人工智能 人工智能正迅速變得無處不在，各行各業的公司都在使用人工智能來提供卓越的客戶服務、提高生產力、簡化運營並帶來投資回報率。
然而，公司認為實施基於 AI 的解決方案是一次性解決方案，並將繼續出色地發揮其魔力。 然而，這不是人工智能的工作方式。 即使你是最傾向於 AI 的組織，你也必須擁有 人在迴路 (HITL) 使風險最小化，利益最大化。
但是人工智能項目需要人為乾預嗎？ 讓我們找出來。
人工智能使企業能夠實現自動化、獲得洞察力、預測需求和銷售，並提供無可挑剔的客戶服務。 然而，人工智能係統不是自我維持的。 如果沒有人為乾預，人工智能可能會產生不良後果。 例如，由人工智能驅動的數字房地產公司 Zillow 不得不關門，因為其專有算法無法交付 準確的結果.
人為乾預是流程的必要性，也是聲譽、財務、道德和監管方面的要求。 應該有一個 機器背後的人 以確保 AI 制衡機製到位。
根據 IBM 的這份報告， 採用人工智能的主要障礙 包括缺乏 AI 技能 (34%)、數據過於復雜 (24%) 等。 人工智能解決方案的好壞取決於輸入其中的數據。 可靠且公正的數據和算法決定了項目的有效性。
什麼是人在環中？
人工智能模型無法做出 100% 準確的預測，因為它們對環境的理解是基於統計模型。 為了避免不確定性，人類的反饋有助於人工智能係統調整和調整其對世界的理解。
人類在這循環（HITL） 是用於通過利用機器和技術開發人工智能解決方案的概念 人類智慧. 在傳統的 HITL 方法中，人類參與發生在訓練、微調、測試和再訓練的連續循環中。
HITL 模型的好處
HITL 模型對於基於 ML 的模型訓練有幾個優勢，尤其是當 訓練數據 稀缺或在邊緣情況下。 此外，與全自動解決方案相比，HITL 方法可提供更快、更有效的結果。 與自動化系統不同，人類天生具有快速利用經驗和知識找出問題解決方案的能力。
最後，與完全手動或完全自動化的解決方案相比，擁有人在環路或混合模型可以幫助企業控制自動化水平，同時擴展智能自動化。 採用 HITL 方法有助於提高 AI 決策的安全性和準確性。
實施人在環路時面臨的挑戰
實施 HITL 並非易事，尤其是因為 AI 解決方案的成功取決於用於訓練系統的訓練數據的質量。
除了訓練數據，您還需要配備人員來處理數據、工具和技術，以便在特定環境中操作。 最後，人工智能係統應該成功地集成到遺留的工作流程和技術中，以提高生產力和效率。
潛在的應用
HITL 用於為 ML 模型訓練提供準確標記的數據。 標記後，下一步是通過對邊緣案例進行分類、過度擬合或分配新類別來根據模型調整數據。 在每一步中， 人際交往 至關重要，因為持續的反饋有助於使 ML 模型更智能、更準確、更快。
儘管人工智能迎合了多個行業，但它在醫療保健領域得到了廣泛應用。 為了提高人工智能工具診斷能力的效率，它必須由人類來指導和訓練。
什麼是人在環機器學習？
人類在這循環機器學習 表示在基於 ML 的模型的訓練和部署過程中人類的參與。 使用這種方法，ML 模型被訓練為根據用戶意圖而不是預先構建的內容來理解和交互。 這樣，用戶可以針對他們的查詢體驗個性化和定制的解決方案。 隨著越來越多的人使用該軟件，可以根據 HITL 反饋提高其效率和準確性。
HITL 如何改進機器學習？
Human-in-the-loop 通過三種方式提高機器學習模型的效率。 他們是：
反饋： HITL 方法的主要目的之一是向系統提供反饋，從而使 AI 解決方案能夠學習、實施並做出準確的預測。
認證： 人為乾預可以幫助驗證預測的真實性和準確性 機器學習算法.
