Giải thích về máy học vòng lặp con người (HITL)

Ngày nay, chúng ta có xu hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) thường xuyên hơn chúng ta tưởng. Những công nghệ tiên tiến này giúp tối ưu hóa nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội, sắp xếp thư viện ảnh kỹ thuật số và giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh dễ dàng hơn.

Nhưng ngay cả những hệ thống AI tiên tiến nhất cũng có thể mắc lỗi. Chúng có thể bỏ qua các chi tiết quan trọng hoặc diễn giải sai những gì chúng nhìn thấy. Để cải thiện kết quả, nhiều nhà phát triển và những người đam mê AI đang chuyển sang một phương pháp gọi là AI vòng lặp con người (HITL). Phương pháp này kết hợp khả năng phán đoán của con người với hiệu suất của máy móc. Con người tham gia vào quá trình đào tạo, đánh giá và tinh chỉnh hiệu suất của mô hình AI theo thời gian. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu AI vòng lặp con người đại diện cho điều gì, cách thức hoạt động của nó và ứng dụng của nó trong thế giới thực. Hãy cùng bắt đầu nào!

Các khái niệm cơ bản của HITL

Trước khi đi sâu vào tầm quan trọng của quy trình làm việc HITL, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn những điều cơ bản của phương pháp tiếp cận vòng lặp con người. 

HITL là gì? Ý nghĩa cốt lõi

Mặc dù các mô hình AI nhanh và có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, chúng vẫn có thể bị nhầm lẫn. Ví dụ, trong thị giác máy tính , một lĩnh vực AI tập trung vào việc hiểu và phân tích hình ảnh và video, một mô hình có thể đọc sai một bức ảnh mờ hoặc bỏ sót một chi tiết tinh tế. 

Điều này xảy ra vì các mô hình AI dựa vào các mẫu dữ liệu hơn là sự hiểu biết thực sự. Nếu dữ liệu không rõ ràng, thiên vị hoặc không đầy đủ, kết quả đầu ra của mô hình có thể không chính xác.

Tự động hóa vòng lặp con người đưa con người vào quá trình đào tạo để giúp các mô hình học tập hiệu quả hơn. Thay vì hoạt động hoàn toàn độc lập, các hệ thống này nhận được phản hồi thường xuyên từ con người. Mọi người sẽ xem xét kết quả đầu ra, sửa lỗi và hướng dẫn mô hình cải thiện theo thời gian.

‍

Tại sao cần có sự tham gia của con người?

Bạn có thể thắc mắc: liệu con người có thực sự cần thiết không? Điều đó có vẻ mâu thuẫn với mục tiêu chung là làm cho AI trở nên độc lập hơn không? Tuy nhiên, thực tế là các hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu, và đôi khi các tập dữ liệu không vẽ nên một bức tranh toàn cảnh.

Ví dụ, với xe tự lái , có nhiều tình huống mà mô hình AI có thể chưa hiểu hết. Nó có thể gặp khó khăn với điều kiện đường xá bất thường, chướng ngại vật bất ngờ hoặc những sự kiện hiếm gặp mà nó chưa từng gặp trước đây. Trong những trường hợp này, sự hướng dẫn của con người là một phần quan trọng giúp hệ thống học hỏi và phản ứng an toàn hơn theo thời gian.

Nhìn chung, con người là một phần thiết yếu của bất kỳ dự án AI nào. Họ quản lý và chú thích dữ liệu, xem xét kết quả đầu ra của mô hình và cung cấp phản hồi giúp hệ thống cải thiện. Nếu không có sự tham gia của con người, các giải pháp AI sẽ khó thích ứng với các tình huống phức tạp trong thế giới thực.

Hiểu vai trò của máy trong vòng lặp

Trong khi con người cung cấp sự giám sát và phản hồi, vai trò của máy móc là học hỏi từ những thông tin đầu vào đó và cải thiện theo thời gian. Các mô hình AI sử dụng sự điều chỉnh của con người để tinh chỉnh dự đoán, lấp đầy những khoảng trống dữ liệu bị thiếu hoặc chưa được gắn nhãn, và dần dần đảm nhận các nhiệm vụ ở quy mô vượt xa khả năng tự quản lý của con người. Chu kỳ phản hồi và tinh chỉnh hoặc đào tạo lại này giúp các mô hình AI trở nên đáng tin cậy hơn khi chúng xử lý thông tin mới.

