Akili ya bandia inaenea kila mahali kwa haraka, huku kampuni katika tasnia mbalimbali zikitumia AI kutoa huduma ya kipekee kwa wateja, kuongeza tija, kurahisisha shughuli, na kuleta ROI nyumbani.
Hata hivyo, makampuni yanaamini kuwa kutekeleza ufumbuzi wa msingi wa AI ni suluhisho la wakati mmoja na itaendelea kufanya kazi ya uchawi wake kwa uzuri. Walakini, hivyo sio jinsi AI inavyofanya kazi. Hata kama wewe ndiye shirika linalopendelea zaidi AI, lazima uwe nayo binadamu-katika-kitanzi (HITL) kupunguza hatari na kuongeza faida.
Lakini uingiliaji kati wa binadamu unahitajika katika miradi ya AI? Hebu tujue.
AI huwezesha biashara kufikia otomatiki, kupata maarifa, mahitaji ya utabiri na mauzo, na kutoa huduma bora kwa wateja. Walakini, mifumo ya AI haijitegemei. Bila kuingilia kati kwa binadamu, AI inaweza kuwa na matokeo yasiyotakikana. Kwa mfano, Zillow, kampuni ya mali isiyohamishika ya kidijitali inayoendeshwa na AI, ilibidi ifunge duka kwa sababu kanuni za umiliki zilishindwa kuwasilisha. matokeo sahihi.
Uingiliaji kati wa binadamu ni hitaji la mchakato na hitaji la sifa, kifedha, maadili na udhibiti. Kunapaswa kuwa na binadamu nyuma ya mashine ili kuhakikisha ukaguzi wa AI na mizani iko mahali.
Kulingana na ripoti hii ya IBM, vikwazo vya juu kwa kupitishwa kwa AI ni pamoja na ukosefu wa ujuzi wa AI (34%), utata mwingi wa data (24%), na wengine. Suluhisho la AI ni nzuri tu kama data iliyoingizwa ndani yake. Data ya kuaminika na isiyo na upendeleo na algorithm huamua ufanisi wa mradi.
Binadamu-katika-kitanzi ni nini?
Miundo ya AI haiwezi kufanya utabiri sahihi wa 100% kwani uelewa wao wa mazingira unategemea mifano ya takwimu. Ili kuepuka kutokuwa na uhakika, maoni kutoka kwa wanadamu husaidia mfumo wa AI kurekebisha na kurekebisha uelewa wake wa ulimwengu.
Binadamu-ndani-kitanzi (HITL) ni dhana inayotumika katika kutengeneza suluhu za AI kwa kutumia mashine ya kusawazisha na akili ya binadamu. Katika mkabala wa kawaida wa HITL, uhusika wa binadamu hutokea katika mzunguko unaoendelea wa mafunzo, urekebishaji mzuri, majaribio na mafunzo upya.
Manufaa ya muundo wa HITL
Muundo wa HITL una manufaa kadhaa kwa mafunzo ya kielelezo cha msingi wa ML, hasa wakati data ya mafunzo ni chache au katika matukio makali. Zaidi ya hayo, ikilinganishwa na suluhisho la kiotomatiki kikamilifu, mbinu ya HITL hutoa matokeo ya haraka na bora zaidi. Tofauti na mifumo ya kiotomatiki, wanadamu wana uwezo wa asili wa kuchora haraka kutoka kwa uzoefu na maarifa yao ili kupata suluhisho kwa maswala.
Hatimaye, ikilinganishwa na suluhisho kamili au la kiotomatiki kikamilifu, kuwa na muundo wa binadamu-katika-kitanzi au mtindo wa mseto kunaweza kusaidia biashara kudhibiti kiwango cha otomatiki huku ikipanua otomatiki mahiri. Kuwa na mbinu ya HITL husaidia kuboresha usalama na usahihi wa kufanya maamuzi wa AI.
Changamoto wakati wa kutekeleza Binadamu-katika-kitanzi
Utekelezaji wa HITL si kazi rahisi, hasa kwa vile mafanikio ya suluhisho la AI inategemea ubora wa data ya mafunzo inayotumiwa kufundisha mfumo.
Pamoja na data ya mafunzo, unahitaji pia watu walio na vifaa vya kushughulikia data, zana na mbinu za kufanya kazi katika mazingira hayo. Hatimaye, mfumo wa AI unapaswa kuunganishwa kwa ufanisi katika utiririshaji wa kazi wa urithi na teknolojia ili kuongeza tija na ufanisi.