建議改進： 人類善於識別需要改進的領域並提出系統所需的更改建議。
用例
HITL 的一些突出用例是：
Netflix 使用人在迴路中根據用戶之前的搜索歷史生成電影和電視節目推薦。
谷歌的搜索引擎根據“人在環路”原則工作，根據搜索查詢中使用的詞來選擇內容。
使用術語“循環中的人”的神話
並非關於人在環路中的一切都是美好和可靠的。 專家們對那些呼籲在人工智能係統中進行更多“人為乾預”的人進行了激烈的爭論。
無論人類是在迴路中、迴路上還是迴路附近的任何地方來監督 AI 等複雜系統，都可能導致不必要的後果。 基於 AI 的自動化解決方案可以在幾毫秒內做出決策，這使得人類幾乎不可能與系統進行有意義的交互。
- 人類不可能通過理解和監督這些相互依賴的移動部件來與人工智能的所有部分（傳感器、數據、執行器和 ML 算法）進行有意義的交互。
- 不是每個人都可以實時查看系統中嵌入的代碼。 在初始構建階段和整個生命週期中都需要人類專家的貢獻。
- 基於人工智能的系統需要做出瞬間、時間敏感的決策。 讓人類暫停這些系統的動力和連續性實際上是不可能的。
- 當乾預在偏遠地區時，與 HITL 相關的風險更大。 滯後時間、網絡問題、帶寬問題和其他延遲都會影響項目。 此外，人們在與自主機器打交道時往往會感到無聊。
- 隨著自動化的突飛猛進，理解這些複雜系統所需的技能正在減少。 除了跨學科技能和道德指南針之外，了解系統的背景並確定人類在循環中的範圍也很重要。
了解與人在迴路方法相關的神話將有助於開發合乎道德、合法且有效的 AI 解決方案。
作為一家試圖開發人工智能解決方案的企業，您需要問自己“人在環路”是什麼意思，以及是否有人可以在機器上工作時停下來、反思、分析並採取適當的行動。
Human-in-the-Loop 系統是否可擴展？
雖然 HITL 方法通常在 AI 應用程序開發的初始階段使用，但它應該隨著應用程序的增長而擴展。 人在迴路中會使可擴展性成為一項挑戰，因為它變得昂貴、不可靠且耗時。 有兩種解決方案可以使可擴展性成為可能：一種是使用可解釋的 ML 模型，另一種是在線學習算法。
前者更多的可以看作是對數據的詳細匯總，可以幫助HITL模型處理海量數據。 在後一種模型中，算法不斷學習並適應新的系統和條件。
人在環路：倫理考慮
作為人類，我們為自己是道德和正派的旗手而自豪。 我們根據我們的道德和實踐推理做出決定。
但是，如果機器人因為情況緊急而不服從人類的命令，會發生什麼？
如果沒有人為乾預，它會如何反應和行動？
道德取決於機器人被編程來做什麼的目的。 如果 自動化系統 僅限於清潔或洗衣，它們對人類生活或健康的影響微乎其微。 另一方面，如果機器人被編程為執行關鍵和復雜的生死攸關的任務，它應該能夠決定是否服從命令。
解決這一困境的方法是獲取關於如何最好地訓練自主機器處理道德困境的眾包信息數據集。
使用這些信息，我們可以為機器人提供廣泛的類人敏感性。 在一個 監督學習 在系統中，人類收集數據並使用反饋系統訓練模型。 通過人在迴路中的反饋，可以構建人工智能係統來理解社會經濟背景、人際關係、情感傾向和道德考量。
最好有人在機器後面！
機器學習模型 依靠可靠、準確和高質量的數據的力量，這些數據被標記、標記和註釋。 這個過程是由人類執行的，有了這些訓練數據，機器學習模型就能夠分析、理解和獨立行動。 人為乾預在每個階段都至關重要——提供建議、反饋和更正。
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