Việc có sự tham gia của con người diễn ra như thế nào?

Trong quy trình làm việc AI vòng lặp thông thường, một mô hình AI xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán. Khi dự đoán không chắc chắn hoặc nhiệm vụ phức tạp, kết quả sẽ được đánh dấu để con người xem xét. Sau đó, một người sẽ kiểm tra dự đoán, thực hiện các chỉnh sửa nếu cần, và những cập nhật đó sẽ được thêm lại vào dữ liệu đào tạo. Mô hình tiếp tục học hỏi qua mỗi chu kỳ.

Vòng lặp này giúp mô hình AI cải thiện những điểm yếu. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được gắn nhãn sẵn, hệ thống còn học hỏi từ phản hồi thời gian thực. Theo thời gian, mô hình ngày càng tự tin và chính xác hơn, đặc biệt là trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như phát hiện các vật thể nhỏ trong hình ảnh hoặc xác định lỗi trong quá trình kiểm tra trực quan.

‍

HITL trong học tập có giám sát

Các ứng dụng AI sử dụng học có giám sát là một ví dụ điển hình về phương pháp tiếp cận AI có sự tham gia của con người. Các giải pháp AI này phụ thuộc vào chú thích dữ liệu, trong đó con người gắn nhãn các ví dụ để huấn luyện mô hình. 

Hầu hết các dự án thị giác máy tính đều dựa trên quy trình này, với việc gắn thẻ các đối tượng trong hình ảnh để các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể học được cách nhận dạng. Khi chú thích không rõ ràng hoặc không nhất quán, mô hình có thể học sai mẫu và gặp khó khăn trong việc thực hiện tốt.

‍

Học tập chủ động so với con người trong vòng lặp

Học tập chủ động là một phương pháp được sử dụng để tăng hiệu quả của các hệ thống con người trong vòng lặp. Thay vì yêu cầu con người xem xét từng phần dữ liệu, hệ thống AI chỉ chọn những trường hợp mà nó chưa chắc chắn. Sau đó, người đánh giá có thể tập trung vào những ví dụ cụ thể đó, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

‍

Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ như phân tích hình ảnh. Hãy xem xét một mô hình Vision AI được đào tạo để phát hiện lỗi trong ảnh sản phẩm. Phần lớn thời gian, nó đưa ra dự đoán chính xác, nhưng đôi khi gặp khó khăn với ánh sáng bất thường hoặc các mẫu hình lạ. Học tập chủ động có thể được sử dụng để đánh dấu những hình ảnh khó này để người dùng có thể can thiệp và chỉnh sửa. Sau đó, mô hình có thể kết hợp phản hồi đó và cải thiện sau mỗi chu kỳ đào tạo lại.

HITL cải thiện kết quả thị giác máy tính như thế nào?

Quy trình làm việc HITL có thể giúp các mô hình thị giác máy tính hoạt động tốt hơn bằng cách bổ sung phản hồi liên tục. Khi mọi người tham gia xem xét các kết quả chưa chắc chắn, sửa lỗi hoặc thêm nhãn còn thiếu, mô hình sẽ học cách nhận dạng đối tượng chính xác hơn và tự tin hơn. 

Quy trình này không chỉ cải thiện việc đào tạo mà còn giúp việc kiểm tra, điều chỉnh và xác thực trở nên đáng tin cậy hơn. Theo thời gian, vòng phản hồi này giúp xây dựng các giải pháp thị giác máy tính hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống thực tế.

Ví dụ về AI tương tác với con người trong thế giới thực

Tiếp theo, chúng ta hãy cùng xem qua một số ví dụ về AI có sự tham gia của con người về cách tự động hóa HITL có thể được sử dụng để cải thiện các ứng dụng Vision AI.

Chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế

So với các lĩnh vực khác, AI trong chăm sóc sức khỏe đòi hỏi độ chính xác cao hơn nhiều, đó là lý do tại sao quy trình làm việc AI của HITL lại quan trọng đến vậy. Ví dụ, trong chẩn đoán hình ảnh y tế, các mô hình AI thị giác như YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích ảnh chụp X-quang, MRI và tiêu bản bệnh lý, nhưng các chuyên gia vẫn phải xem xét kết quả để đảm bảo tính chính xác.

