Human-in-the-Loop (HITL) یک رویکرد محاسباتی تعاملی است که هوش انسانی را با سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) ادغام می‌کند تا وظایف را با کارآمدتر و دقیق‌تر انجام دهد.
پیدایش انسان در حلقه
مفهوم Human-in-the-Loop ریشه در مهندسی کنترل پیدا می کند، جایی که این اصطلاح برای توصیف سیستم هایی استفاده می شود که برای عملکرد موفقیت آمیز به تعامل انسانی نیاز دارند. اولین اشاره مهم آن را می توان به دهه 1940، با ظهور سایبرنتیک، رشته ای که سیستم های ارتباطی و کنترل ذاتی ماشین ها و موجودات زنده را مطالعه می کرد، ردیابی کرد.
با این حال، کاربرد کامل HITL در قلمرو هوش مصنوعی در اوایل قرن بیست و یکم شروع به تکامل کرد زیرا پیشرفت‌های فناوری پتانسیل ترکیب قابلیت‌های شناختی انسان با عملیات ماشین‌محور را نشان داد.
رونمایی از Human-in-the-Loop
در هسته، Human-in-the-Loop رویکردی برای یادگیری ماشینی است که در آن انسان ها به طور فعال در مراحل مختلف چرخه زندگی مدل ML شرکت می کنند. از پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی ها و آموزش مدل گرفته تا تست و بازخورد پس از استقرار، مداخله انسانی قابلیت های یک سیستم هوش مصنوعی را افزایش می دهد.
HITL اساساً بر اساس این فلسفه بنا شده است که در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند کارهای تکراری و محاسباتی را به آسانی انجام دهد، انسان‌ها ویژگی‌های منحصربه‌فردی مانند خلاقیت، درک زمینه‌ای و شهود را به میز می‌آورند که تقلید آن برای هوش مصنوعی دشوار است.
عملکرد Human-in-the-Loop
سیستم HITL از طریق یک چارچوب مشترک عمل می کند که در آن انسان و ماشین هر دو در فرآیند حل مسئله مشارکت دارند. در اینجا یک نمای ساده از نحوه عملکرد آن وجود دارد:
- پیش پردازش: مشارکت انسانی کیفیت و ارتباط مجموعه داده، از جمله برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی را تضمین می‌کند.
- آموزش: مجموعه داده تمیز و برچسب‌گذاری شده برای آموزش یک مدل ML استفاده می‌شود.
- استنباط: مدل آموزش دیده بر اساس ورودی پیش بینی می کند.
- مرور: انسان ها در صورت لزوم خروجی های مدل را بررسی و تصحیح می کنند.
- بازخورد: خروجی های اصلاح شده به سیستم بازگردانده می شوند و عملکرد آینده مدل را بهبود می بخشند.
این حلقه بازخورد تا زمانی ادامه می یابد که پیش بینی های مدل به سطح دقت مطلوب برسد.
ویژگی های کلیدی Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop به عنوان یک مفهوم و عمل دارای چندین ویژگی قابل توجه است:
- هوش مشارکتی: HITL قدرت محاسباتی ماشین ها را با مهارت های شناختی انسان ها ترکیب می کند.
- یادگیری تعاملی: این سیستم به طور مداوم از بازخورد انسان می آموزد و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می بخشد.
- دقت بهبود یافته: مداخله انسان به کاهش خطاهایی که یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است به تنهایی انجام دهد کمک می کند.
- تطبیق پذیری: HITL را می توان در طیف گسترده ای از دامنه ها، از وسایل نقلیه خودران گرفته تا تشخیص های مراقبت های بهداشتی، اعمال کرد.
- اعتماد و شفافیت: HITL با مشارکت دادن انسان ها در فرآیند تصمیم گیری، شفافیت و اعتماد در سیستم های هوش مصنوعی را بهبود می بخشد.
انواع سیستم های انسان در حلقه
انواع مختلفی از سیستم های HITL وجود دارد که بر اساس سطح و ماهیت مداخله انسان دسته بندی می شوند:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| HITL منفعل | ورودی انسانی فقط برای آموزش اولیه یا به روز رسانی دوره ای استفاده می شود. |
| HITL فعال | انسان ها به طور مداوم درگیر هستند و پیش بینی های هوش مصنوعی را در زمان واقعی تأیید و تصحیح می کنند. |
| هیبرید HITL | ترکیبی از منفعل و فعال، که در آن انسان ها در آموزش اولیه شرکت می کنند و در هنگام عدم قطعیت به آنها دعوت می شود. |
استفاده از انسان در حلقه: چالش ها و راه حل ها
HITL کاربردهای خود را در حوزه‌های متعددی مانند مراقبت‌های بهداشتی، وسایل نقلیه خودران، هوافضا، خدمات مشتری و غیره پیدا می‌کند. با این حال، بدون چالش نیست. ممکن است مسائل مربوط به مقیاس پذیری مشارکت انسانی، حریم خصوصی داده ها و سوگیری های احتمالی در بازخورد انسانی وجود داشته باشد.
با این حال، می توان این چالش ها را کاهش داد. برای مقیاس‌پذیری، تکنیک‌هایی مانند یادگیری فعال می‌توانند با درگیر کردن آنها تنها در مواقع ضروری به کاهش تلاش انسان کمک کنند. حریم خصوصی را می توان با ناشناس کردن داده های شخصی و اجرای شیوه های سختگیرانه حاکمیت داده حفظ کرد. در نهایت، برای مدیریت سوگیری ها، می توان از گروه متنوعی از بازبینان انسانی استفاده کرد.
مقایسه انسان در حلقه با مفاهیم مشابه
جدول زیر HITL را با عبارات مشابه مقایسه می کند:
| مفهوم | شرح |
|---|---|
| انسان در حلقه | شامل بازخورد انسان در طول چرخه زندگی مدل ML است. |
| انسان روی حلقه | انسان ها بر عملیات هوش مصنوعی نظارت می کنند و فقط در صورت لزوم مداخله می کنند. |
| انسان خارج از حلقه | هوش مصنوعی بدون دخالت انسان کاملاً مستقل عمل می کند. |
چشم اندازهای آینده انسان در حلقه
آینده HITL امیدوار کننده به نظر می رسد، با پیشرفت های بالقوه تمرکز بر ادغام عمیق تر شناخت انسان با هوش مصنوعی. فن‌آوری‌هایی مانند رابط‌های مغز و رایانه و محاسبات عاطفی می‌توانند کمک‌کننده‌های کلیدی باشند. ایده این است که هوش مصنوعی همدلانه تر، اخلاقی تر و سازگارتر شود و همکاری یکپارچه بین انسان ها و هوش مصنوعی تقویت شود.
سرورهای پراکسی و Human-in-the-Loop
سرورهای پروکسی، مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy، می توانند نقش مهمی در سیستم های HITL ایفا کنند. آنها می توانند لایه ای از امنیت را برای داده های مورد استفاده ارائه دهند و از حریم خصوصی و انطباق اطمینان حاصل کنند. علاوه بر این، می توان از آنها برای ایجاد محیط های آزمایشی واقعی تر و متنوع تر برای مدل های ML استفاده کرد. این می تواند به طور قابل توجهی استحکام و قابلیت تعمیم مدل ها را بهبود بخشد.
