Giải thích về machine learning có con người tham gia (HITL)

Ngày nay, chúng ta có xu hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (ML) thường xuyên hơn mình nhận ra. 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 hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, ngay cả những hệ thống AI tiên tiến nhất cũng có thể mắc lỗi. Chúng có thể bỏ sót các chi tiết quan trọng hoặc hiểu sai những gì chúng nhìn thấy. Để cải thiện kết quả, nhiều nhà phát triển và người đam mê AI đang chuyển sang một phương pháp có tên là AI có con người tham gia (HITL). Phương pháp này kết hợp phán đoán của con người với hiệu suất của machine. Con người tham gia để huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh hiệu suất của model AI theo thời gian.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu AI có con người tham gia là gì, cách thức hoạt động và những ứng dụng trong thực tế. Hãy bắt đầu!

Các khái niệm nền tảng về HITL#

Trước khi đi sâu vào tầm quan trọng của các workflow HITL, hãy cùng xem xét kỹ hơn những khái niệm cơ bản của phương pháp có con người tham gia.

HITL là gì? Ý nghĩa cốt lõi#

Mặc dù các model AI có tốc độ cao và khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, chúng vẫn có thể bị nhầm lẫn. Ví dụ, trong thị giác máy tính, một phân ngành của AI tập trung vào việc hiểu và phân tích hình ảnh, video, model có thể đọc sai một bức ảnh bị mờ hoặc bỏ sót một chi tiết khó nhận thấy.

Điều này xảy ra vì các model AI dựa vào các pattern trong dữ liệu thay vì sự hiểu biết thực sự. Nếu dữ liệu không rõ ràng, bị thiên lệch hoặc không đầy đủ, đầu ra của model có thể không chính xác.

Tự động hóa có con người tham gia đưa con người vào quy trình huấn luyện để giúp các model học hiệu quả hơn. Thay vì hoạt động hoàn toàn độc lập, các hệ thống này thường xuyên tiếp nhận feedback từ con người. Con người đánh giá đầu ra, sửa lỗi và định hướng cho model khi model cải thiện theo thời gian.

Hình 1. Tự động hóa có con người tham gia là gì? (Nguồn)

Vì sao cần có con người tham gia?#

Bạn có thể thắc mắc: liệu sự tham gia của con người có thực sự cần thiết không? Điều đó có vẻ mâu thuẫn với mục tiêu chung là làm cho AI độc lập hơn, phải không? Tuy nhiên, thực tế là các hệ thống AI học từ dữ liệu, và đôi khi các dataset không thể hiện một cách toàn diện.

Ví dụ, với xe tự lái, có nhiều tình huống mà model AI có thể không hiểu đầy đủ. Model có thể gặp khó khăn trước điều kiện đường sá bất thường, chướng ngại vật bất ngờ hoặc những sự kiện hiếm gặp mà model chưa từng thấy. Trong các trường hợp này, hướng dẫn của con người là một phần quan trọng giúp hệ thống học hỏi và phản hồi an toàn hơn theo thời gian.

Nhìn chung, con người là một phần quan trọng trong mọi dự án AI. Họ tuyển chọn và gắn nhãn dữ liệu, đánh giá đầu ra của model và cung cấp feedback giúp hệ thống cải thiện. Nếu không có con người tham gia, các giải pháp AI sẽ gặp khó khăn khi thích ứng với những tình huống phức tạp trong thế giới thực.

Tìm hiểu vai trò của machine trong vòng lặp#

Trong khi con người cung cấp giám sát và feedback, vai trò của machine là học từ đầu vào đó và cải thiện theo thời gian. Các model AI sử dụng những điều chỉnh của con người để tinh chỉnh dự đoán, bổ sung các phần còn thiếu khi dữ liệu bị thiếu hoặc chưa được gắn nhãn, đồng thời dần đảm nhận các tác vụ ở quy mô vượt xa khả năng xử lý độc lập của con người. Chu kỳ feedback và tinh chỉnh hoặc huấn luyện lại này giúp các model AI trở nên đáng tin cậy hơn khi xử lý thông tin mới.

