intelligenza artificiale sta rapidamente diventando onnipervasivo, con aziende di vari settori che utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire un servizio clienti eccezionale, aumentare la produttività, semplificare le operazioni e portare a casa il ROI.
Tuttavia, le aziende ritengono che l'implementazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale sia una soluzione una tantum e continuerà a funzionare brillantemente. Tuttavia, non è così che funziona l'IA. Anche se sei l'organizzazione più incline all'IA, devi averlo Human-in-the-loop (HITL) minimizzare i rischi e massimizzare i benefici.
Ma è necessario l'intervento umano nei progetti di intelligenza artificiale? Scopriamolo.
L'intelligenza artificiale consente alle aziende di raggiungere l'automazione, ottenere informazioni dettagliate, prevedere la domanda e le vendite e fornire un servizio clienti impeccabile. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale non sono autosufficienti. Senza l'intervento umano, l'IA può avere conseguenze indesiderate. Ad esempio, Zillow, una società immobiliare digitale basata sull'intelligenza artificiale, ha dovuto chiudere perché il suo algoritmo proprietario non è riuscito a fornire risultati risultati accurati.
L'intervento umano è una necessità di processo e un requisito reputazionale, finanziario, etico e normativo. Ci dovrebbe essere un umano dietro la macchina per garantire che i controlli e gli equilibri dell'IA siano in atto.
Secondo questo rapporto di IBM, il principali ostacoli all'adozione dell'IA includono una mancanza di competenze di intelligenza artificiale (34%), troppa complessità dei dati (24%) e altri. Una soluzione AI è valida solo quanto i dati inseriti in essa. Dati affidabili e imparziali e l'algoritmo determinano l'efficacia del progetto.
Cos'è un Human-in-the-Loop?
I modelli di intelligenza artificiale non possono fare previsioni accurate al 100% poiché la loro comprensione dell'ambiente si basa su modelli statistici. Per evitare l'incertezza, il feedback degli esseri umani aiuta il sistema di intelligenza artificiale a modificare e adattare la sua comprensione del mondo.
Umano-nel-ciclo (HITL) è un concetto utilizzato nello sviluppo di soluzioni AI sfruttando la macchina e intelligenza umana. In un approccio HITL convenzionale, il coinvolgimento umano avviene in un ciclo continuo di formazione, messa a punto, test e riqualificazione.
Vantaggi di un modello HITL
Un modello HITL presenta numerosi vantaggi per l'addestramento del modello basato su ML, soprattutto quando dati di allenamento è scarso o in scenari limite. Inoltre, rispetto a una soluzione completamente automatizzata, un metodo HITL offre risultati più rapidi ed efficaci. A differenza dei sistemi automatizzati, gli esseri umani hanno la capacità innata di attingere rapidamente dalle loro esperienze e conoscenze per trovare soluzioni ai problemi.
Infine, rispetto a una soluzione completamente manuale o completamente automatizzata, disporre di un modello human-in-the-loop o ibrido può aiutare le aziende a controllare il livello di automazione espandendo l'automazione intelligente. Avere un approccio HITL aiuta a migliorare la sicurezza e la precisione del processo decisionale dell'IA.
Sfide durante l'implementazione di Human-in-the-Loop
L'implementazione di HITL non è un compito facile, soprattutto perché il successo di una soluzione AI dipende dalla qualità dei dati di addestramento utilizzati per addestrare il sistema.
Insieme ai dati di addestramento, servono anche persone attrezzate per gestire i dati, gli strumenti e le tecniche per operare in quel particolare ambiente. Infine, il sistema di intelligenza artificiale dovrebbe essere integrato con successo nei flussi di lavoro e nelle tecnologie legacy per aumentare la produttività e l'efficienza.
Potenziali applicazioni
HITL viene utilizzato per fornire dati accuratamente etichettati per l'addestramento del modello ML. Dopo l'etichettatura, il passaggio successivo è l'ottimizzazione dei dati in base al modello classificando i casi limite, l'overfitting o l'assegnazione di nuove categorie. In ogni passo, interazione umana è fondamentale, poiché il feedback continuo può aiutare a rendere il modello ML più intelligente, accurato e veloce.
Sebbene l'intelligenza artificiale si rivolga a diversi settori, è ampiamente utilizzata nel settore sanitario. Per migliorare l'efficienza delle capacità diagnostiche dello strumento AI, deve essere guidato e addestrato da esseri umani.
Cos'è l'apprendimento automatico Human-in-the-Loop?
Umano-nel-ciclo Apprendimento automatico denota il coinvolgimento degli esseri umani durante la formazione e l'implementazione di modelli basati su ML. Utilizzando questo metodo, il modello ML viene addestrato a comprendere e ricambiare in base all'intenzione dell'utente piuttosto che al contenuto predefinito. In questo modo, gli utenti possono sperimentare soluzioni personalizzate e personalizzate per le loro domande. Poiché sempre più persone utilizzano il software, la sua efficienza e precisione possono essere migliorate in base al feedback HITL.
In che modo un HITL migliora l'apprendimento automatico?
Human-in-the-loop migliora l'efficienza del modello di apprendimento automatico in tre modi. Sono:
Risposte: Uno degli scopi principali dell'approccio HITL è fornire feedback al sistema, che consente alla soluzione AI di apprendere, implementare e elaborare previsioni accurate.
Autentica: L'intervento umano può aiutare a verificare l'autenticità e l'accuratezza delle previsioni fatte da algoritmi di apprendimento automatico.
