Машинное обучение по принципу "человек в контуре" (HITL) - объяснение

В наши дни мы используем искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛО) чаще, чем нам кажется. Эти передовые технологии помогают оптимизировать наши ленты в социальных сетях, упорядочить наши электронные фототеки и облегчают врачам диагностику заболеваний.

Но даже самые совершенные системы искусственного интеллекта могут совершать ошибки. Они могут упустить ключевые 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 в себе человеческие суждения и эффективность машин. Люди участвуют в обучении, анализе и совершенствовании работы модели ИИ с течением времени. 

В этой статье мы рассмотрим, что представляет собой ИИ "человек в контуре", как он работает и где его можно использовать в реальном мире. Давайте начнем!

Фундаментальные концепции HITL

Прежде чем мы погрузимся в суть рабочих процессов HITL, давайте рассмотрим основы подхода "человек в контуре". 

Что такое ХИТЛ? Основной смысл

Хотя модели ИИ работают быстро и способны обрабатывать огромные объемы данных, они все равно могут запутаться. Например, в компьютерном зрении, подполе ИИ, ориентированном на понимание и анализ изображений и видео, модель может неправильно понять размытую фотографию или упустить тонкую деталь. 

Это происходит потому, что модели ИИ опираются на закономерности в данных, а не на их истинное понимание. Если данные неясны, необъективны или неполны, вывод модели может быть неточным.

Автоматизация "человек в контуре" включает людей в процесс обучения, чтобы помочь моделям обучаться более эффективно. Вместо того чтобы работать полностью самостоятельно, эти системы регулярно получают обратную связь от людей. Люди анализируют результаты, исправляют ошибки и направляют модель по мере ее совершенствования.

‍

Зачем нужны люди в контуре?

Вы можете задаться вопросом: так ли уж необходим человеческий вклад? Не противоречит ли это общей цели сделать ИИ более независимым? Однако реальность такова, что системы ИИ учатся на основе данных, а иногда наборы данных не дают полной картины.

Например, в случае с самоуправляемыми автомобилями существует множество ситуаций, которые модель ИИ может не до конца понять. Она может столкнуться с необычными дорожными условиями, неожиданными препятствиями или редкими событиями, с которыми она раньше не сталкивалась. В таких случаях человеческое руководство является важной частью обучения системы и ее более безопасного реагирования с течением времени.

В целом, люди являются важной частью любого проекта ИИ. Они собирают и аннотируют данные, анализируют результаты работы моделей и предоставляют обратную связь, которая помогает системе совершенствоваться. Без участия людей решения ИИ не смогут адаптироваться к сложным реальным ситуациям.

Понимание роли машины в цикле

В то время как люди обеспечивают контроль и обратную связь, роль машины заключается в том, чтобы учиться на этих данных и совершенствоваться с течением времени. Модели ИИ используют человеческие корректировки для уточнения своих прогнозов, заполнения пробелов, когда данные отсутствуют или не обозначены, и постепенно берут на себя задачи масштаба, намного превышающего тот, с которым человек может справиться самостоятельно. Этот цикл обратной связи и тонкой настройки или переобучения позволяет моделям ИИ становиться более надежными по мере обработки новой информации.

Как работает наличие человека в контуре?

В типичном рабочем процессе ИИ "человек в контуре" модель ИИ обрабатывает данные и делает прогноз. В случае неопределенности или сложности задачи результат помечается для проверки человеком. Затем человек проверяет прогноз, при необходимости вносит коррективы, и эти обновления добавляются обратно в обучающие данные. Модель продолжает обучаться с каждым циклом.

Этот цикл помогает модели ИИ совершенствоваться в тех областях, где она испытывает трудности. Вместо того чтобы полагаться только на предварительно помеченные данные, система также учится на основе обратной связи в режиме реального времени. Со временем модель становится все более уверенной и точной, особенно в задачах, где важна точность, таких как обнаружение мелких объектов на изображениях или выявление дефектов при визуальном осмотре.

‍

HITL в контролируемом обучении

Приложения ИИ, использующие контролируемое обучение, являются отличным примером подхода "человек в контуре" к ИИ. Такие ИИ-решения зависят от аннотации данных, когда человек помечает примеры для обучения модели. 

Большинство проектов в области компьютерного зрения опираются на этот процесс: люди помечают объекты на изображениях, чтобы модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могли научиться распознавать их. Если аннотации нечеткие или непоследовательные, модель может выучить неправильные паттерны и не справиться с задачей.

‍

Активное обучение против "человек в контуре

Активное обучение - это метод, используемый для повышения эффективности систем "человек в контуре". Вместо того чтобы просить человека просмотреть все данные, система искусственного интеллекта выбирает только те случаи, в которых она не уверена. Рецензенты могут сосредоточиться на этих конкретных примерах, экономя время и силы.