Maombi ya Uwezekano
HITL inatumika kutoa data iliyo na lebo kwa usahihi kwa mafunzo ya kielelezo cha ML. Baada ya kuweka lebo, hatua inayofuata ni kupanga data kulingana na modeli kwa kuainisha kesi za ukingo, kuweka kupita kiasi, au kugawa kategoria mpya. Katika kila hatua, mwingiliano wa kibinadamu ni muhimu, kwani maoni yanayoendelea yanaweza kusaidia kufanya kielelezo cha ML kuwa nadhifu, sahihi zaidi na kwa haraka zaidi.
Ingawa akili ya bandia inahudumia tasnia kadhaa, inatumika sana katika huduma ya afya. Ili kuboresha ufanisi wa uwezo wa uchunguzi wa chombo cha AI, inapaswa kuongozwa na kufundishwa na wanadamu.
Kujifunza kwa Mashine ya Binadamu ndani ya Kitanzi ni nini?
Binadamu-ndani-kitanzi Kujifunza kwa mashine inaashiria ushiriki wa wanadamu wakati wa mafunzo na uwekaji wa miundo ya msingi wa ML. Kwa kutumia mbinu hii, muundo wa ML unafunzwa kuelewa na kujibu kulingana na nia ya mtumiaji badala ya maudhui yaliyoundwa awali. Kwa njia hii, watumiaji wanaweza kupata suluhu zilizobinafsishwa na zilizobinafsishwa kwa hoja zao. Kadiri watu wengi zaidi wanavyotumia programu, ufanisi na usahihi wake unaweza kuboreshwa kulingana na maoni ya HITL.
HITL inaboresha vipi Mafunzo ya Mashine?
Binadamu-katika-kitanzi huboresha ufanisi wa mtindo wa kujifunza mashine kwa njia tatu. Wao ni:
Maoni: Mojawapo ya madhumuni ya msingi ya mbinu ya HITL ni kutoa maoni kwa mfumo, ambayo huruhusu suluhisho la AI kujifunza, kutekeleza, na kuja na ubashiri sahihi.
Thibitisha: Uingiliaji kati wa binadamu unaweza kusaidia kuthibitisha uhalisi na usahihi wa ubashiri uliotolewa na kanuni za kujifunza mashine.
Pendekeza Maboresho: Wanadamu wana ujuzi wa kutambua maeneo ya kuboresha na kupendekeza mabadiliko muhimu kwa mfumo.
Tumia Nyakati
Baadhi ya kesi maarufu za utumiaji wa HITL ni:
Netflix hutumia mfumo wa binadamu-katika-kitanzi kutoa mapendekezo ya filamu na vipindi vya televisheni kulingana na historia ya utafutaji ya awali ya mtumiaji.
Injini ya utafutaji ya Google hufanya kazi kwa kanuni za 'Human-in-the-Loop' ili kuchagua maudhui kulingana na maneno yaliyotumiwa katika hoja ya utafutaji.
Hadithi za Kutumia Neno "Binadamu kwenye Kitanzi"
Sio kila kitu kuhusu mwanadamu-katika-kitanzi ni cha kupendeza na cha kuaminika. Kuna mzozo mkubwa miongoni mwa wataalam dhidi ya wale wanaotaka 'uingiliaji zaidi wa binadamu' katika mifumo ya AI.
Iwe wanadamu wako ndani, wamewashwa, au popote karibu na kitanzi ili kusimamia mifumo changamano kama vile AI, inaweza kusababisha matokeo yasiyotakikana. Masuluhisho ya kiotomatiki ya AI yanafanya maamuzi katika milisekunde, ambayo inafanya kuwa haiwezekani kuwa na wanadamu kufanya mwingiliano wa maana na mfumo.
- Haiwezekani kwa binadamu kuingiliana kwa maana na vipande vyote vya AI (vihisi, data, viamilishi, na algoriti ya ML) kwa kuelewa na kusimamia sehemu hizi zinazosogea zinazotegemeana.
- Si kila mtu anayeweza kukagua misimbo iliyopachikwa kwenye mfumo kwa wakati halisi. Mchango wa mtaalamu wa kibinadamu unahitajika katika hatua ya awali ya ujenzi na katika mzunguko mzima wa maisha.
- Mifumo inayotegemea AI inahitajika kufanya maamuzi ya mgawanyiko wa pili, yanayozingatia wakati. Na kuwa na wanadamu kusitisha kasi na mwendelezo wa mifumo hii kwa kweli haiwezekani.
- Kuna hatari kubwa zaidi zinazohusiana na HITL uingiliaji kati ukiwa katika maeneo ya mbali. Muda wa kuchelewa, masuala ya mtandao, masuala ya kipimo data, na ucheleweshaji mwingine unaweza kuathiri mradi. Zaidi ya hayo, watu huwa na kuchoka wakati wa kushughulika na mashine za uhuru.
