Изучите машинное обучение с участием человека в цикле (HITL). Узнайте, что такое HITL, как человеческий интеллект направляет ИИ, повышает точность моделей и стимулирует активное обучение.
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!
Прежде чем мы углубимся в значение рабочих процессов HITL, давайте внимательнее рассмотрим основы подхода «человек в цикле».
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.
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.
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.
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.
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 компьютерного зрения основаны на этом процессе, когда люди помечают объекты на изображениях, чтобы модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могли научиться распознавать их. Когда аннотации неясны или непоследовательны, модель может усвоить неправильные закономерности и столкнуться с трудностями в работе.
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 работает для таких задач, как анализ изображений. Рассмотрим модель Vision AI, обученную обнаруживать дефекты на фотографиях продукции. В большинстве случаев она делает точные прогнозы, но иногда испытывает трудности с необычным освещением или незнакомыми узорами. Активное обучение можно использовать для того, чтобы отметить эти сложные изображения, чтобы человек мог вмешаться и внести исправления. Затем модель может включить эту обратную связь и улучшаться с каждым циклом переобучения.
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.
Далее давайте рассмотрим несколько примеров ИИ с участием человека, демонстрирующих, как автоматизация HITL может быть использована для улучшения приложений Vision AI.
По сравнению с другими секторами, ИИ в здравоохранении требует гораздо более высокой точности, поэтому рабочие процессы HITL AI так важны. Например, в медицинской визуализации модели Vision AI, такие как YOLO11, можно использовать для анализа рентгеновских снимков, МРТ и патологических стекол, но эксперты по-прежнему проверяют результаты, чтобы убедиться в их правильности.
Предположим, что специально обученная модель YOLO11 используется для обнаружения возможной патологии легких на рентгеновском снимке. Рентгенолог может просмотреть прогноз, подтвердить его точность и исправить любые ошибки. Эта обратная связь может быть добавлена обратно в процесс обучения, помогая модели улучшиться и снижая вероятность ложных срабатываний или пропущенных случаев в будущем.
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.
Еще одна область, где рабочие процессы с участием человека крайне важны, — это обучение моделей при ограниченном объеме данных, например, в археологии или дистанционном зондировании. В таких случаях эксперты проверяют и маркируют небольшой набор примеров, который модель ИИ использует для начала обучения. Со временем эта обратная связь помогает модели обнаруживать определенные закономерности, такие как типы сельскохозяйственных культур, особенности почвы или артефакты, даже при наличии всего нескольких размеченных образцов.
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:
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!