Suggerisci miglioramenti: Gli esseri umani sono abili nell'identificare le aree di miglioramento e nel suggerire i cambiamenti necessari per il sistema.
Casi d'uso
Alcuni dei principali casi d'uso di HITL sono:
Netflix utilizza human-in-the-loop per generare consigli su film e programmi TV in base alla cronologia delle ricerche precedenti dell'utente.
Il motore di ricerca di Google funziona secondo i principi "Human-in-the-Loop" per selezionare i contenuti in base alle parole utilizzate nella query di ricerca.
Miti sull'uso del termine "Human on the Loop"
Non tutto ciò che riguarda Human-in-the-loop è roseo e affidabile. C'è una seria contesa tra gli esperti contro coloro che chiedono una maggiore "interferenza umana" nei sistemi di intelligenza artificiale.
Indipendentemente dal fatto che gli esseri umani siano dentro, dentro o vicino al circuito per supervisionare sistemi complessi come l'intelligenza artificiale, ciò potrebbe portare a conseguenze indesiderate. Le soluzioni automatizzate basate sull'intelligenza artificiale prendono decisioni in millisecondi, il che rende praticamente impossibile che gli esseri umani interagiscano in modo significativo con il sistema.
- È impossibile per un essere umano interagire in modo significativo con tutti i pezzi dell'IA (i sensori, i dati, gli attuatori e l'algoritmo ML) comprendendo e supervisionando queste parti mobili interdipendenti.
- Non tutti possono rivedere i codici incorporati nel sistema in tempo reale. Il contributo di un esperto umano è richiesto nella fase di costruzione iniziale e durante l'intero ciclo di vita.
- I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono necessari per prendere decisioni rapide e urgenti. E fare in modo che gli umani interrompano lo slancio e la continuità di questi sistemi è praticamente impossibile.
- Ci sono maggiori rischi associati a HITL quando l'intervento è in località remote. Tempo di ritardo, problemi di rete, problemi di larghezza di banda e altri ritardi possono influire sul progetto. Inoltre, le persone tendono ad annoiarsi quando hanno a che fare con macchine autonome.
- Con l'automazione che cresce a passi da gigante, le competenze necessarie per comprendere questi sistemi complessi diminuiscono. Oltre alle competenze interdisciplinari e ad una bussola etica, è essenziale comprendere il contesto del sistema e determinare l'estensione degli esseri umani nel ciclo.
Comprendere i miti associati all'approccio human-in-the-loop aiuterà a sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale etiche, conformi alla legge ed efficaci.
In qualità di azienda che cerca di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale, devi chiederti cosa significa "human-in-the-loop" e se un essere umano può mettere in pausa, riflettere, analizzare e intraprendere azioni appropriate mentre lavora sulla macchina.
Un sistema Human-in-the-Loop è scalabile?
Sebbene il metodo HITL venga in genere utilizzato durante le fasi iniziali dello sviluppo di applicazioni AI, dovrebbe essere scalabile man mano che l'applicazione cresce. Avere un umano nel giro può rendere la scalabilità una sfida in quanto diventa costosa, inaffidabile e dispendiosa in termini di tempo. Due soluzioni possono rendere possibile la scalabilità: una, utilizzando un modello ML interpretabile, e l'altra, un algoritmo di apprendimento online.
Il primo può essere visto più come un riepilogo dettagliato dei dati che possono aiutare il modello HITL a gestire enormi quantità di dati. In quest'ultimo modello, l'algoritmo apprende continuamente e si adatta al nuovo sistema e alle nuove condizioni.
Human-in-the-Loop: le considerazioni etiche
Come esseri umani, siamo orgogliosi di essere i portabandiera dell'etica e della decenza. Prendiamo decisioni basate sul nostro ragionamento etico e pratico.
Ma cosa succederà se un robot disobbedisce a un ordine umano a causa dell'urgenza della situazione?
Come reagirebbe e agirebbe senza l'intervento umano?
L'etica dipende dallo scopo di ciò che il robot è programmato per fare. Se la sistemi automatizzati sono limitati alla pulizia o al bucato, il loro impatto sulla vita o sulla salute umana è minimo. D'altra parte, se il robot è programmato per eseguire compiti di vita o di morte critici e complessi, dovrebbe essere in grado di decidere se obbedire o meno agli ordini.
La soluzione a questo dilemma è l'acquisizione di un set di dati di informazioni in crowdsourcing su come addestrare al meglio macchine autonome per gestire i dilemmi etici.
Usando queste informazioni, siamo in grado di fornire ampie sensibilità simili a quelle umane ai robot. In un apprendimento supervisionato sistema, gli esseri umani raccolgono dati e addestrano i modelli utilizzando sistemi di feedback. Con il feedback human-in-the-loop, il sistema di intelligenza artificiale può essere costruito per comprendere il contesto socio-economico, le relazioni interpersonali, le inclinazioni emotive e le considerazioni etiche.
È meglio avere un essere umano dietro la macchina!
Modelli di machine learning prosperare grazie alla potenza di dati affidabili, accurati e di qualità contrassegnati, etichettati e annotati. E questo processo viene eseguito dagli esseri umani e, con questi dati di addestramento, un modello ML è reso in grado di analizzare, comprendere e agire da solo. L'intervento umano è fondamentale in ogni fase, fornendo suggerimenti, feedback e correzioni.
Quindi, se la tua soluzione basata sull'intelligenza artificiale vacilla sotto l'inconveniente di dati etichettati e contrassegnati in modo insufficiente, costringendoti a ottenere risultati tutt'altro che perfetti, devi collaborare con Shaip, il esperto di raccolta dati leader di mercato.
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