{"id":477510,"date":"2023-08-09T09:15:57","date_gmt":"2023-08-09T09:15:57","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:51","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:51","slug":"human-in-the-loop","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wiki\/human-in-the-loop\/","title":{"rendered":"Human-in-the-Loop"},"content":{"rendered":"

Human-in-the-Loop (HITL) \u00e8 un approccio informatico interattivo che integra l'intelligenza umana con i sistemi di intelligenza artificiale (AI) per svolgere le attivit\u00e0 in modo pi\u00f9 efficiente e accurato.<\/p>\n

La genesi dell'Human-in-the-Loop<\/h2>\n

Il concetto di Human-in-the-Loop trova le sue radici nell'ingegneria di controllo, dove il termine viene utilizzato per descrivere sistemi che richiedono l'interazione umana per il corretto funzionamento. La sua prima menzione significativa risale agli anni Quaranta, con l'emergere della cibernetica, un campo che studiava i sistemi di comunicazione e controllo inerenti alle macchine e agli organismi viventi.<\/p>\n

Tuttavia, l\u2019applicazione a pieno titolo dell\u2019HITL nel campo dell\u2019intelligenza artificiale ha iniziato ad evolversi all\u2019inizio del 21\u00b0 secolo quando i progressi tecnologici hanno dimostrato il potenziale di combinare le capacit\u00e0 cognitive umane con le operazioni guidate dalle macchine.<\/p>\n

Presentazione di Human-in-the-Loop<\/h2>\n

Fondamentalmente, Human-in-the-Loop \u00e8 un approccio all'apprendimento automatico in cui gli esseri umani partecipano attivamente a diverse fasi del ciclo di vita del modello ML. Dalla pre-elaborazione dei dati, all'estrazione delle funzionalit\u00e0 e all'addestramento dei modelli fino ai test e al feedback post-distribuzione, l'intervento umano aumenta le capacit\u00e0 di un sistema di intelligenza artificiale.<\/p>\n

HITL si basa fondamentalmente sulla filosofia secondo cui mentre l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 gestire con facilit\u00e0 compiti ripetitivi e ad alta intensit\u00e0 di calcolo, gli esseri umani portano sul tavolo attributi unici, come creativit\u00e0, comprensione contestuale e intuizione, che sono difficili da imitare per l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

Funzionamento dell'Human-in-the-Loop<\/h2>\n

Il sistema HITL opera attraverso un quadro collaborativo in cui sia l\u2019uomo che la macchina contribuiscono al processo di risoluzione dei problemi. Ecco una visione semplificata di come funziona:<\/p>\n

    \n
  1. Pre-elaborazione:<\/strong> Il coinvolgimento umano garantisce la qualit\u00e0 e la pertinenza del set di dati, comprese l'etichettatura e l'annotazione.<\/li>\n
  2. Formazione:<\/strong> Il set di dati pulito ed etichettato viene utilizzato per addestrare un modello ML.<\/li>\n
  3. Inferenza:<\/strong> Il modello addestrato effettua previsioni in base all'input.<\/li>\n
  4. Revisione:<\/strong> Gli esseri umani rivedono e correggono i risultati del modello, se necessario.<\/li>\n
  5. Feedback:<\/strong> Gli output corretti vengono reimmessi nel sistema, migliorando le prestazioni future del modello.<\/li>\n<\/ol>\n

    Questo ciclo di feedback continua finch\u00e9 le previsioni del modello non raggiungono il livello di precisione desiderato.<\/p>\n

    Caratteristiche principali di Human-in-the-Loop<\/h2>\n

    Human-in-the-Loop, come concetto e pratica, possiede diverse caratteristiche degne di nota:<\/p>\n