Объяснение машинного обучения с участием человека (HITL)

Сегодня мы используем искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) чаще, чем осознаем. Эти передовые технологии помогают оптимизировать ленты в социальных сетях, упорядочивать цифровые фотобиблиотеки и упрощают врачам диагностику заболеваний.

Но даже самые продвинутые системы ИИ могут ошибаться. Они могут упустить важные детали или неверно истолковать увиденное. Чтобы улучшить результаты, многие разработчики и энтузиасты ИИ обращаются к подходу, называемому ИИ с участием человека (HITL). Этот метод сочетает суждения человека с эффективностью машины. Люди подключаются для обучения, проверки и уточнения производительности модели ИИ с течением времени.

В этой статье мы рассмотрим, что представляет собой ИИ с участием человека, как он работает и где его можно использовать в реальных условиях. Давай начнем!

Link to this sectionФундаментальные концепции HITL#

Прежде чем мы погрузимся в значимость рабочих процессов HITL, давай подробнее рассмотрим основы подхода «человек в контуре».

Link to this sectionЧто такое HITL? Основной смысл#

Хотя модели ИИ работают быстро и способны обрабатывать огромные объемы данных, они всё же могут ошибаться. Например, в computer vision, подразделе ИИ, сфокусированном на понимании и анализе изображений и видео, модель может неверно считать размытое фото или упустить мелкую деталь.

Это происходит потому, что модели ИИ полагаются на закономерности в данных, а не на истинное понимание. Если данные неясны, предвзяты или неполны, результат модели может быть неточным.

Автоматизация с участием человека вовлекает людей в процесс обучения, чтобы помочь моделям обучаться более эффективно. Вместо того чтобы работать полностью самостоятельно, эти системы получают регулярную обратную связь от людей. Люди просматривают результаты, исправляют ошибки и направляют модель по мере ее улучшения со временем.

Рис. 1. Что такое автоматизация с участием человека? (Источник)

Link to this sectionПочему необходимо присутствие человека в контуре?#

Возможно, ты задаешься вопросом: действительно ли нужен ввод данных человеком? Разве это не противоречит общей цели сделать ИИ более независимым? Однако реальность такова, что системы ИИ учатся на данных, а иногда наборы данных не дают полной картины.

Например, с самоуправляемыми автомобилями существует множество ситуаций, которые модель ИИ может не до конца понимать. Она может столкнуться с трудностями при необычных дорожных условиях, неожиданных препятствиях или редких событиях, которые она раньше не видела. В этих случаях руководство человека является важной частью системы для более безопасного обучения и реагирования со временем.

В целом, люди — критически важная часть любого ИИ-проекта. Они курируют и аннотируют данные, проверяют результаты работы модели и предоставляют обратную связь, которая помогает системе совершенствоваться. Без участия человека ИИ-решениям было бы трудно адаптироваться к сложным реальным ситуациям.

Link to this sectionПонимание роли машины в контуре#

В то время как люди обеспечивают контроль и обратную связь, роль машины заключается в том, чтобы учиться на основе этого ввода и улучшаться со временем. Модели ИИ используют исправления человека для уточнения своих предсказаний, заполнения пробелов, где данные отсутствуют или не размечены, и постепенно берут на себя задачи в масштабе, который выходит далеко за рамки того, с чем люди могли бы справиться самостоятельно. Этот цикл обратной связи и донастройки или переобучения позволяет моделям ИИ становиться более надежными по мере обработки новой информации.

Link to this sectionКак работает наличие человека в контуре?#

В типичном рабочем процессе ИИ с участием человека модель ИИ обрабатывает данные и делает предсказание. Когда она не уверена или задача сложна, результат помечается для проверки человеком. Затем человек проверяет предсказание, при необходимости вносит исправления, и эти обновления добавляются обратно в обучающие данные. Модель продолжает учиться с каждым циклом.

Этот цикл помогает модели ИИ улучшаться в областях, где она испытывает трудности. Вместо того чтобы полагаться только на предварительно размеченные данные, система также учится на основе обратной связи в реальном времени. Со временем модель становится более уверенной и точной, особенно в задачах, где критически важна precision, таких как обнаружение мелких объектов на изображениях или выявление дефектов во время визуальных осмотров.

Рис. 2. Обзор подхода с участием человека (Источник)

Link to this sectionHITL в обучении с учителем#

Приложения ИИ, использующие обучение с учителем, являются отличным примером подхода ИИ с участием человека. Эти ИИ-решения зависят от аннотирования данных, где люди размечают примеры для обучения модели.

Большинство проектов в области computer vision полагаются на этот процесс, где люди помечают объекты на изображениях, чтобы модели computer vision, такие как Ultralytics YOLO11, могли научиться их распознавать. Когда аннотации неясны или противоречивы, модель может выучить неверные закономерности и работать неэффективно.

Рис. 3. Пример использования YOLO11 для обнаружения объектов на изображении.