Giả sử một mô hình YOLO11 được huấn luyện riêng được sử dụng để phát hiện bất thường phổi tiềm ẩn trên phim chụp X-quang. Bác sĩ X-quang có thể xem xét dự đoán, xác nhận tính chính xác và sửa lỗi. Phản hồi đó sau đó có thể được thêm lại vào quá trình huấn luyện, giúp mô hình cải thiện và giảm nguy cơ báo động giả hoặc bỏ sót ca bệnh trong tương lai.

Kiểm soát và đảm bảo chất lượng

Trong sản xuất, hệ thống thị giác máy tính được sử dụng để quét các bộ phận và vật liệu để tìm lỗi, và HITL bổ sung thêm độ chính xác khi mô hình không chắc chắn. Ví dụ, trong sản xuất ô tô , một hệ thống có thể đánh dấu một phản xạ bề mặt vô hại trên một bộ phận kim loại là vết nứt. 

Kỹ thuật viên có thể xem lại kết quả, sửa lỗi và thêm phản hồi đó vào vòng lặp. Theo thời gian, quy trình này sẽ cải thiện tính nhất quán, ngay cả trong môi trường có ánh sáng thay đổi hoặc khi các bộ phận trông rất giống nhau.

Các tập dữ liệu hiếm và các nhiệm vụ trực quan chuyên biệt

Một lĩnh vực khác mà quy trình làm việc có sự tham gia của con người là rất cần thiết khi dữ liệu đào tạo bị hạn chế, chẳng hạn như trong khảo cổ học hoặc cảm biến từ xa. Trong những trường hợp này, các chuyên gia sẽ xem xét và dán nhãn một tập hợp nhỏ các ví dụ, sau đó mô hình AI sẽ sử dụng chúng để bắt đầu học. Theo thời gian, phản hồi này giúp mô hình phát hiện các mẫu cụ thể, chẳng hạn như loại cây trồng, đặc điểm đất hoặc hiện vật, ngay cả khi chỉ có một vài mẫu được dán nhãn.

Nhược điểm của quy trình làm việc có sự tham gia của con người

Mặc dù mô hình con người trong vòng lặp (human-in-the-loop) mang lại nhiều lợi ích cho học máy, nhưng nó cũng đi kèm với một số thách thức nhất định. Dưới đây là một số hạn chế cần lưu ý khi triển khai quy trình làm việc HITL:

• Quy trình làm việc chậm hơn: Vì mọi người cần xem xét và dán nhãn dữ liệu, việc đào tạo và cập nhật mất nhiều thời gian hơn so với các hệ thống hoàn toàn tự động. Điều này có thể làm chậm tốc độ sẵn sàng sử dụng các phiên bản mới của mô hình.
  ‍
• Chi phí cao hơn: Việc thuê người chú thích hoặc chuyên gia có tay nghề cao sẽ làm tăng chi phí, đặc biệt là khi làm việc với các tập dữ liệu lớn hoặc các nhiệm vụ phức tạp.
  ‍
• Khả năng mở rộng hạn chế : Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, việc duy trì sự tham gia của con người sẽ trở nên khó khăn hơn nếu không có các công cụ chuyên dụng hoặc hỗ trợ tự động hóa.
  ‍
• Sự chậm trễ trong triển khai : Sự can thiệp liên tục của con người có thể làm chậm quá trình triển khai và khiến việc cập nhật mô hình theo thời gian thực trở nên khó khăn hơn.

Những điểm chính

Học máy vòng lặp con người là một phương pháp thiết thực để huấn luyện các mô hình AI xử lý các tình huống thực tế chính xác hơn. Bằng cách bổ sung đầu vào của con người, các mô hình cải thiện nhanh hơn, phát hiện nhiều lỗi hơn và hoạt động tốt hơn với dữ liệu phức tạp. 

Học tập chủ động giúp quá trình này thậm chí còn hiệu quả hơn bằng cách yêu cầu mô hình chỉ yêu cầu trợ giúp khi không chắc chắn. Kết hợp với nhau, những phương pháp này có thể giúp xây dựng các mô hình AI đáng tin cậy và hiệu quả hơn.

Kết nối với cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu sâu hơn về AI. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu về những đổi mới như AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong bán lẻ . Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!