Việc có con người tham gia hoạt động như thế nào?#

Trong một workflow AI có con người tham gia điển hình, một model AI xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán. Khi model không chắc chắn hoặc tác vụ phức tạp, kết quả sẽ được đánh dấu để con người đánh giá. Sau đó, một người kiểm tra dự đoán, sửa lỗi nếu cần, và những cập nhật đó được bổ sung trở lại vào dữ liệu huấn luyện. Model tiếp tục học qua mỗi chu kỳ.

Vòng lặp này giúp model AI cải thiện ở những lĩnh vực model gặp khó khăn. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được gắn nhãn trước, hệ thống còn học từ feedback theo thời gian thực. Theo thời gian, model trở nên tự tin và chính xác hơn, đặc biệt trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như phát hiện vật thể nhỏ trong hình ảnh hoặc xác định lỗi trong quá trình kiểm tra bằng thị giác.

Hình 2. Tổng quan về phương pháp có con người tham gia (Nguồn)

HITL trong supervised learning#

Các ứng dụng AI sử dụng supervised learning là một ví dụ điển hình về phương pháp AI có con người tham gia. Những giải pháp AI này phụ thuộc vào việc gắn nhãn dữ liệu, trong đó con người gắn nhãn các ví dụ để huấn luyện model.

Hầu hết các dự án thị giác máy tính đều dựa vào quy trình này, trong đó con người gắn thẻ các vật thể trong hình ảnh để các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể học cách nhận diện. Khi các annotation không rõ ràng hoặc không nhất quán, model có thể học sai pattern và gặp khó khăn khi đạt hiệu suất tốt.

Hình 3. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLO11 để phát hiện vật thể trong hình ảnh.

Active learning và human-in-the-loop#

Active learning là một phương pháp được sử dụng để làm cho các hệ thống có con người tham gia hiệu quả hơn. Thay vì yêu cầu con người đánh giá mọi phần dữ liệu, hệ thống AI chỉ chọn những trường hợp mà hệ thống không chắc chắn. Sau đó, người đánh giá có thể tập trung vào các ví dụ cụ thể đó, tiết kiệm thời gian và công sức.

Hình 4. Active learning là gì? Hình ảnh do tác giả thực hiện.

Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với các tác vụ như phân tích hình ảnh. Hãy xem xét một model AI thị giác được huấn luyện để phát hiện lỗi trong ảnh sản phẩm. Phần lớn thời gian, model đưa ra các dự đoán chính xác, nhưng đôi khi gặp khó khăn với ánh sáng bất thường hoặc các pattern chưa quen thuộc. Có thể sử dụng active learning để đánh dấu những hình ảnh khó đó để con người can thiệp và sửa lỗi. Sau đó, model có thể tích hợp feedback đó và cải thiện qua mỗi chu kỳ huấn luyện lại.

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

Các workflow HITL có thể giúp các model thị giác máy tính đạt hiệu suất tốt hơn bằng cách bổ sung feedback liên tục. Khi con người can thiệp để đánh giá các kết quả không chắc chắn, sửa lỗi hoặc bổ sung nhãn còn thiếu, model học cách nhận diện vật thể chính xác hơn và tự tin hơn.

Quy trình này không chỉ cải thiện việc huấn luyện. Nó còn giúp việc kiểm thử, tinh chỉnh và validation trở nên đáng tin cậy hơn. Theo thời gian, vòng lặp feedback giúp xây dựng các giải pháp thị giác máy tính hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống thực tế.

Các ví dụ thực tế về AI có con người tham gia#

Tiếp theo, hãy cùng xem qua một số ví dụ về AI có con người tham gia, cho thấy cách sử dụng tự động hóa HITL để cải thiện các ứng dụng AI thị giác.

Chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán hình ảnh y khoa#

So với các lĩnh vực khác, AI trong chăm sóc sức khỏe đòi hỏi độ chính xác cao hơn nhiều, đó là lý do các workflow AI HITL rất quan trọng. Ví dụ, trong chẩn đoán hình ảnh y khoa, các model AI thị giác như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích ảnh X-quang, MRI và lam bệnh học, nhưng các chuyên gia vẫn đánh giá kết quả để đảm bảo tính chính xác.

