Машинное обучение с участием человека (HITL): объяснение

В настоящее время мы склонны использовать искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) чаще, чем осознаем. Эти передовые технологии помогают оптимизировать наши ленты в социальных сетях, организовывать наши цифровые библиотеки фотографий и облегчают врачам диагностику заболеваний.

Но даже самые передовые системы искусственного интеллекта могут совершать ошибки. Они могут упускать из виду ключевые детали или неверно интерпретировать то, что видят. Чтобы улучшить результаты, многие разработчики и энтузиасты ИИ обращаются к подходу, называемому Human-in-the-Loop (HITL) AI. Этот метод сочетает в себе человеческое суждение с машинной эффективностью. Люди вмешиваются, чтобы обучать, проверять и совершенствовать производительность 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 реальном мире. Начнем!

Основные концепции HITL

Прежде чем мы углубимся в значение рабочих процессов HITL, давайте внимательнее рассмотрим основы подхода «человек в цикле». 

Что такое HITL? Основное значение

Хотя модели ИИ быстры и способны обрабатывать огромные объемы данных, они все же могут запутаться. Например, в компьютерном зрении, подобласти ИИ, ориентированной на понимание и анализ изображений и видео, модель может неправильно прочитать размытую фотографию или пропустить незначительную деталь. 

Это происходит потому, что модели ИИ полагаются на закономерности в данных, а не на истинное понимание. Если данные нечеткие, предвзятые или неполные, выходные данные модели могут быть неточными.

Автоматизация с участием человека вовлекает людей в процесс обучения, чтобы помочь моделям учиться более эффективно. Вместо того чтобы работать полностью самостоятельно, эти системы получают регулярную обратную связь от людей. Люди проверяют результаты, исправляют ошибки и направляют модель по мере ее совершенствования с течением времени.

‍

Почему необходимо участие человека в цикле?

Возможно, вам интересно: действительно ли необходимы человеческие ресурсы? Не кажется ли это противоречащим общей цели сделать ИИ более независимым? Однако реальность такова, что системы ИИ учатся на данных, и иногда наборы данных не дают полной картины.

Например, в случае с автомобилями с автоматическим управлением существует множество ситуаций, которые модель ИИ может не до конца понимать. Она может испытывать трудности с необычными дорожными условиями, неожиданными препятствиями или редкими событиями, с которыми она раньше не сталкивалась. В этих случаях руководство человека является важной частью обучения системы и более безопасного реагирования с течением времени.

В целом, люди являются важной частью любого проекта ИИ. Они курируют и аннотируют данные, проверяют результаты модели и предоставляют обратную связь, которая помогает системе улучшаться. Без участия людей решения ИИ столкнутся с трудностями при адаптации к сложным реальным ситуациям.

Понимание роли машины в цикле

В то время как люди обеспечивают надзор и обратную связь, роль машины заключается в том, чтобы учиться на этих входных данных и со временем совершенствоваться. Модели ИИ используют исправления, внесенные людьми, для уточнения своих прогнозов, заполнения пробелов там, где данные отсутствуют или не размечены, и постепенно берут на себя задачи в масштабе, намного превышающем то, что люди могли бы выполнить самостоятельно. Этот цикл обратной связи и тонкой настройки или переобучения позволяет моделям ИИ становиться более надежными по мере обработки новой информации.

Как работает подход с участием человека в цикле (human-in-the-loop)?

В типичном процессе AI с участием человека AI-модель обрабатывает данные и делает прогноз. Когда она не уверена или задача сложна, результат помечается для проверки человеком. Затем человек проверяет прогноз, вносит исправления, если необходимо, и эти обновления добавляются обратно в данные обучения. Модель продолжает учиться с каждым циклом.

Этот цикл помогает модели ИИ улучшаться в тех областях, где она испытывает трудности. Вместо того чтобы полагаться только на предварительно размеченные данные, система также учится на обратной связи в режиме реального времени. Со временем модель становится более уверенной и точной, особенно в задачах, где точность (precision) имеет решающее значение, таких как обнаружение небольших объектов на изображениях или выявление дефектов во время визуальных проверок.

‍

HITL в обучении с учителем

Приложения ИИ, использующие обучение с учителем, являются отличным примером подхода «человек в цикле» к ИИ. Эти решения ИИ зависят от аннотации данных, когда люди маркируют примеры для обучения модели. 

Большинство проектов по компьютерному зрению опираются на этот процесс: люди отмечают объекты на изображениях, чтобы модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут научиться распознавать объекты. Если аннотации нечеткие или непоследовательные, модель может выучить неправильные паттерны и не справиться с задачей.

‍

Активное обучение в сравнении с подходом с участием человека

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

‍

Этот подход особенно хорошо подходит для таких задач, как анализ изображений. Рассмотрим модель искусственного интеллекта Vision, обученную detect 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 моделям компьютерного зрения улучшение производительности за счет добавления непрерывной обратной связи. Когда люди вмешиваются для проверки неопределенных результатов, исправления ошибок или добавления недостающих меток, модель учится распознавать объекты более точно и с большей уверенностью. 

Этот процесс не только улучшает обучение, но и делает тестирование, настройку и валидацию более надежными. Со временем цикл обратной связи помогает создавать решения компьютерного зрения, которые более эффективно работают в реальных условиях.

Примеры использования человеком ИИ в реальных условиях

Далее давайте рассмотрим несколько примеров ИИ с участием человека​, демонстрирующих, 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 detect 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, когда модель не уверена. Например, в автомобильном производстве система может отметить безвредное отражение поверхности на металлическом компоненте как трещину. 

Техник может просмотреть результат, исправить ошибку и добавить эту обратную связь в цикл. Со временем этот процесс повышает согласованность, даже в средах с изменяющимся освещением или когда детали выглядят очень похожими друг на друга.

Редкие наборы данных и специализированные задачи визуального анализа

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 detect 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 многочисленные преимущества подхода human-in-the-loop для машинного обучения, он также сопряжен с определенными трудностями. Вот несколько ограничений, которые следует учитывать при внедрении рабочих процессов HITL:

• Более медленные рабочие процессы: Поскольку людям необходимо просматривать и маркировать данные, обучение и обновления занимают больше времени, чем в полностью автоматизированных системах. Это может задержать скорость подготовки новых версий модели к использованию.
  ‍
• Более высокие затраты: Наем квалифицированных аннотаторов или экспертов увеличивает расходы, особенно при работе с большими наборами данных или сложными задачами.
  ‍
• Ограниченная масштабируемость: По мере роста объемов данных становится все труднее привлекать людей без специализированных инструментов или поддержки автоматизации.
  ‍
• Задержки развертывания: Постоянное участие человека может задержать развертывание и затруднить обновление моделей в режиме реального времени.

Основные выводы

Машинное обучение с участием человека — это практичный способ обучить модели ИИ более точно справляться с реальными ситуациями. Благодаря добавлению человеческого вклада модели быстрее совершенствуются, выявляют больше ошибок и лучше работают со сложными данными. 

Активное обучение делает этот процесс еще более эффективным, поскольку модель запрашивает помощь только тогда, когда она не уверена. Вместе эти подходы могут помочь создать AI-модели, которые будут более надежными и эффективными.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите 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. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать решения с использованием компьютерного зрения уже сегодня!