الإنسان في الحلقة (HITL)

هل وجود تدخل بشري أو بشري مطلوب لمشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي

الذكاء الاصطناعي أصبحت سريعة الانتشار ، حيث تستخدم الشركات في مختلف الصناعات الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمة عملاء استثنائية ، وتعزيز الإنتاجية ، وتبسيط العمليات ، وإعادة العائد على الاستثمار إلى الوطن.

ومع ذلك ، تعتقد الشركات أن تنفيذ الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي هو حل لمرة واحدة وسيواصل العمل بسحره ببراعة. ومع ذلك ، فهذه ليست الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي. حتى لو كنت أكثر المنظمات ميلًا إلى الذكاء الاصطناعي ، فلا بد أن تكون لديك الإنسان في الحلقة (HITL) لتقليل المخاطر وتعظيم الفوائد.

لكن هل التدخل البشري مطلوب في مشاريع الذكاء الاصطناعي؟ هيا نكتشف.

يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تحقيق الأتمتة واكتساب الأفكار وتوقع الطلب والمبيعات وتقديم خدمة عملاء لا تشوبها شائبة. ومع ذلك ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مكتفية ذاتيا. بدون تدخل بشري ، يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي عواقب غير مرغوب فيها. على سبيل المثال ، اضطرت شركة Zillow ، وهي شركة عقارية رقمية تعمل بالذكاء الاصطناعي ، إلى إغلاق المتجر لأن خوارزمية الملكية الخاصة بها فشلت في تقديم نتائج دقيقة.

التدخل البشري هو ضرورة عملية ومتطلب يتعلق بالسمعة المالية والأخلاقية والتنظيمية. يجب أن يكون هناك ملف الإنسان وراء الآلة لضمان وجود ضوابط وتوازنات للذكاء الاصطناعي.

وفقًا لهذا التقرير الصادر عن شركة IBM ، فإن أهم العوائق التي تحول دون اعتماد الذكاء الاصطناعي تشمل نقص مهارات الذكاء الاصطناعي (34٪) ، والكثير من تعقيد البيانات (24٪) ، وغيرها. يعتبر حل الذكاء الاصطناعي جيدًا مثل البيانات التي يتم إدخالها فيه. تحدد البيانات الموثوقة وغير المتحيزة والخوارزمية فعالية المشروع.

ما هو الإنسان في الحلقة؟

لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات دقيقة بنسبة 100٪ لأن فهمهم للبيئة يعتمد على النماذج الإحصائية. لتجنب عدم اليقين ، تساعد ردود الفعل من البشر نظام الذكاء الاصطناعي على تعديل وتعديل فهمه للعالم.

الإنسان فيحلقة (HITL) هو مفهوم يستخدم في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من الآلة و ذكاء بشري. في نهج HITL التقليدي ، تحدث المشاركة البشرية في حلقة مستمرة من التدريب والضبط الدقيق والاختبار وإعادة التدريب.

فوائد نموذج HITL

يتمتع نموذج HITL بالعديد من المزايا لتدريب النموذج القائم على ML ، خاصةً عندما بيانات التدريب نادرة أو في سيناريوهات متطرفة. بالإضافة إلى ذلك ، بالمقارنة مع حل مؤتمت بالكامل ، توفر طريقة HITL نتائج أسرع وأكثر فعالية. على عكس الأنظمة الآلية ، يتمتع البشر بالقدرة الفطرية على الاستفادة بسرعة من خبراتهم ومعرفتهم لاكتشاف حلول للمشكلات.

أخيرًا ، مقارنةً بالحل اليدوي أو المؤتمت بالكامل ، يمكن أن يساعد وجود نموذج بشري في الحلقة أو نموذج هجين الشركات على التحكم في مستوى الأتمتة مع توسيع الأتمتة الذكية. يساعد اتباع نهج HITL في تحسين أمان ودقة اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي.

التحديات عند تنفيذ Human-in-the-Loop

تحديات الذكاء الاصطناعي

لا يعد تطبيق HITL مهمة سهلة ، خاصة وأن نجاح حل الذكاء الاصطناعي يعتمد على جودة بيانات التدريب المستخدمة في تدريب النظام.

إلى جانب بيانات التدريب ، تحتاج أيضًا إلى أشخاص مجهزين للتعامل مع البيانات والأدوات والتقنيات للعمل في تلك البيئة المعينة. أخيرًا ، يجب دمج نظام الذكاء الاصطناعي بنجاح في مهام سير العمل والتقنيات القديمة لزيادة الإنتاجية والكفاءة.

