Human-in-the-Loop (HITL) เป็นแนวทางการประมวลผลเชิงโต้ตอบที่ผสานรวมปัญญาของมนุษย์เข้ากับระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้งานสำเร็จลุล่วงได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
กำเนิดของมนุษย์ในวง
แนวคิดเรื่อง Human-in-the-Loop มีรากฐานมาจากวิศวกรรมควบคุม ซึ่งคำนี้ใช้เพื่ออธิบายระบบที่ต้องมีปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์เพื่อการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จ การกล่าวถึงที่สำคัญครั้งแรกสามารถย้อนกลับไปในทศวรรษที่ 1940 ด้วยการเกิดขึ้นของไซเบอร์เนติกส์ ซึ่งเป็นสาขาที่ศึกษาระบบการสื่อสารและการควบคุมที่มีอยู่ในเครื่องจักรและสิ่งมีชีวิต
อย่างไรก็ตาม การประยุกต์ใช้ HITL อย่างเต็มรูปแบบในขอบเขตของ AI เริ่มมีการพัฒนาในช่วงต้นศตวรรษที่ 21 เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการผสมผสานความสามารถด้านการรับรู้ของมนุษย์เข้ากับการดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักร
เปิดตัว Human-in-the-Loop
โดยแก่นแท้แล้ว Human-in-the-Loop คือแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยที่มนุษย์มีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นในช่วงต่างๆ ของวงจรชีวิตของโมเดล ML ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล ไปจนถึงการทดสอบและข้อเสนอแนะหลังการปรับใช้ การแทรกแซงของมนุษย์จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของระบบ AI
HITL สร้างขึ้นบนพื้นฐานปรัชญาที่ว่า แม้ว่า AI จะสามารถจัดการกับงานที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์หนักๆ ซ้ำๆ ได้อย่างง่ายดาย แต่มนุษย์ก็นำคุณลักษณะเฉพาะที่ไม่เหมือนใครมาไว้บนโต๊ะ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ ความเข้าใจตามบริบท และสัญชาตญาณ ซึ่งยากสำหรับ AI ที่จะเลียนแบบ
การทำงานของ Human-in-the-Loop
ระบบ HITL ทำงานผ่านกรอบความร่วมมือที่ทั้งมนุษย์และเครื่องจักรมีส่วนร่วมในกระบวนการแก้ไขปัญหา ต่อไปนี้เป็นมุมมองแบบง่ายเกี่ยวกับวิธีการทำงาน:
- การประมวลผลล่วงหน้า: การมีส่วนร่วมของมนุษย์ช่วยรับประกันคุณภาพและความเกี่ยวข้องของชุดข้อมูล รวมถึงการติดป้ายกำกับและคำอธิบายประกอบ
- การฝึกอบรม: ชุดข้อมูลที่ล้างและติดป้ายกำกับจะใช้ในการฝึกโมเดล ML
- การอนุมาน: โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจะคาดการณ์ตามข้อมูลนำเข้า
- ทบทวน: มนุษย์ตรวจสอบและแก้ไขผลลัพธ์ของแบบจำลอง หากจำเป็น
- ข้อเสนอแนะ: เอาต์พุตที่ได้รับการแก้ไขจะถูกป้อนกลับเข้าสู่ระบบ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคตของโมเดล
วงจรป้อนกลับนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าการคาดการณ์ของแบบจำลองจะถึงระดับความแม่นยำที่ต้องการ
คุณสมบัติที่สำคัญของมนุษย์ในวง
Human-in-the-Loop เป็นแนวคิดและแนวทางปฏิบัติ มีคุณสมบัติเด่นหลายประการ:
- ข่าวกรองการทำงานร่วมกัน: HITL ผสมผสานพลังการคำนวณของเครื่องจักรเข้ากับทักษะการรับรู้ของมนุษย์
- การเรียนรู้แบบโต้ตอบ: ระบบเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากความคิดเห็นของมนุษย์ และปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
- ปรับปรุงความแม่นยำ: การแทรกแซงของมนุษย์ช่วยลดข้อผิดพลาดที่ระบบ AI อาจสร้างขึ้นเอง
- ความเก่งกาจ: HITL สามารถนำไปใช้ในโดเมนที่หลากหลาย ตั้งแต่ยานพาหนะอัตโนมัติไปจนถึงการวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพ
