Human-in-the-Loop (HITL) ialah pendekatan pengkomputeran interaktif yang mengintegrasikan kecerdasan manusia dengan sistem kecerdasan buatan (AI) untuk menyelesaikan tugas dengan lebih cekap dan tepat.
Kejadian Manusia-dalam-Gelung
Konsep Human-in-the-Loop mendapati akarnya dalam kejuruteraan kawalan, di mana istilah itu digunakan untuk menerangkan sistem yang memerlukan interaksi manusia untuk operasi yang berjaya. Sebutan penting pertamanya boleh dikesan kembali ke tahun 1940-an, dengan kemunculan sibernetik, bidang yang mengkaji sistem komunikasi dan kawalan yang wujud dalam mesin dan organisma hidup.
Walau bagaimanapun, aplikasi penuh HITL dalam bidang AI mula berkembang pada awal abad ke-21 apabila kemajuan dalam teknologi menunjukkan potensi untuk menggabungkan keupayaan kognitif manusia dengan operasi dipacu mesin.
Membongkar Human-in-the-Loop
Pada terasnya, Human-in-the-Loop ialah pendekatan kepada pembelajaran mesin di mana manusia mengambil bahagian secara aktif dalam pelbagai fasa kitaran hayat model ML. Daripada pra-pemprosesan data, pengekstrakan ciri, dan latihan model kepada ujian dan maklum balas selepas penempatan, campur tangan manusia menambah keupayaan sistem AI.
HITL pada asasnya dibina berdasarkan falsafah bahawa walaupun AI boleh mengendalikan tugasan berulang dan intensif secara pengiraan dengan mudah, manusia membawa atribut unik ke meja, seperti kreativiti, pemahaman kontekstual dan gerak hati, yang sukar untuk ditiru AI.
Fungsi Human-in-the-Loop
Sistem HITL beroperasi melalui rangka kerja kolaboratif di mana manusia dan mesin menyumbang kepada proses penyelesaian masalah. Berikut ialah pandangan ringkas tentang cara ia berfungsi:
- Pra-Pemprosesan: Penglibatan manusia memastikan kualiti dan kaitan set data, termasuk pelabelan dan anotasi.
- Latihan: Set data yang dibersihkan dan dilabel digunakan untuk melatih model ML.
- Inferens: Model terlatih membuat ramalan berdasarkan input.
- Semakan: Manusia menyemak dan membetulkan output model, jika perlu.
- Maklum balas: Output yang diperbetulkan dimasukkan semula ke dalam sistem, meningkatkan prestasi masa depan model.
Gelung maklum balas ini berterusan sehingga ramalan model mencapai tahap ketepatan yang dikehendaki.
Ciri-ciri Utama Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop, sebagai konsep dan amalan, mempunyai beberapa ciri yang ketara:
- Kecerdasan Kolaboratif: HITL menggabungkan kuasa pengiraan mesin dengan kemahiran kognitif manusia.
- Pembelajaran Interaktif: Sistem belajar secara berterusan daripada maklum balas manusia, meningkatkan prestasinya dari semasa ke semasa.
- Peningkatan Ketepatan: Campur tangan manusia membantu mengurangkan ralat yang mungkin dilakukan oleh sistem AI dengan sendirinya.
- serba boleh: HITL boleh digunakan merentasi pelbagai domain, daripada kenderaan autonomi kepada diagnostik penjagaan kesihatan.
- Kepercayaan & Ketelusan: Dengan melibatkan manusia dalam proses membuat keputusan, HITL meningkatkan ketelusan dan kepercayaan dalam sistem AI.
Jenis Sistem Human-in-the-Loop
Terdapat beberapa jenis sistem HITL, dikategorikan berdasarkan tahap dan sifat campur tangan manusia:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| HITL pasif | Input manusia hanya digunakan untuk latihan awal atau kemas kini berkala. |
| HITL aktif | Manusia sentiasa terlibat, mengesahkan dan membetulkan ramalan AI dalam masa nyata. |
| HITL Hibrid | Gabungan pasif dan aktif, di mana manusia terlibat dalam latihan awal dan dipanggil semasa ketidakpastian. |
Menggunakan Human-in-the-Loop: Cabaran dan Penyelesaian
HITL menemui aplikasinya dalam pelbagai domain seperti penjagaan kesihatan, kenderaan autonomi, aeroangkasa, perkhidmatan pelanggan dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, ia bukan tanpa cabaran. Mungkin terdapat isu yang berkaitan dengan skalabiliti penglibatan manusia, privasi data dan potensi berat sebelah dalam maklum balas manusia.
Namun begitu, cabaran ini boleh dikurangkan. Untuk skalabiliti, teknik seperti pembelajaran aktif boleh membantu dalam mengurangkan usaha manusia dengan melibatkan mereka hanya apabila perlu. Privasi boleh dikekalkan dengan menamakan data peribadi dan melaksanakan amalan tadbir urus data yang ketat. Akhir sekali, untuk menguruskan berat sebelah, pelbagai kumpulan penyemak manusia boleh digunakan.
Membandingkan Human-in-the-Loop dengan Konsep Serupa
Jadual berikut membandingkan HITL dengan istilah yang serupa:
| Konsep | Penerangan |
|---|---|
| Manusia-dalam-Gelung | Melibatkan maklum balas manusia sepanjang kitaran hayat model ML. |
| Human-on-the-Loop | Manusia mengawasi operasi AI dan campur tangan hanya apabila perlu. |
| Manusia-di-luar-Gelung | AI beroperasi sepenuhnya secara bebas tanpa campur tangan manusia. |
Perspektif Masa Depan Human-in-the-Loop
Masa depan HITL nampaknya menjanjikan, dengan potensi kemajuan yang memfokuskan pada penyepaduan kognisi manusia yang lebih mendalam dengan AI. Teknologi seperti antara muka otak-komputer dan pengkomputeran afektif boleh menjadi penyumbang utama. Ideanya adalah untuk menjadikan AI lebih empati, beretika dan boleh disesuaikan, memupuk kerjasama yang lancar antara manusia dan AI.
Pelayan Proksi dan Human-in-the-Loop
Pelayan proksi, seperti yang disediakan oleh OneProxy, boleh memainkan peranan penting dalam sistem HITL. Mereka boleh menawarkan lapisan keselamatan untuk data yang digunakan, memastikan privasi dan pematuhan. Selain itu, ia boleh digunakan untuk mencipta persekitaran ujian yang lebih realistik dan pelbagai untuk model ML. Ini boleh meningkatkan kekukuhan dan kebolehgeneralisasian model dengan ketara.
