Döngüdeki İnsan (HITL), görevleri daha verimli ve doğru bir şekilde gerçekleştirmek için insan zekasını yapay zeka (AI) sistemleriyle birleştiren etkileşimli bir bilgi işlem yaklaşımıdır.
Döngüdeki İnsanın Doğuşu
Döngüdeki İnsan kavramının kökleri, terimin başarılı operasyon için insan etkileşimi gerektiren sistemleri tanımlamak için kullanıldığı kontrol mühendisliğinde bulunur. İlk kayda değer sözü, makineler ve canlı organizmalarda bulunan iletişim ve kontrol sistemlerini inceleyen bir alan olan sibernetiğin ortaya çıkışıyla birlikte 1940'lara kadar uzanabilir.
Bununla birlikte, HITL'nin yapay zeka alanında tam teşekküllü uygulaması, teknolojideki ilerlemelerin insanın bilişsel yeteneklerini makine odaklı operasyonlarla birleştirme potansiyelini göstermesiyle 21. yüzyılın başlarında gelişmeye başladı.
Döngüdeki İnsanı Tanıtıyoruz
Temelde Döngüdeki İnsan, insanların ML modelinin yaşam döngüsünün farklı aşamalarına aktif olarak katıldığı bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitiminden test etme ve dağıtım sonrası geri bildirime kadar insan müdahalesi bir yapay zeka sisteminin yeteneklerini artırır.
HITL temel olarak, yapay zekanın tekrarlayan ve hesaplama açısından yoğun görevleri kolaylıkla halledebilmesine rağmen insanların, yapay zekanın taklit etmesi zor olan yaratıcılık, bağlamsal anlayış ve sezgi gibi benzersiz nitelikleri masaya getirdiği felsefesi üzerine inşa edilmiştir.
Döngüdeki İnsanın İşleyişi
HITL sistemi, hem insanın hem de makinenin problem çözme sürecine katkıda bulunduğu işbirliğine dayalı bir çerçeve aracılığıyla çalışır. İşte nasıl çalıştığına dair basitleştirilmiş bir görünüm:
- Ön İşleme: İnsan katılımı, etiketleme ve açıklama dahil olmak üzere veri kümesinin kalitesini ve uygunluğunu sağlar.
- Eğitim: Temizlenen ve etiketlenen veri kümesi, bir ML modelini eğitmek için kullanılır.
- Çıkarım: Eğitilen model, girdiye dayalı tahminler yapar.
- Gözden geçirmek: İnsanlar gerekirse modelin çıktılarını inceler ve düzeltir.
- Geri bildirim: Düzeltilen çıktılar sisteme geri beslenerek modelin gelecekteki performansını artırır.
Bu geri bildirim döngüsü, modelin tahminleri istenen doğruluk düzeyine ulaşana kadar devam eder.
Döngüdeki İnsan'ın Temel Özellikleri
Bir kavram ve uygulama olarak Döngüdeki İnsan birkaç önemli özelliğe sahiptir:
- İşbirlikçi İstihbarat: HITL, makinelerin hesaplama gücünü insanların bilişsel becerileriyle birleştirir.
- İnteraktif öğrenmek: Sistem sürekli olarak insan geri bildirimlerinden öğrenerek performansını zaman içinde artırır.
- Geliştirilmiş Doğruluk: İnsan müdahalesi, bir yapay zeka sisteminin kendi başına yapabileceği hataları azaltmaya yardımcı olur.
- Çok yönlülük: HITL, otonom araçlardan sağlık hizmetleri teşhislerine kadar çok çeşitli alanlarda uygulanabilir.
- Güven ve Şeffaflık: HITL, insanları karar alma sürecine dahil ederek yapay zeka sistemlerindeki şeffaflığı ve güveni artırır.
Döngüdeki İnsan Sistemlerinin Türleri
İnsan müdahalesinin düzeyine ve niteliğine göre sınıflandırılmış çeşitli HITL sistemleri türleri vardır:
| Tip | Tanım |
|---|---|
| Pasif VURUŞ | İnsan girdisi yalnızca başlangıç eğitimi veya periyodik güncellemeler için kullanılır. |
| Aktif HIT | İnsanlar sürekli olarak işin içinde yer alıyor ve yapay zeka tahminlerini gerçek zamanlı olarak doğruluyor ve düzeltiyor. |
| Hibrit HITL | İnsanların başlangıç eğitimine katıldığı ve belirsizlikler sırasında çağrıldığı pasif ve aktif kombinasyonu. |
Döngüdeki İnsandan Faydalanmak: Zorluklar ve Çözümler
HITL, sağlık hizmetleri, otonom araçlar, havacılık, müşteri hizmetleri ve daha fazlası gibi birçok alanda uygulamalarını buluyor. Ancak zorluklar da yok değil. İnsan katılımının ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve insan geri bildirimindeki potansiyel önyargılarla ilgili sorunlar olabilir.
Ancak yine de bu zorluklar azaltılabilir. Ölçeklenebilirlik açısından, aktif öğrenme gibi teknikler, yalnızca gerektiğinde dahil ederek insan çabasını azaltmaya yardımcı olabilir. Gizlilik, kişisel verilerin anonimleştirilmesi ve sıkı veri yönetimi uygulamalarının uygulanmasıyla korunabilir. Son olarak, önyargıları yönetmek için çeşitli insan incelemecilerden oluşan bir grup kullanılabilir.
Döngüdeki İnsanı Benzer Kavramlarla Karşılaştırmak
Aşağıdaki tablo HITL'yi benzer terimlerle karşılaştırmaktadır:
| Konsept | Tanım |
|---|---|
| Döngüdeki İnsan | ML modelinin yaşam döngüsü boyunca insan geri bildirimini içerir. |
| Döngüdeki İnsan | İnsanlar yapay zeka operasyonlarını denetler ve yalnızca gerektiğinde müdahale eder. |
| Döngü Dışı İnsan | Yapay zeka, insan müdahalesi olmadan tamamen bağımsız olarak çalışır. |
Döngüdeki İnsanın Gelecek Perspektifleri
HITL'in geleceği, insan bilişinin yapay zeka ile daha derin bir entegrasyonuna odaklanan potansiyel ilerlemelerle umut verici görünüyor. Beyin-bilgisayar arayüzleri ve duygusal bilgi işlem gibi teknolojiler önemli katkılar sağlayabilir. Buradaki fikir, yapay zekayı daha empatik, etik ve uyarlanabilir hale getirerek insanlarla yapay zeka arasında kusursuz bir işbirliğini teşvik etmektir.
Proxy Sunucuları ve Döngüdeki İnsan
OneProxy tarafından sağlananlar gibi proxy sunucuları HITL sistemlerinde önemli bir rol oynayabilir. Kullanılan veriler için bir güvenlik katmanı sunarak gizlilik ve uyumluluk sağlayabilirler. Üstelik makine öğrenimi modelleri için daha gerçekçi ve çeşitli test ortamları oluşturmak için kullanılabilirler. Bu, modellerin sağlamlığını ve genellenebilirliğini önemli ölçüde artırabilir.
