Human-in-the-Loop Machine Learning (HITL) erklärt

Heutzutage nutzen wir künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) häufiger, als uns bewusst ist. Diese Spitzentechnologien helfen dabei, unsere Social-Media-Feeds zu optimieren, unsere digitalen Fotobibliotheken zu organisieren und Ärzten die Diagnose von Krankheiten zu erleichtern.

Aber auch die fortschrittlichsten KI-Systeme können Fehler machen. Sie können wichtige Details übersehen oder das, was sie sehen, falsch interpretieren. Um die Ergebnisse zu verbessern, wenden sich viele Entwickler und KI-Enthusiasten einem Ansatz zu, der als Human-in-the-Loop-KI (HITL) bezeichnet wird. Bei dieser Methode wird menschliches Urteilsvermögen mit maschineller Effizienz kombiniert. Menschen greifen ein, um die Leistung eines KI-Modells zu trainieren, zu überprüfen und mit der Zeit zu verfeinern. 

In diesem Artikel erfahren Sie, was Human-in-the-Loop-KI bedeutet, wie sie funktioniert und wo sie in der realen Welt eingesetzt werden kann. Legen wir los!

Grundlegende Konzepte von HITL

Bevor wir auf die Bedeutung von HITL-Workflows eingehen, sollten wir uns die Grundlagen des Human-in-the-Loop-Ansatzes genauer ansehen. 

Was ist HITL? Die zentrale Bedeutung

KI-Modelle sind zwar schnell und in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten, aber sie können trotzdem durcheinander kommen. In der Computer Vision, einem Teilbereich der KI, der sich mit dem Verständnis und der Analyse von Bildern und Videos befasst, kann ein Modell beispielsweise ein unscharfes Foto falsch interpretieren oder ein subtiles Detail übersehen. 

Dies geschieht, weil sich KI-Modelle auf Muster in den Daten stützen und nicht auf ein echtes Verständnis. Wenn die Daten unklar, verzerrt oder unvollständig sind, kann die Ausgabe des Modells ungenau sein.

Bei der Human-in-the-Loop-Automatisierung wird der Mensch in den Schulungsprozess einbezogen, damit die Modelle effektiver lernen können. Anstatt völlig eigenständig zu arbeiten, erhalten diese Systeme regelmäßig menschliches Feedback. Menschen überprüfen die Ergebnisse, korrigieren Fehler und leiten das Modell an, wenn es sich im Laufe der Zeit verbessert.

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Warum sind Menschen in der Schleife notwendig?

Sie fragen sich vielleicht: Sind menschliche Eingaben wirklich notwendig? Steht das nicht im Widerspruch zu dem allgemeinen Ziel, die KI unabhängiger zu machen? Die Realität sieht jedoch so aus, dass KI-Systeme aus Daten lernen, und manchmal geben Datensätze kein umfassendes Bild ab.

Bei selbstfahrenden Autos zum Beispiel gibt es viele Situationen, die ein KI-Modell möglicherweise nicht vollständig versteht. Es könnte mit ungewöhnlichen Straßenverhältnissen, unerwarteten Hindernissen oder seltenen Ereignissen zu kämpfen haben, die es vorher noch nicht gesehen hat. In diesen Fällen ist die menschliche Führung ein wichtiger Bestandteil des Systems, das mit der Zeit lernt und sicherer reagiert.

Insgesamt ist der Mensch ein wichtiger Bestandteil jedes KI-Projekts. Er kuratiert und kommentiert Daten, überprüft die Modellergebnisse und gibt Feedback, das dem System hilft, sich zu verbessern. Ohne den Menschen im Kreislauf hätten KI-Lösungen Schwierigkeiten, sich an komplexe Situationen in der realen Welt anzupassen.

Die Rolle der Maschine in der Schleife verstehen

Während der Mensch den Überblick und das Feedback liefert, besteht die Aufgabe der Maschine darin, aus diesem Input zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. KI-Modelle nutzen menschliche Korrekturen, um ihre Vorhersagen zu verfeinern, Lücken zu füllen, wenn Daten fehlen oder nicht beschriftet sind, und schrittweise Aufgaben in einem Umfang zu übernehmen, der weit über das hinausgeht, was Menschen allein bewältigen könnten. Dieser Kreislauf aus Rückmeldung und Feinabstimmung bzw. Umschulung ermöglicht es den KI-Modellen, bei der Verarbeitung neuer Informationen immer zuverlässiger zu werden.

