Yapay zeka olağanüstü müşteri hizmetleri sunmak, üretkenliği artırmak, operasyonları kolaylaştırmak ve yatırım getirisini eve getirmek için yapay zekayı kullanan çeşitli sektörlerdeki şirketlerle hızla her yere yayılıyor.
Ancak şirketler, yapay zeka tabanlı çözümler uygulamanın tek seferlik bir çözüm olduğuna ve sihrini parlak bir şekilde uygulamaya devam edeceğine inanıyor. Yine de yapay zeka böyle çalışmıyor. Yapay zekaya en yatkın kuruluş olsanız bile, döngüdeki insan (HITL) riskleri en aza indirmek ve faydaları en üst düzeye çıkarmak.
Ancak yapay zeka projelerinde insan müdahalesi gerekli mi? Hadi bulalım.
AI, işletmeleri otomasyona ulaşma, içgörü kazanma, talep ve satışları tahmin etme ve kusursuz müşteri hizmeti sunma konusunda güçlendirir. Ancak yapay zeka sistemleri kendi kendini idame ettiremez. İnsan müdahalesi olmadan yapay zekanın istenmeyen sonuçları olabilir. Örneğin, yapay zeka destekli bir dijital emlak firması olan Zillow, tescilli algoritması teslim edemediği için dükkanı kapatmak zorunda kaldı. doğru sonuçlar.
İnsan müdahalesi bir süreç gerekliliği ve itibar, finansal, etik ve düzenleyici bir gerekliliktir. bir olmalı makinenin arkasındaki insan AI kontrollerinin ve dengelerinin yerinde olduğundan emin olmak için.
IBM'in bu raporuna göre, Yapay zekanın benimsenmesinin önündeki en büyük engeller AI becerilerinin olmaması (%34), çok fazla veri karmaşıklığı (%24) ve diğerlerini içerir. Bir AI çözümü, yalnızca kendisine beslenen veriler kadar iyidir. Güvenilir ve tarafsız veriler ve algoritma, projenin etkinliğini belirler.
Döngüdeki İnsan nedir?
AI modelleri, çevre anlayışları istatistiksel modellere dayandığından, %100 doğru tahminler yapamaz. Belirsizliği önlemek için insanlardan gelen geri bildirimler, yapay zeka sisteminin dünya anlayışını düzeltmesine ve ayarlamasına yardımcı olur.
İnsan-in-the-döngü (HITL) makineden yararlanarak yapay zeka çözümleri geliştirmede kullanılan bir kavramdır ve insan zekası. Geleneksel bir HITL yaklaşımında, insan katılımı sürekli bir eğitim, ince ayar, test etme ve yeniden eğitim döngüsünde gerçekleşir.
HITL modelinin faydaları
Bir HITL modelinin, makine öğrenimi tabanlı model eğitimi için çeşitli avantajları vardır, özellikle Eğitim verileri kıt veya son durum senaryolarında. Ek olarak, tam otomatik bir çözümle karşılaştırıldığında, bir HITL yöntemi daha hızlı ve daha etkili sonuçlar verir. Otomatik sistemlerin aksine, insanlar, sorunlara çözüm bulmak için deneyimlerinden ve bilgilerinden hızla yararlanma konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir.
Son olarak, tamamen manuel veya tam otomatik bir çözümle karşılaştırıldığında, döngüde insan veya hibrit bir modele sahip olmak, işletmelerin akıllı otomasyonu genişletirken otomasyon düzeyini kontrol etmesine yardımcı olabilir. Bir HITL yaklaşımına sahip olmak, AI karar vermenin güvenliğini ve kesinliğini artırmaya yardımcı olur.
İnsan-in-the-Loop'u uygularken karşılaşılan zorluklar
Özellikle bir yapay zeka çözümünün başarısı, sistemi eğitmek için kullanılan eğitim verilerinin kalitesine bağlı olduğundan, HITL'yi uygulamak kolay bir iş değildir.
Eğitim verilerinin yanı sıra, söz konusu ortamda çalışmak için verileri, araçları ve teknikleri kullanabilecek donanıma sahip insanlara da ihtiyacınız var. Son olarak, yapay zeka sistemi üretkenliği ve verimliliği artırmak için eski iş akışlarına ve teknolojilere başarılı bir şekilde entegre edilmelidir.