- ความน่าเชื่อถือและความโปร่งใส: ด้วยการให้มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการตัดสินใจ HITL จึงปรับปรุงความโปร่งใสและความไว้วางใจในระบบ AI
ประเภทของระบบ Human-in-the-Loop
มีระบบ HITL หลายประเภท แบ่งตามระดับและลักษณะของการแทรกแซงของมนุษย์:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| HITL แบบพาสซีฟ | ข้อมูลที่ได้รับจากมนุษย์จะใช้สำหรับการฝึกอบรมเบื้องต้นหรือการอัปเดตเป็นระยะเท่านั้น |
| HITL ที่ใช้งานอยู่ | มนุษย์มีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง ตรวจสอบและแก้ไขการคาดการณ์ของ AI แบบเรียลไทม์ |
| ไฮบริด HITL | การผสมผสานระหว่างการโต้ตอบและการเคลื่อนไหว โดยที่มนุษย์มีส่วนร่วมในการฝึกฝนเบื้องต้นและถูกเรียกร้องในช่วงที่มีความไม่แน่นอน |
การใช้ Human-in-the-Loop: ความท้าทายและแนวทางแก้ไข
HITL พบการใช้งานในหลายโดเมน เช่น การดูแลสุขภาพ ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ การบินและอวกาศ การบริการลูกค้า และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ว่าปราศจากความท้าทาย อาจมีปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการปรับขนาดของการมีส่วนร่วมของมนุษย์ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และอคติที่อาจเกิดขึ้นกับความคิดเห็นของมนุษย์
อย่างไรก็ตาม ความท้าทายเหล่านี้สามารถบรรเทาลงได้ สำหรับความสามารถในการปรับขนาด เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงรุกสามารถช่วยลดความพยายามของมนุษย์ได้โดยการมีส่วนร่วมเมื่อจำเป็นเท่านั้น สามารถรักษาความเป็นส่วนตัวได้โดยการไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลและใช้แนวทางปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวด สุดท้ายนี้ ในการจัดการอคติ คุณสามารถจ้างกลุ่มผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ที่หลากหลายได้
การเปรียบเทียบมนุษย์ในวงกับแนวคิดที่คล้ายกัน
ตารางต่อไปนี้เปรียบเทียบ HITL กับคำที่คล้ายกัน:
| แนวคิด | คำอธิบาย |
|---|---|
| มนุษย์ในวง | เกี่ยวข้องกับการตอบรับของมนุษย์ตลอดวงจรชีวิตของโมเดล ML |
| มนุษย์บนห่วง | มนุษย์ควบคุมการทำงานของ AI และเข้าแทรกแซงเมื่อจำเป็นเท่านั้น |
| มนุษย์นอกกรอบ | AI ทำงานอย่างเป็นอิสระโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ |
มุมมองในอนาคตของมนุษย์ในวง
อนาคตของ HITL ดูเหมือนจะสดใส โดยมีความก้าวหน้าที่อาจเกิดขึ้นโดยมุ่งเน้นไปที่การบูรณาการการรับรู้ของมนุษย์กับ AI ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เทคโนโลยีเช่นอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองและคอมพิวเตอร์เชิงอารมณ์อาจเป็นปัจจัยสำคัญ แนวคิดคือการทำให้ AI มีความเห็นอกเห็นใจ มีจริยธรรม และปรับตัวได้มากขึ้น โดยส่งเสริมการทำงานร่วมกันที่ราบรื่นระหว่างมนุษย์และ AI
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์และ Human-in-the-Loop
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เช่น ที่ OneProxy มอบให้ สามารถมีบทบาทสำคัญในระบบ HITL พวกเขาสามารถเสนอการรักษาความปลอดภัยอีกชั้นสำหรับข้อมูลที่ใช้ เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการทดสอบที่สมจริงและหลากหลายมากขึ้นสำหรับโมเดล ML สิ่งนี้สามารถปรับปรุงความทนทานและความสามารถทั่วไปของโมเดลได้อย่างมาก