Wie funktioniert ein Human-in-the-Loop?

In einem typischen KI-Workflow, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht, verarbeitet ein KI-Modell Daten und erstellt eine Vorhersage. Wenn es unsicher oder die Aufgabe komplex ist, wird das Ergebnis zur Überprüfung durch einen Menschen markiert. Eine Person überprüft dann die Vorhersage, nimmt bei Bedarf Korrekturen vor und fügt diese Aktualisierungen den Trainingsdaten wieder hinzu. Mit jedem Zyklus lernt das Modell weiter.

Diese Schleife hilft dem KI-Modell, sich in Bereichen zu verbessern, in denen es Schwierigkeiten hat. Das System verlässt sich nicht nur auf vormarkierte Daten, sondern lernt auch aus Echtzeit-Feedback. Mit der Zeit wird das Modell immer sicherer und genauer, vor allem bei Aufgaben, bei denen es auf Präzision ankommt, z. B. bei der Erkennung kleiner Objekte in Bildern oder bei der Identifizierung von Mängeln bei visuellen Inspektionen.

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HITL beim überwachten Lernen

KI-Anwendungen, die überwachtes Lernen verwenden, sind ein gutes Beispiel für den Human-in-the-Loop-Ansatz in der KI. Diese KI-Lösungen hängen von Datenkommentaren ab, bei denen Menschen Beispiele kennzeichnen, um das Modell zu trainieren. 

Die meisten Computer-Vision-Projekte beruhen auf diesem Prozess, bei dem Menschen Objekte in Bildern markieren, damit Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 lernen können, was sie erkennen sollen. Wenn die Beschriftungen unklar oder inkonsistent sind, lernt das Modell möglicherweise die falschen Muster und hat Schwierigkeiten, gute Ergebnisse zu erzielen.

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Aktives Lernen vs. Human-in-the-Loop

Aktives Lernen ist eine Methode, die eingesetzt wird, um Human-in-the-Loop-Systeme effizienter zu machen. Anstatt den Menschen zu bitten, alle Daten zu überprüfen, wählt das KI-System nur die Fälle aus, bei denen es sich unsicher ist. Die Prüfer können sich dann auf diese speziellen Beispiele konzentrieren, was Zeit und Mühe spart.

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Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für Aufgaben wie die Bildanalyse. Nehmen wir ein KI-Modell, das darauf trainiert wurde, Fehler in Produktfotos zu erkennen. Meistens trifft es genaue Vorhersagen, aber gelegentlich hat es Probleme mit ungewöhnlicher Beleuchtung oder ungewohnten Mustern. Aktives Lernen kann eingesetzt werden, um diese schwierigen Bilder zu markieren, damit ein Mensch eingreifen und Korrekturen vornehmen kann. Das Modell kann dann dieses Feedback berücksichtigen und sich mit jedem neuen Trainingszyklus verbessern.

Wie verbessert HITL die Ergebnisse des Computersehens?

HITL-Workflows können die Leistung von Computer-Vision-Modellen durch kontinuierliches Feedback verbessern. Wenn Menschen eingreifen, um unsichere Ergebnisse zu überprüfen, Fehler zu korrigieren oder fehlende Beschriftungen zu ergänzen, lernt das Modell, Objekte genauer und mit größerer Sicherheit zu erkennen. 

Dieser Prozess verbessert nicht nur die Ausbildung. Er macht auch das Testen, Abstimmen und Validieren zuverlässiger. Im Laufe der Zeit trägt die Feedbackschleife dazu bei, Computer-Vision-Lösungen zu entwickeln, die in realen Situationen effektiver arbeiten.

AI-Beispiele aus der realen Welt (Human-in-the-Loop)

Als Nächstes werden wir einige Human-in-the-Loop-KI-Beispiele durchgehen, die zeigen, wie die HITL-Automatisierung zur Verbesserung von Vision-KI-Anwendungen eingesetzt werden kann.

