ηθικά διλήμματα.
Χρησιμοποιώντας αυτές τις πληροφορίες, μπορούμε να παρέχουμε εκτεταμένες ανθρώπινες ευαισθησίες στα ρομπότ. Σε ένα εποπτευόμενη μάθηση σύστημα, οι άνθρωποι συλλέγουν δεδομένα και εκπαιδεύουν τα μοντέλα χρησιμοποιώντας συστήματα ανάδρασης. Με την ανάδραση από τον άνθρωπο στον βρόχο, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να κατασκευαστεί για να κατανοεί το κοινωνικοοικονομικό πλαίσιο, τις διαπροσωπικές σχέσεις, τις συναισθηματικές κλίσεις και τις ηθικές εκτιμήσεις.
Είναι καλύτερο να έχετε έναν άνθρωπο πίσω από το μηχάνημα!
Μοντέλα μηχανικής μάθησης ευδοκιμήσουν στη δύναμη των αξιόπιστων, ακριβών και ποιοτικών δεδομένων που επισημαίνονται, επισημαίνονται και σχολιάζονται. Και αυτή η διαδικασία πραγματοποιείται από ανθρώπους, και με αυτά τα δεδομένα εκπαίδευσης, δημιουργείται ένα μοντέλο ML ικανό να αναλύει, να κατανοεί και να ενεργεί από μόνο του. Η ανθρώπινη παρέμβαση είναι κρίσιμη σε κάθε στάδιο — παρέχοντας προτάσεις, σχόλια και διορθώσεις.
Έτσι, εάν η λύση σας που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη υποφέρει από το μειονέκτημα των δεδομένων με ανεπαρκή επισήμανση και ετικέτα, αναγκάζοντάς σας να επιτύχετε λιγότερο από τέλεια αποτελέσματα, πρέπει να συνεργαστείτε με τη Shaip, κορυφαίος ειδικός στη συλλογή δεδομένων.
Λαμβάνουμε υπόψη τα σχόλια "human-in-the-loop" για να διασφαλίσουμε ότι η λύση AI σας επιτυγχάνει βελτιωμένη απόδοση ανά πάσα στιγμή. Επικοινωνήστε μαζί μας για να εξερευνήσετε τις δυνατότητές μας.