التطبيقات المحتملة

يتم استخدام HITL لتوفير بيانات مصنفة بدقة لتدريب نموذج ML. بعد وضع العلامات ، تكون الخطوة التالية هي ضبط البيانات بناءً على النموذج عن طريق تصنيف حالات الحافة أو التجهيز الزائد أو تعيين فئات جديدة. في كل خطوة ، التفاعل الإنساني أمر بالغ الأهمية ، حيث يمكن أن تساعد التعليقات المستمرة في جعل نموذج ML أكثر ذكاءً ودقةً وأسرع.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يلبي العديد من الصناعات ، إلا أنه يستخدم على نطاق واسع في الرعاية الصحية. لتحسين كفاءة القدرات التشخيصية لأداة الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يتم توجيهها وتدريبها من قبل البشر.

ما هو التعلم الآلي البشري في الحلقة؟

الإنسان فيحلقة التعلم الآلي يشير إلى مشاركة البشر أثناء التدريب ونشر النماذج القائمة على ML. باستخدام هذه الطريقة ، يتم تدريب نموذج ML على الفهم والمعاملة بالمثل بناءً على نية المستخدم بدلاً من المحتوى المبني مسبقًا. بهذه الطريقة ، يمكن للمستخدمين تجربة حلول مخصصة ومخصصة لاستفساراتهم. مع تزايد عدد الأشخاص الذين يستخدمون البرنامج ، يمكن تحسين كفاءته ودقته بناءً على تعليقات HITL.

كيف يعمل HITL على تحسين التعلم الآلي؟

يعمل الإنسان في الحلقة على تحسين كفاءة نموذج التعلم الآلي بثلاث طرق. هم انهم:

عملية Hitl لتحسين Ml

ردود الفعل: أحد الأغراض الأساسية لنهج HITL هو تقديم ملاحظات للنظام ، مما يسمح لحلول الذكاء الاصطناعي بالتعلم والتنفيذ والتوصل إلى تنبؤات دقيقة.

المصادقة: يمكن أن يساعد التدخل البشري في التحقق من صحة ودقة التنبؤات التي قدمتها خوارزميات التعلم الآلي.

اقتراح تحسينات: البشر بارعون في تحديد مجالات التحسين واقتراح التغييرات اللازمة للنظام.

استخدم حالات

بعض حالات الاستخدام البارزة لـ HITL هي:

تستخدم Netflix وظيفة "إنسان في الحلقة" لإنشاء توصيات بشأن الأفلام والبرامج التلفزيونية بناءً على سجل البحث السابق للمستخدم.

يعمل محرك بحث Google على مبادئ "الإنسان في الحلقة" لاختيار المحتوى بناءً على الكلمات المستخدمة في استعلام البحث.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

أساطير استخدام مصطلح "إنسان على الدوام"

ليس كل ما يتعلق بـ "الإنسان في الحلقة" وردية وموثوقة. هناك خلاف جاد بين الخبراء ضد أولئك الذين يدعون لمزيد من "التدخل البشري" في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

سواء كان البشر في دائرة الإشراف على الأنظمة المعقدة مثل الذكاء الاصطناعي أو في أي مكان قريب منها أو قيد التشغيل أو بالقرب منها ، فقد يؤدي ذلك إلى عواقب غير مرغوب فيها. تتخذ الحلول الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي القرارات في أجزاء من الثانية ، مما يجعل من المستحيل عمليًا جعل البشر يتفاعلون بشكل هادف مع النظام.

  • من المستحيل أن يتفاعل الإنسان بشكل هادف مع جميع أجزاء الذكاء الاصطناعي (المستشعرات والبيانات والمشغلات وخوارزمية ML) من خلال فهم هذه الأجزاء المتحركة المترابطة والإشراف عليها.
  • لا يمكن لأي شخص مراجعة الرموز المضمنة في النظام في الوقت الفعلي. مطلوب مساهمة خبير بشري في مرحلة البناء الأولية وطوال دورة الحياة بأكملها.
  • الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مطلوبة لاتخاذ قرارات حساسة للوقت في جزء من الثانية. ومن المستحيل عمليا جعل البشر يوقفون الزخم واستمرارية هذه الأنظمة.
  • هناك مخاطر أكبر مرتبطة بـ HITL عندما يكون التدخل في مواقع بعيدة. يمكن أن يؤثر وقت التأخير ومشكلات الشبكة ومشكلات النطاق الترددي والتأخيرات الأخرى على المشروع. علاوة على ذلك ، يميل الناس إلى الشعور بالملل عند التعامل مع الآلات المستقلة.
  • مع نمو الأتمتة على قدم وساق ، تتضاءل المهارات اللازمة لفهم هذه الأنظمة المعقدة. بالإضافة إلى المهارات متعددة التخصصات والبوصلة الأخلاقية ، من الضروري فهم سياق النظام وتحديد مدى وجود البشر في الحلقة.

