Human-in-the-Loop (HITL) — це інтерактивний обчислювальний підхід, який об’єднує людський інтелект із системами штучного інтелекту (AI) для більш ефективного й точного виконання завдань.
Генезис Human-in-the-Loop
Концепція Human-in-the-Loop сягає свого коріння в техніку керування, де цей термін використовується для опису систем, які потребують взаємодії людини для успішної роботи. Його перша значна згадка відноситься до 1940-х років, з появою кібернетики, галузі, яка вивчала системи зв’язку та керування, властиві машинам і живим організмам.
Однак повноцінне застосування HITL у сфері штучного інтелекту почало розвиватися на початку 21-го століття, оскільки розвиток технологій продемонстрував потенціал поєднання когнітивних можливостей людини з операціями, керованими машинами.
Представляємо Human-in-the-Loop
По суті, Human-in-the-Loop — це підхід до машинного навчання, де люди беруть активну участь у різних фазах життєвого циклу моделі машинного навчання. Від попередньої обробки даних, вилучення функцій і навчання моделі до тестування та зворотного зв’язку після розгортання – втручання людини розширює можливості системи ШІ.
HITL фундаментально базується на філософії, згідно з якою штучний інтелект може з легкістю справлятися з повторюваними та інтенсивними обчислювальними завданнями, але люди привносять унікальні властивості, такі як креативність, розуміння контексту та інтуїція, які ШІ важко імітувати.
Функціонування Human-in-the-Loop
Система HITL працює через спільну структуру, де як людина, так і машина беруть участь у процесі вирішення проблем. Ось спрощене уявлення про те, як це працює:
- Попередня обробка: Участь людини забезпечує якість і релевантність набору даних, включаючи маркування та анотації.
- Навчання: Очищений і позначений набір даних використовується для навчання моделі ML.
- висновок: Навчена модель робить прогнози на основі вхідних даних.
- огляд: Люди переглядають і виправляють результати моделі, якщо це необхідно.
- Зворотній зв'язок: Виправлені вихідні дані повертаються в систему, покращуючи майбутню продуктивність моделі.
Цей цикл зворотного зв’язку продовжується, доки прогнози моделі не досягнуть бажаного рівня точності.
Основні характеристики Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop, як концепція та практика, має кілька помітних особливостей:
- Спільний інтелект: HITL поєднує обчислювальну потужність машин із когнітивними здібностями людей.
- Інтерактивне навчання: Система безперервно навчається на відгуках людей, покращуючи свою продуктивність з часом.
- Покращена точність: Втручання людини допомагає зменшити кількість помилок, які система ШІ може зробити самостійно.
- Універсальність: HITL можна застосовувати в широкому спектрі областей, від автономних транспортних засобів до діагностики охорони здоров’я.
- Довіра та прозорість: Залучаючи людей до процесу прийняття рішень, HITL підвищує прозорість і довіру до систем ШІ.
Типи систем "людина в циклі".
Існує кілька типів систем HITL, класифікованих на основі рівня та характеру втручання людини:
| Тип | опис |
|---|---|
| Пасивний HITL | Людський вхід використовується лише для початкового навчання або періодичних оновлень. |
| Активний ХІТЛ | Люди постійно беруть участь, перевіряючи та коригуючи прогнози ШІ в реальному часі. |
| Гібрид ХІТЛ | Поєднання пасивного й активного, де люди беруть участь у початковому навчанні та залучаються під час невизначеності. |
Використання Human-in-the-Loop: виклики та рішення
HITL знаходить своє застосування в багатьох областях, таких як охорона здоров’я, автономні транспортні засоби, аерокосмічна промисловість, обслуговування клієнтів тощо. Однак це не без проблем. Можуть виникнути проблеми, пов’язані з масштабованістю участі людини, конфіденційністю даних і потенційними упередженнями у відгуках людей.
Тим не менш, ці виклики можна пом'якшити. Для масштабованості такі методи, як активне навчання, можуть допомогти зменшити людські зусилля, залучаючи їх лише за необхідності. Конфіденційність можна підтримувати шляхом анонімізації особистих даних і впровадження суворих методів управління даними. Нарешті, для боротьби з упередженнями можна залучити різноманітну групу рецензентів.
Порівняння людини в циклі з подібними концепціями
У наступній таблиці порівнюється HITL із подібними термінами:
| Концепція | опис |
|---|---|
| Людина в циклі | Включає відгук людини протягом життєвого циклу моделі ML. |
| Людина на петлі | Люди контролюють роботу ШІ та втручаються лише за необхідності. |
| Людина поза циклом | ШІ працює абсолютно незалежно без втручання людини. |
Майбутні перспективи Human-in-the-Loop
Майбутнє HITL виглядає багатообіцяючим, оскільки потенційні досягнення зосереджені на глибшій інтеграції людського пізнання з ШІ. Такі технології, як інтерфейси мозок-комп’ютер і афективне обчислення, можуть стати ключовим фактором. Ідея полягає в тому, щоб зробити штучний інтелект більш чуйним, етичним і адаптованим, сприяючи безперебійній співпраці між людьми та ШІ.
Проксі-сервери та Human-in-the-Loop
Проксі-сервери, такі як ті, що надаються OneProxy, можуть відігравати значну роль у системах HITL. Вони можуть запропонувати рівень безпеки для даних, що використовуються, гарантуючи конфіденційність і відповідність. Крім того, їх можна використовувати для створення більш реалістичних і різноманітних середовищ тестування для моделей ML. Це може значно підвищити надійність і можливість узагальнення моделей.