- Na otomatiki kukua kwa kiwango kikubwa na mipaka, ujuzi unaohitajika kuelewa mifumo hii changamano hupungua. Mbali na ujuzi wa taaluma mbalimbali na dira ya kimaadili, ni muhimu kuelewa muktadha wa mfumo na kuamua kiwango cha wanadamu katika kitanzi.
Kuelewa hekaya zinazohusishwa na mbinu ya binadamu-katika-kitanzi kutasaidia kuendeleza masuluhisho ya AI ya kimaadili, yanayotii sheria na madhubuti.
Kama mfanyabiashara anayejaribu kutengeneza suluhu za AI, unahitaji kujiuliza maana ya "binadamu ndani ya kitanzi" na ikiwa binadamu yeyote anaweza kusitisha, kutafakari, kuchambua na kuchukua hatua zinazofaa anapofanya kazi kwenye mashine.
Je, mfumo wa Binadamu katika Kitanzi unaweza kupunguzwa?
Ingawa mbinu ya HITL kwa kawaida hutumika wakati wa awamu za awali za ukuzaji wa programu ya AI, inapaswa kuongezwa kadri programu inavyokua. Kuwa na mtu-katika-kitanzi inaweza kufanya scalability changamoto kama inakuwa ghali, uhakika, na kuchukua muda. Suluhu mbili zinaweza kufanya uwezekano wa kuongezeka: moja, kwa kutumia modeli ya ML inayoweza kufasirika, na nyingine, algoriti ya kujifunza mtandaoni.
Ya kwanza inaweza kuonekana zaidi kama muhtasari wa kina wa data ambayo inaweza kusaidia muundo wa HITL kushughulikia idadi kubwa ya data. Katika mfano wa mwisho, algorithm inaendelea kujifunza na kukabiliana na mfumo mpya na hali.
Binadamu-katika-Kitanzi: Mazingatio ya Kimaadili
Kama wanadamu, tunajivunia kuwa wabeba bendera wa maadili na adabu. Tunafanya maamuzi kulingana na hoja zetu za kimaadili na kimatendo.
Lakini nini kitatokea ikiwa roboti haitatii agizo la mwanadamu kwa sababu ya uharaka wa hali hiyo?
Je, ingetenda na kutendaje bila kuingilia kati kwa mwanadamu?
Maadili hutegemea madhumuni ya kile roboti imeratibiwa kufanya. Ikiwa mifumo ya kiotomatiki zimefungwa kwa kusafisha au kufulia, athari zao kwa maisha au afya ya binadamu ni ndogo. Kwa upande mwingine, ikiwa roboti imeratibiwa kufanya kazi muhimu na ngumu za maisha na kifo, inapaswa kuwa na uwezo wa kuamua ikiwa itatii amri au la.
Suluhisho la tatizo hili ni kupata seti ya data ya taarifa kutoka kwa watu wengi kuhusu jinsi bora ya kutoa mafunzo kwa mashine zinazojiendesha ili kushughulikia matatizo ya kimaadili.
Kwa kutumia maelezo haya, tunaweza kutoa unyeti mkubwa kama wa binadamu kwa roboti. Ndani ya kusimamiwa kujifunza mfumo, wanadamu hukusanya data na kutoa mafunzo kwa wanamitindo kwa kutumia mifumo ya maoni. Kwa maoni ya binadamu-katika-kitanzi, mfumo wa AI unaweza kujengwa ili kuelewa muktadha wa kijamii na kiuchumi, mahusiano baina ya watu, mielekeo ya kihisia, na kuzingatia maadili.
Ni bora kuwa na mtu nyuma ya mashine!
Miundo ya kujifunza mashine kustawi kutokana na uwezo wa data ya kuaminika, sahihi na yenye ubora ambayo imetambulishwa, kuwekewa lebo na kufafanuliwa. Na mchakato huu unafanywa na wanadamu, na kwa data hii ya mafunzo, mfano wa ML unafanywa kuwa na uwezo wa kuchambua, kuelewa, na kutenda peke yake. Uingiliaji kati wa binadamu ni muhimu katika kila hatua - kutoa mapendekezo, maoni, na masahihisho.
Kwa hivyo ikiwa suluhisho lako la msingi wa AI linayumbayumba chini ya upungufu wa data iliyo na lebo na lebo isiyotosheleza, na kukulazimisha kupata matokeo ya chini kuliko-kamilifu, unahitaji kushirikiana na Shaip, the mtaalam mkuu wa ukusanyaji wa takwimu sokoni.
Tunazingatia maoni ya "binadamu-katika-kitanzi" ili kuhakikisha kuwa suluhisho lako la AI linapata utendakazi ulioboreshwa kila wakati. Wasiliana nasi ili kuchunguza uwezo wetu.