‍

Этот подход особенно хорошо подходит для таких задач, как анализ изображений. Рассмотрим модель искусственного интеллекта Vision, обученную выявлять дефекты на фотографиях товаров. В большинстве случаев она делает точные предсказания, но иногда испытывает трудности с необычным освещением или незнакомыми узорами. Активное обучение может быть использовано для того, чтобы отмечать такие сложные изображения, чтобы человек мог вмешаться и внести коррективы. Модель может учитывать эту обратную связь и улучшаться с каждым циклом переобучения.

Как HITL улучшает результаты компьютерного зрения?

Рабочие процессы HITL могут облегчить работу моделей компьютерного зрения, добавив непрерывную обратную связь. Когда люди принимают участие в рассмотрении неопределенных результатов, исправляют ошибки или добавляют недостающие метки, модель учится распознавать объекты более точно и с большей уверенностью. 

Этот процесс не только улучшает обучение. Он также делает тестирование, настройку и проверку более надежными. Со временем петля обратной связи помогает создавать решения для компьютерного зрения, которые более эффективно работают в реальных условиях.

Реальные примеры ИИ с участием человека в контуре

Далее рассмотрим несколько примеров ИИ "человек в контуре", показывающих, как автоматизация HITL может быть использована для улучшения приложений Vision AI.

Здравоохранение и медицинская визуализация

По сравнению с другими отраслями, ИИ в здравоохранении требует гораздо большей точности, поэтому рабочие процессы HITL AI так важны. Например, в медицинской визуализации модели ИИ Vision, такие как YOLO11, могут использоваться для анализа рентгеновских снимков, МРТ и слайдов патологий, но эксперты все равно просматривают результаты, чтобы убедиться в их правильности.

Допустим, специально обученная модель YOLO11 используется для обнаружения возможной аномалии легких на рентгеновском снимке. Врач-рентгенолог может просмотреть прогноз, подтвердить его точность и исправить любые ошибки. Эта обратная связь затем может быть добавлена в процесс обучения, помогая модели совершенствоваться и снижая вероятность ложных тревог или пропущенных случаев в будущем.

Контроль и обеспечение качества

В производстве системы компьютерного зрения используются для сканирования деталей и материалов на наличие дефектов, а HITL добавляет дополнительный уровень точности в случае неопределенности модели. Например, в автомобильном производстве система может принять за трещину безобидное отражение на поверхности металлического компонента. 

Техник может просмотреть результат, исправить ошибку и добавить эту обратную связь в цикл. Со временем этот процесс улучшает согласованность, даже в условиях меняющегося освещения или когда детали выглядят очень похожими друг на друга.

Редкие наборы данных и специализированные визуальные задачи

Еще одна область, в которой очень важна работа человека в контуре, - это ограниченные данные для обучения, например, в археологии или дистанционном зондировании. В таких случаях эксперты просматривают и маркируют небольшой набор примеров, на основе которых модель ИИ начинает обучение. Со временем эта обратная связь помогает модели обнаружить специфические закономерности, такие как типы культур, особенности почвы или артефакты, даже если доступно всего несколько помеченных образцов.

Недостатки рабочих процессов с участием человека

Несмотря на множество преимуществ, которые дает машинное обучение по принципу "человек в контуре", оно также сопряжено с определенными трудностями. Вот несколько ограничений, о которых следует помнить при внедрении рабочих процессов HITL:

• Замедление рабочего процесса: Поскольку людям приходится просматривать и маркировать данные, обучение и обновления занимают больше времени, чем в полностью автоматизированных системах. Это может замедлить скорость подготовки новых версий модели к использованию.
  ‍
• Более высокие затраты: Наем квалифицированных аннотаторов или экспертов увеличивает расходы, особенно при работе с большими массивами данных или сложными задачами.
  ‍
• Ограниченный масштабируемость: По мере роста объемов данных становится все труднее удерживать людей вовлеченными в процесс без специальных инструментов или поддержки автоматизации.
  ‍
• Задержки с развертыванием: Постоянное участие человека может задерживать развертывание и затруднять обновление моделей в режиме реального времени.

Основные выводы

Машинное обучение с участием человека - это практический способ обучения моделей ИИ для более точной обработки реальных ситуаций. Благодаря участию человека модели быстрее совершенствуются, выявляют больше ошибок и лучше работают со сложными данными. 

Активное обучение делает этот процесс еще более эффективным, заставляя модель обращаться за помощью только тогда, когда она не уверена в своих силах. В совокупности эти подходы помогут создать более надежные и эффективные модели ИИ.

Общайтесь с нашим сообществом и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Ознакомьтесь с нашими страницами решений, чтобы узнать о таких инновациях, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в розничной торговле. Узнайте о наших возможностях лицензирования и начните создавать с помощью компьютерного зрения уже сегодня!