Gesundheitswesen und medizinische Bildgebung

Im Vergleich zu anderen Sektoren erfordert die KI im Gesundheitswesen eine viel höhere Genauigkeit, weshalb die KI-Workflows von HITL so wichtig sind. In der medizinischen Bildgebung zum Beispiel können Vision-KI-Modelle wie YOLO11 zur Analyse von Röntgenbildern, MRTs und Pathologie-Objektträgern verwendet werden, aber Experten überprüfen die Ergebnisse, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind.

Nehmen wir an, ein speziell trainiertes YOLO11-Modell wird verwendet, um eine mögliche Lungenanomalie in einer Röntgenaufnahme zu erkennen. Ein Radiologe kann die Vorhersage überprüfen, bestätigen, ob sie korrekt ist, und etwaige Fehler korrigieren. Diese Rückmeldung kann dann wieder in den Trainingsprozess einfließen, um das Modell zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen oder übersehenen Fällen in Zukunft zu verringern.

Qualitätskontrolle und -sicherung

In der Fertigung werden Bildverarbeitungssysteme eingesetzt, um Teile und Materialien auf Defekte zu prüfen, und HITL sorgt für zusätzliche Genauigkeit, wenn das Modell unsicher ist. In der Automobilproduktion könnte ein System beispielsweise eine harmlose Oberflächenreflexion auf einer Metallkomponente als Riss kennzeichnen. 

Ein Techniker kann das Ergebnis überprüfen, den Fehler korrigieren und dieses Feedback in den Kreislauf einbringen. Mit der Zeit verbessert dieser Prozess die Konsistenz, selbst in Umgebungen mit wechselnder Beleuchtung oder wenn Teile einander sehr ähnlich sehen.

Seltene Datensätze und spezielle visuelle Aufgaben

Ein weiterer Bereich, in dem Arbeitsabläufe mit menschlicher Beteiligung unerlässlich sind, sind begrenzte Trainingsdaten, wie z. B. in der Archäologie oder Fernerkundung. In diesen Fällen überprüfen und beschriften Experten eine kleine Menge von Beispielen, die das KI-Modell verwendet, um mit dem Lernen zu beginnen. Im Laufe der Zeit hilft dieses Feedback dem Modell, bestimmte Muster zu erkennen, wie z. B. Pflanzentypen, Bodenmerkmale oder Artefakte, selbst wenn nur wenige beschriftete Proben verfügbar sind.

Nachteile von Human-in-the-Loop-Workflows

Obwohl Human-in-the-Loop für maschinelles Lernen viele Vorteile bietet, bringt es auch einige Herausforderungen mit sich. Hier sind einige Einschränkungen, die bei der Implementierung von HITL-Workflows zu beachten sind:

• Langsamere Arbeitsabläufe: Da die Daten von Menschen überprüft und gekennzeichnet werden müssen, dauern Schulungen und Aktualisierungen länger als bei vollautomatischen Systemen. Dadurch kann sich verzögern, wie schnell neue Versionen eines Modells einsatzbereit sind.
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• Höhere Kosten: Die Einstellung qualifizierter Annotatoren oder Experten verursacht zusätzliche Kosten, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen oder komplizierten Aufgaben.
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• Begrenzte Skalierbarkeit: Je größer das Datenvolumen wird, desto schwieriger wird es, Menschen ohne spezielle Tools oder Automatisierungsunterstützung zu beschäftigen.
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• Verzögerungen bei der Bereitstellung: Die ständige Beteiligung von Menschen kann die Bereitstellung verzögern und die Aktualisierung von Modellen in Echtzeit erschweren.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Das maschinelle Lernen durch den Menschen ist eine praktische Möglichkeit, KI-Modelle so zu trainieren, dass sie reale Situationen besser bewältigen können. Durch die Hinzufügung menschlicher Eingaben verbessern sich die Modelle schneller, erkennen mehr Fehler und arbeiten besser mit komplexen Daten. 

Aktives Lernen macht diesen Prozess noch effizienter, indem es das Modell nur dann um Hilfe bittet, wenn es sich unsicher ist. Zusammen können diese Ansätze dazu beitragen, KI-Modelle zu entwickeln, die zuverlässiger und effizienter sind.

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