سيساعد فهم الأساطير المرتبطة بنهج الإنسان في الحلقة في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والمتوافقة مع القانون والفعالة.

بصفتك شركة تحاول تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ، عليك أن تسأل نفسك ما الذي تعنيه عبارة "إنسان في الحلقة" وما إذا كان بإمكان أي إنسان التوقف والتفكير والتحليل واتخاذ الإجراء المناسب أثناء العمل على الجهاز.

هل نظام Human-in-the-Loop قابل للتطوير؟

بينما يتم استخدام طريقة HITL عادةً أثناء المراحل الأولية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تكون قابلة للتطوير مع نمو التطبيق. إن وجود إنسان في الحلقة يمكن أن يجعل قابلية التوسع تحديًا لأنها تصبح باهظة الثمن وغير موثوقة وتستغرق وقتًا طويلاً. يمكن أن يجعل حلان قابلية التوسع أمرًا ممكنًا: الأول ، باستخدام نموذج ML القابل للتفسير ، والآخر ، خوارزمية التعلم عبر الإنترنت.

يمكن النظر إلى الأول على أنه ملخص مفصل للبيانات التي يمكن أن تساعد نموذج HITL في التعامل مع كميات هائلة من البيانات. في النموذج الأخير ، تتعلم الخوارزمية باستمرار وتتكيف مع النظام والظروف الجديدة.

Human-in-the-Loop: الاعتبارات الأخلاقية

كبشر ، نحن نفخر بكوننا حاملي راية الأخلاق واللياقة. نتخذ القرارات بناءً على تفكيرنا الأخلاقي والعملي.

ولكن ماذا سيحدث إذا عصى الروبوت أمرًا بشريًا بسبب إلحاح الموقف؟

كيف سيكون رد فعلها وتصرفها دون تدخل بشري؟

تعتمد الأخلاق على الغرض من ما تمت برمجة الروبوت للقيام به. إذا كان أنظمة آلية تقتصر على التنظيف أو الغسيل ، ويكون تأثيرها على حياة الإنسان أو صحته ضئيلًا. من ناحية أخرى ، إذا تمت برمجة الروبوت لأداء مهام الحياة والموت الحرجة والمعقدة ، فيجب أن يكون قادرًا على تقرير ما إذا كان سيطيع الأوامر أم لا.

التعلم تحت الإشراف

يتمثل حل هذه المعضلة في الحصول على مجموعة بيانات من معلومات التعهيد الجماعي حول أفضل السبل لتدريب الآلات المستقلة على التعامل مع المعضلات الأخلاقية.

باستخدام هذه المعلومات ، يمكننا توفير حساسيات شبيهة بالإنسان للروبوتات. في التعلم تحت إشراف يقوم البشر بجمع البيانات وتدريب النماذج باستخدام أنظمة التغذية الراجعة. من خلال ردود الفعل البشرية في الحلقة ، يمكن بناء نظام الذكاء الاصطناعي لفهم السياق الاجتماعي والاقتصادي ، والعلاقات بين الأشخاص ، والميول العاطفية ، والاعتبارات الأخلاقية.

من الأفضل أن يكون لديك إنسان خلف الآلة!

نماذج التعلم الآلي تزدهر على قوة البيانات الموثوقة والدقيقة والجودة التي يتم تمييزها وتصنيفها وتعليقها. ويتم تنفيذ هذه العملية من قبل البشر ، وباستخدام بيانات التدريب هذه ، يتم صنع نموذج ML قادر على التحليل والفهم والعمل من تلقاء نفسه. يعد التدخل البشري أمرًا بالغ الأهمية في كل مرحلة - تقديم الاقتراحات والملاحظات والتصحيحات.

لذلك ، إذا كان الحل القائم على الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعاني من عيوب البيانات ذات العلامات غير الكافية والمسمى ، مما يفرض عليك تحقيق نتائج أقل من الكمال ، فأنت بحاجة إلى الشراكة مع Shaip ، خبير جمع البيانات الرائد في السوق.

نحن نأخذ في الاعتبار ملاحظات "الإنسان في الحلقة" للتأكد من أن حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحقق أداءً محسنًا في جميع الأوقات. اتصل بنا لاستكشاف قدراتنا.

شارك الاجتماعية

قد يعجبك أيضاً