Potansiyel uygulamalar
HITL, makine öğrenimi modeli eğitimi için doğru şekilde etiketlenmiş veriler sağlamak için kullanılır. Etiketlemeden sonraki adım, uç vakaları sınıflandırarak, fazla sığdırarak veya yeni kategoriler atayarak modele dayalı olarak verileri ayarlamaktır. Her adımda, insan etkileşimi Sürekli geri bildirim, makine öğrenimi modelini daha akıllı, daha doğru ve daha hızlı hale getirmeye yardımcı olabileceğinden kritiktir.
Yapay zeka birçok sektöre hitap etse de sağlık alanında yoğun olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka aracının teşhis yeteneklerinin verimliliğini artırmak için, insanlar tarafından yönlendirilmesi ve eğitilmesi gerekir.
Döngüdeki İnsan Makine Öğrenimi nedir?
İnsan-in-the-döngü Makine öğrenimi ML tabanlı modellerin eğitimi ve konuşlandırılması sırasında insanların katılımını ifade eder. Bu yöntemi kullanarak, makine öğrenimi modeli, önceden oluşturulmuş içerik yerine kullanıcı amacına göre anlamak ve karşılık vermek üzere eğitilir. Bu şekilde, kullanıcılar sorguları için kişiselleştirilmiş ve özelleştirilmiş çözümler deneyimleyebilirler. Yazılımı giderek daha fazla kişi kullandıkça, HITL geri bildirimlerine dayalı olarak yazılımın verimliliği ve doğruluğu iyileştirilebilir.
HITL, Makine Öğrenimini nasıl geliştirir?
Döngüdeki insan, makine öğrenimi modelinin verimliliğini üç şekilde artırır. Bunlar:
Geri bildirim: HITL yaklaşımının temel amaçlarından biri, AI çözümünün öğrenmesini, uygulamasını ve doğru tahminlerde bulunmasını sağlayan sisteme geri bildirim sağlamaktır.
Kimlik doğrulama: İnsan müdahalesi, tarafından yapılan tahminlerin gerçekliğini ve doğruluğunu doğrulamaya yardımcı olabilir. makine öğrenme algoritmaları.
İyileştirmeler Önerin: İnsanlar iyileştirme alanlarını belirleme ve sistem için gerekli değişiklikleri önerme konusunda ustadır.
Kullanım ÇÖZÜMLER
HITL'nin öne çıkan kullanım durumlarından bazıları şunlardır:
Netflix, kullanıcının önceki arama geçmişine dayalı olarak film ve TV programı önerileri oluşturmak için döngüdeki insanı kullanır.
Google'ın arama motoru, arama sorgusunda kullanılan kelimelere göre içerik seçmek için "İnsan-in-the-Loop" ilkelerine göre çalışır.
“Döngüdeki İnsan” Terimini Kullanma Mitleri
Döngüdeki insanla ilgili her şey pembe ve güvenilir değildir. Yapay zeka sistemlerinde daha fazla 'insan müdahalesi' talep edenlere karşı uzmanlar arasında ciddi bir çekişme var.
İnsanlar yapay zeka gibi karmaşık sistemleri denetlemek için döngünün içinde, üzerinde veya yakınında herhangi bir yerde olsun, istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Yapay zeka tabanlı otomatik çözümler milisaniyeler içinde kararlar alıyor ve bu da insanların sistemle anlamlı bir etkileşim kurmasını neredeyse imkansız hale getiriyor.
- Bir insanın, birbirine bağlı bu hareketli parçaları anlayarak ve denetleyerek yapay zekanın tüm parçalarıyla (sensörler, veriler, aktüatörler ve ML algoritması) anlamlı bir şekilde etkileşime girmesi imkansızdır.
- Herkes sisteme gömülü kodları gerçek zamanlı olarak inceleyemez. İlk inşa aşamasında ve tüm yaşam döngüsü boyunca bir insan uzmanın katkısı gereklidir.
- Yapay zeka tabanlı sistemler, anlık, zamana duyarlı kararlar almak için gereklidir. Ve insanların bu sistemlerin momentumunu ve sürekliliğini durdurması pratik olarak imkansızdır.
- Müdahale uzak konumlarda olduğunda HITL ile ilişkili daha büyük riskler vardır. Gecikme süresi, ağ sorunları, bant genişliği sorunları ve diğer gecikmeler projeyi etkileyebilir. Ayrıca, otonom makinelerle uğraşırken insanlar sıkılmaya eğilimlidir.