Giả sử một model Ultralytics YOLO11 được huấn luyện tùy chỉnh được sử dụng để phát hiện một bất thường có thể xảy ra ở phổi trong ảnh X-quang. Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể đánh giá dự đoán, xác nhận dự đoán có chính xác hay không và sửa mọi lỗi. Sau đó, feedback đó có thể được đưa trở lại quy trình huấn luyện, giúp model cải thiện và giảm khả năng cảnh báo giả hoặc bỏ sót ca bệnh trong tương lai.

Kiểm soát và đảm bảo chất lượng#

Trong sản xuất, các hệ thống thị giác máy tính được sử dụng để quét linh kiện và vật liệu nhằm phát hiện lỗi, còn HITL bổ sung một lớp chính xác khi model không chắc chắn. Chẳng hạn, trong sản xuất ô tô, một hệ thống có thể đánh dấu phản chiếu vô hại trên bề mặt của một linh kiện kim loại là vết nứt.

Kỹ thuật viên có thể đánh giá kết quả, sửa lỗi và thêm feedback đó vào vòng lặp. Theo thời gian, quy trình này cải thiện tính nhất quán, ngay cả trong môi trường có ánh sáng thay đổi hoặc khi các linh kiện trông rất giống nhau.

Dataset hiếm và các tác vụ thị giác chuyên biệt#

Một lĩnh vực khác mà các workflow có con người tham gia đóng vai trò thiết yếu là khi dữ liệu huấn luyện bị hạn chế, chẳng hạn như trong khảo cổ học hoặc viễn thám. Trong những trường hợp này, các chuyên gia đánh giá và gắn nhãn một tập hợp nhỏ các ví dụ để model AI sử dụng làm nền tảng học ban đầu. Theo thời gian, feedback này giúp model phát hiện các pattern cụ thể, chẳng hạn như loại cây trồng, đặc điểm đất hoặc hiện vật, ngay cả khi chỉ có một số ít mẫu được gắn nhãn.

Nhược điểm của các workflow có con người tham gia#

Mặc dù human-in-the-loop mang lại nhiều lợi ích cho machine learning, phương pháp này cũng đi kèm một số thách thức. Dưới đây là một vài hạn chế cần lưu ý khi triển khai các workflow HITL:

• Workflow chậm hơn: Vì con người cần đánh giá và gắn nhãn dữ liệu, quá trình huấn luyện và cập nhật mất nhiều thời gian hơn so với các hệ thống hoàn toàn tự động. Điều này có thể làm chậm thời điểm các phiên bản mới của model sẵn sàng được sử dụng.
• Chi phí cao hơn: Việc thuê các nhân sự gắn nhãn có kỹ năng hoặc chuyên gia làm tăng chi phí, đặc biệt khi làm việc với dataset lớn hoặc các tác vụ phức tạp.
• Khả năng mở rộng hạn chế: Khi khối lượng dữ liệu tăng, việc duy trì sự tham gia của con người trở nên khó khăn hơn nếu không có các công cụ chuyên dụng hoặc hỗ trợ tự động hóa.
• Chậm triển khai: Sự tham gia thường xuyên của con người có thể làm chậm quá trình triển khai và khiến việc cập nhật model theo thời gian thực trở nên khó khăn hơn.

Những điểm chính#

Machine learning có con người tham gia là một phương pháp thực tiễn để huấn luyện các model AI xử lý các tình huống thực tế chính xác hơn. Bằng cách bổ sung sự tham gia của con người, các model cải thiện nhanh hơn, phát hiện nhiều lỗi hơn và hoạt động tốt hơn với dữ liệu phức tạp.

Active learning giúp quy trình này hiệu quả hơn nữa bằng cách để model chỉ yêu cầu trợ giúp khi không chắc chắn. Kết hợp với nhau, các phương pháp này có thể giúp xây dựng những model AI đáng tin cậy và hiệu quả hơn.

Kết nối với cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository 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 và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!