Link to this sectionАктивное обучение vs. человек в контуре#

Active learning — это метод, используемый для повышения эффективности систем с участием человека. Вместо того чтобы просить людей проверять каждый фрагмент данных, система ИИ выбирает только те случаи, в которых она не уверена. Затем рецензенты могут сосредоточиться на этих конкретных примерах, экономя время и усилия.

Рис. 4. Что такое активное обучение? Изображение автора.

Этот подход особенно хорошо работает для таких задач, как анализ изображений. Представь vision AI model, обученную обнаруживать дефекты на фотографиях продукции. Чаще всего она делает точные предсказания, но иногда испытывает трудности при необычном освещении или незнакомых паттернах. Активное обучение можно использовать для пометки таких сложных изображений, чтобы человек мог вмешаться и внести исправления. Затем модель может включить эту обратную связь и улучшаться с каждым циклом переобучения.

Link to this sectionКак HITL улучшает результаты computer vision?#

Рабочие процессы HITL могут упростить повышение производительности моделей computer vision за счет добавления постоянной обратной связи. Когда люди подключаются для проверки сомнительных результатов, исправления ошибок или добавления недостающих меток, модель учится распознавать объекты более точно и с большей уверенностью.

Этот процесс не просто улучшает обучение. Он также делает тестирование, настройку и валидацию более надежными. Со временем цикл обратной связи помогает создавать computer vision solutions, которые работают более эффективно в реальных ситуациях.

Link to this sectionРеальные примеры ИИ с участием человека#

Далее давай рассмотрим несколько примеров того, как автоматизация HITL может быть использована для улучшения приложений vision AI.

Link to this sectionЗдравоохранение и медицинская визуализация#

По сравнению с другими секторами, ИИ в здравоохранении требует гораздо более высокой точности, поэтому рабочие процессы HITL так важны. В медицинской визуализации, например, модели vision AI, такие как YOLO11, могут использоваться для анализа рентгеновских снимков, МРТ и патологических слайдов, но эксперты все равно проверяют результаты, чтобы убедиться в их правильности.

Допустим, специально обученная модель YOLO11 используется для обнаружения возможной аномалии в легких на рентгеновском снимке. Радиолог может просмотреть предсказание, подтвердить, является ли оно точным, и исправить любые ошибки. Затем эта обратная связь может быть добавлена обратно в процесс обучения, помогая модели улучшиться и снижая вероятность ложных тревог или пропущенных случаев в будущем.

Link to this sectionКонтроль качества и обеспечение качества#

В производстве системы computer vision используются для сканирования деталей и материалов на наличие дефектов, и HITL добавляет дополнительный уровень точности, когда модель не уверена. Например, в автомобильном производстве система может пометить безобидный блик на металлической детали как трещину.

Техник может проверить результат, исправить ошибку и добавить эту обратную связь в цикл. Со временем этот процесс улучшает согласованность даже в средах с меняющимся освещением или когда детали очень похожи друг на друга.

Link to this sectionРедкие наборы данных и специализированные визуальные задачи#

Еще одна область, где рабочие процессы с участием человека необходимы — это когда обучающие данные ограничены, например, в археологии или дистанционном зондировании. В этих случаях эксперты проверяют и помечают небольшой набор примеров, который модель ИИ использует для начала обучения. Со временем эта обратная связь помогает модели обнаруживать специфические паттерны, такие как типы сельскохозяйственных культур, особенности почвы или артефакты, даже если доступно всего несколько размеченных образцов.

Link to this sectionНедостатки рабочих процессов с участием человека#

Хотя у машинного обучения с участием человека много преимуществ, оно также связано с определенными проблемами. Вот несколько ограничений, о которых стоит помнить при внедрении рабочих процессов HITL:

• Более медленные рабочие процессы: Поскольку людям нужно проверять и помечать данные, обучение и обновления занимают больше времени, чем в полностью автоматизированных системах. Это может замедлить готовность новых версий модели к использованию.
• Более высокие расходы: Найм квалифицированных аннотаторов или экспертов увеличивает расходы, особенно при работе с большими наборами данных или сложными задачами.
• Ограниченная масштабируемость: По мере роста объемов данных становится сложнее поддерживать участие людей без специальных инструментов или поддержки автоматизации.
• Задержки развертывания: Постоянное участие человека может задержать развертывание и усложнить обновление моделей в реальном времени.

Link to this sectionОсновные выводы#

Машинное обучение с участием человека — это практический способ обучения моделей ИИ для более точной обработки реальных ситуаций. Благодаря добавлению человеческого вклада модели быстрее совершенствуются, улавливают больше ошибок и лучше работают со сложными данными.

Активное обучение делает этот процесс еще более эффективным, заставляя модель просить о помощи только тогда, когда она не уверена. Вместе эти подходы могут помочь создать модели ИИ, которые будут более надежными и эффективными.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш GitHub repository, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Ознакомься с нашими страницами решений, чтобы узнать об инновациях, таких как ИИ в производстве и computer vision в ритейле. Открой для себя наши варианты лицензирования и начни создавать решения с помощью computer vision уже сегодня!