- Otomasyonun hızla büyümesiyle, bu karmaşık sistemleri anlamak için gereken beceriler azalıyor. Disiplinler arası becerilere ve etik bir pusulaya ek olarak, sistemin bağlamını anlamak ve döngüdeki insanların kapsamını belirlemek önemlidir.
Döngüdeki insan yaklaşımıyla ilgili mitleri anlamak, etik, yasal olarak uyumlu ve etkili yapay zeka çözümleri geliştirmeye yardımcı olacaktır.
Yapay zeka çözümleri geliştirmeye çalışan bir işletme olarak, kendinize "döngüdeki insan"ın ne anlama geldiğini ve herhangi bir insanın makine üzerinde çalışırken durup düşünüp analiz edip uygun eylemi gerçekleştirip gerçekleştiremeyeceğini sormalısınız.
İnsan-in-the-Loop sistemi ölçeklenebilir mi?
HITL yöntemi, genellikle yapay zeka uygulama geliştirmenin ilk aşamalarında kullanılsa da, uygulama büyüdükçe ölçeklenebilir olmalıdır. Döngü içinde bir insana sahip olmak, pahalı, güvenilmez ve zaman alıcı hale geldiğinden ölçeklenebilirliği zorlaştırabilir. İki çözüm, ölçeklenebilirliği mümkün kılabilir: biri, yorumlanabilir bir makine öğrenimi modeli kullanmak, diğeri ise çevrimiçi bir öğrenme algoritması kullanmak.
İlki, HITL modelinin büyük miktarda veriyi işlemesine yardımcı olabilecek verilerin ayrıntılı bir özeti olarak görülebilir. İkinci modelde, algoritma sürekli olarak yeni sistem ve koşulları öğrenir ve bunlara uyum sağlar.
Döngüdeki İnsan: Etik Hususlar
İnsan olarak ahlakın ve ahlakın bayraktarlığını yapmaktan gurur duyuyoruz. Etik ve pratik akıl yürütmemize dayalı kararlar alırız.
Ancak bir robot, durumun aciliyetinden dolayı bir insan emrine itaatsizlik ederse ne olacak?
İnsan müdahalesi olmadan nasıl tepki verir ve hareket ederdi?
Etik, robotun yapmaya programlandığı şeyin amacına bağlıdır. Eğer otomatik sistemler temizlik veya çamaşır yıkama ile sınırlıdır, insan yaşamı veya sağlığı üzerindeki etkileri minimumdur. Öte yandan, robot kritik ve karmaşık ölüm kalım görevlerini yerine getirmek üzere programlanmışsa, emirlere uyup uymamaya karar verebilmelidir.
Bu ikilemin çözümü, etik ikilemlerin üstesinden gelmek için otonom makinelerin en iyi nasıl eğitileceğine dair kitle kaynaklı bilgilerden oluşan bir veri kümesi elde etmektir.
Bu bilgiyi kullanarak, robotlara kapsamlı insan benzeri hassasiyetler sağlayabiliriz. İçinde denetimli öğrenme Sistem, insanlar veri toplar ve geri bildirim sistemlerini kullanarak modelleri eğitir. Döngüdeki insan geri bildirimi ile AI sistemi, sosyo-ekonomik bağlamı, kişilerarası ilişkileri, duygusal eğilimleri ve etik hususları kavramak için inşa edilebilir.
Makinenin arkasında bir insanın olması en iyisidir!
Makine öğrenimi modelleri Etiketlenmiş, etiketlenmiş ve açıklama eklenmiş güvenilir, doğru ve kaliteli verilerin gücünden yararlanın. Ve bu süreç insanlar tarafından yürütülüyor ve bu eğitim verileri ile kendi başına analiz edebilen, anlayabilen ve hareket edebilen bir ML modeli yapılıyor. Öneriler, geri bildirimler ve düzeltmeler sağlayan insan müdahalesi her aşamada kritik öneme sahiptir.
Bu nedenle, yapay zeka tabanlı çözümünüz yetersiz etiketlenmiş ve etiketlenmiş verilerin dezavantajı altında sendeliyorsa ve sizi mükemmelden daha az sonuçlar elde etmeye zorluyorsa, Shaip ile ortak olmanız gerekir. pazar lideri veri toplama uzmanı.
Yapay zeka çözümünüzün her zaman gelişmiş performansa ulaşmasını sağlamak için "döngüdeki insan" geri bildirimini hesaba katıyoruz. Yeteneklerimizi keşfetmek için bizimle iletişime geçin.
