Human-in-the-Loop (HITL) هو نهج حوسبة تفاعلي يدمج الذكاء البشري مع أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) لإنجاز المهام بشكل أكثر كفاءة ودقة.
نشأة الإنسان في الحلقة
يعود مفهوم Human-in-the-Loop إلى هندسة التحكم، حيث يُستخدم المصطلح لوصف الأنظمة التي تتطلب تفاعلًا بشريًا من أجل التشغيل الناجح. يمكن إرجاع أول ذكر مهم لها إلى أربعينيات القرن العشرين، مع ظهور علم التحكم الآلي، وهو المجال الذي درس أنظمة الاتصالات والتحكم الكامنة في الآلات والكائنات الحية.
ومع ذلك، بدأ التطبيق الكامل لـ HITL في عالم الذكاء الاصطناعي في التطور في أوائل القرن الحادي والعشرين حيث أظهرت التطورات في التكنولوجيا إمكانية الجمع بين القدرات المعرفية البشرية والعمليات التي تعتمد على الآلة.
الكشف عن الإنسان في الحلقة
في جوهره، يعد Human-in-the-Loop نهجًا للتعلم الآلي حيث يشارك البشر بنشاط في مراحل مختلفة من دورة حياة نموذج ML. بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات واستخراج الميزات والتدريب النموذجي وحتى الاختبار والتعليقات بعد النشر، يعمل التدخل البشري على زيادة قدرات نظام الذكاء الاصطناعي.
تم بناء HITL بشكل أساسي على الفلسفة القائلة بأنه في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع المهام المتكررة والمكثفة حسابيًا بسهولة، فإن البشر يجلبون سمات فريدة إلى الطاولة، مثل الإبداع والفهم السياقي والحدس، والتي يصعب على الذكاء الاصطناعي تقليدها.
أداء الإنسان في الحلقة
يعمل نظام HITL من خلال إطار عمل تعاوني حيث يساهم كل من الإنسان والآلة في عملية حل المشكلات. فيما يلي عرض مبسط لكيفية عمله:
- المعالجة المسبقة: تضمن المشاركة البشرية جودة مجموعة البيانات وأهميتها، بما في ذلك وضع العلامات والتعليقات التوضيحية.
- تمرين: يتم استخدام مجموعة البيانات المنظفة والمصنفة لتدريب نموذج تعلم الآلة.
- الإستنباط: يقوم النموذج المدرب بعمل تنبؤات بناءً على المدخلات.
- مراجعة: يقوم البشر بمراجعة وتصحيح مخرجات النموذج، إذا لزم الأمر.
- تعليق: يتم تغذية المخرجات المصححة مرة أخرى إلى النظام، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج في المستقبل.
تستمر حلقة التغذية الراجعة هذه حتى تصل تنبؤات النموذج إلى المستوى المطلوب من الدقة.
الميزات الرئيسية للإنسان في الحلقة
يمتلك الإنسان في الحلقة، كمفهوم وممارسة، العديد من الميزات البارزة:
- الاستخبارات التعاونية: يجمع HITL بين القوة الحسابية للآلات والمهارات المعرفية للبشر.
- التعلم التفاعلي: ويتعلم النظام بشكل مستمر من ردود الفعل البشرية، مما يؤدي إلى تحسين أدائه بمرور الوقت.
- دقة محسنة: يساعد التدخل البشري في تقليل الأخطاء التي قد يرتكبها نظام الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه.
- براعه: يمكن تطبيق HITL عبر مجموعة واسعة من المجالات، بدءًا من المركبات ذاتية القيادة وحتى تشخيص الرعاية الصحية.
- الثقة والشفافية: من خلال إشراك البشر في عملية صنع القرار، تعمل HITL على تحسين الشفافية والثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
أنواع أنظمة الإنسان في الحلقة
هناك عدة أنواع من أنظمة HITL، مصنفة على أساس مستوى وطبيعة التدخل البشري:
| يكتب | وصف |
|---|---|
| هيتل السلبي | يتم استخدام المدخلات البشرية فقط للتدريب الأولي أو التحديثات الدورية. |
| هيتل النشطة | يشارك البشر باستمرار في التحقق من صحة تنبؤات الذكاء الاصطناعي وتصحيحها في الوقت الفعلي. |
| الهجين HITL | مزيج من السلبي والنشط، حيث يشارك البشر في التدريب الأولي ويتم استدعاؤهم أثناء حالات عدم اليقين. |
الاستفادة من الإنسان في الحلقة: التحديات والحلول
تجد HITL تطبيقاتها في العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة والفضاء وخدمة العملاء والمزيد. ومع ذلك، فإن الأمر لا يخلو من التحديات. قد تكون هناك مشكلات تتعلق بقابلية التوسع في المشاركة البشرية، وخصوصية البيانات، والتحيزات المحتملة في التعليقات البشرية.
ومع ذلك، يمكن تخفيف هذه التحديات. ومن أجل قابلية التوسع، يمكن لتقنيات مثل التعلم النشط أن تساعد في تقليل الجهد البشري من خلال إشراكهم فقط عند الضرورة. يمكن الحفاظ على الخصوصية من خلال إخفاء هوية البيانات الشخصية وتنفيذ ممارسات صارمة لإدارة البيانات. وأخيرا، لإدارة التحيزات، يمكن توظيف مجموعة متنوعة من المراجعين البشريين.
مقارنة الإنسان في الحلقة مع مفاهيم مماثلة
يقارن الجدول التالي HITL بالمصطلحات المشابهة:
| مفهوم | وصف |
|---|---|
| الإنسان في الحلقة | يتضمن ردود فعل بشرية طوال دورة حياة نموذج تعلم الآلة. |
| الإنسان على الحلقة | يشرف البشر على عمليات الذكاء الاصطناعي ولا يتدخلون إلا عند الضرورة. |
| الإنسان خارج الحلقة | يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا دون تدخل بشري. |
وجهات النظر المستقبلية للإنسان في الحلقة
يبدو أن مستقبل HITL واعد، مع تركيز التطورات المحتملة على تكامل أعمق للإدراك البشري مع الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون تقنيات مثل واجهات الدماغ والحاسوب والحوسبة العاطفية من المساهمين الرئيسيين. وتتمثل الفكرة في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر تعاطفاً وأخلاقية وقدرة على التكيف، وتعزيز التعاون السلس بين البشر والذكاء الاصطناعي.
الخوادم الوكيلة والإنسان في الحلقة
يمكن للخوادم الوكيلة، مثل تلك التي توفرها OneProxy، أن تلعب دورًا مهمًا في أنظمة HITL. ويمكنها توفير طبقة من الأمان للبيانات المستخدمة، مما يضمن الخصوصية والامتثال. علاوة على ذلك، يمكن استخدامها لإنشاء بيئات اختبار أكثر واقعية وتنوعًا لنماذج تعلم الآلة. وهذا يمكن أن يحسن بشكل كبير من متانة النماذج وقابليتها للتعميم.
