Giải thích về học máy có sự tham gia của 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 bảng tin 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 sai lầm. Chúng có thể bỏ sót các chi tiết quan trọng hoặc hiểu sai những gì chúng 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 có sự tham gia của con người (human-in-the-loop - HITL). Phương pháp này kết hợp sự phán đoán của con người với hiệu suất của máy tính. Con người tham gia vào việc đào tạo, đánh giá và tinh chỉnh hiệu suất của model AI theo thời gian.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ý nghĩa của AI có sự tham gia của con người, cách thức hoạt động và các ứng dụng thực tế của nó. Hãy cùng bắt đầu nhé!

Link to this sectionCác khái niệm cơ bản về HITL#

Trước khi tìm hiểu sâu hơn về tầm quan trọng của các quy trình HITL, hãy cùng xem xét các kiến thức cơ bản về phương pháp này.

Link to this sectionHITL là gì? Ý nghĩa cốt lõi#

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

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, có sai lệch hoặc không đầy đủ, đầu ra của model có thể không chính xác.

Quy trình tự động hóa có sự tham gia của con người đưa con người vào quy trình đào tạo để giúp các model học tập hiệu quả hơn. Thay vì hoạt động hoàn toàn độc lập, các hệ thống này nhận phản hồi thường xuyên từ con người. Con người đánh giá các đầu ra, sửa lỗi và hướng dẫn model khi nó cải thiện theo thời gian.

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

Link to this sectionTại sao cần phải có con người tham gia vào quy trình (human-in-the-loop)?#

Bạn có thể đang tự hỏi: liệu sự can thiệp của con người có thực sự cần thiết không? Chẳng phải điều đó đi ngược lại mục tiêu chung là làm cho AI trở nên độc lập hơn sao? Tuy nhiên, thực tế là các hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu, và đôi khi các tập dữ liệu không cung cấp một bức tranh toàn diện.

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

Nhìn chung, con người là một phần quan trọng trong bất kỳ dự án AI nào. Họ quản lý và chú giải dữ liệu, đánh giá đầu ra của model và cung cấp phản hồi giúp hệ thống cải thiện. Nếu không có con người tham gia (human-in-the-loop), các giải pháp AI sẽ khó lòng thích nghi với những tình huống phức tạp trong thế giới thực.

Link to this sectionHiểu về vai trò của máy tính trong quy trình#

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

Link to this sectionQuy trình human-in-the-loop hoạt động như thế nào?#

Trong một quy trình AI human-in-the-loop điển hình, một model AI xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán. Khi model không chắc chắn hoặc nhiệm vụ phức tạp, kết quả sẽ được gắn cờ để con người đánh giá. Sau đó, một người sẽ kiểm tra dự đoán, thực hiện các điều chỉnh nếu cần và các cập nhật đó sẽ được đưa trở lại dữ liệu đào tạo. Model tiếp tục học hỏi sau mỗi chu kỳ.

Chu trình này giúp model AI cải thiện ở những lĩnh vực mà nó gặp khó khăn. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đã dán nhãn trước, hệ thống còn học hỏi từ phản hồi theo thời gian thực. Theo thời gian, model trở nên tự tin và chính xác hơn, đặc biệt là trong các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như phát hiện các vật thể nhỏ trong hình ảnh hoặc xác định các khiếm khuyết trong quá trình kiểm tra trực quan.

Hình 2. Tổng quan về phương pháp human-in-the-loop (Nguồn)

Link to this sectionHITL trong học máy có giám sát (supervised learning)#

Các ứng dụng AI sử dụng học máy có giám sát là một ví dụ tuyệt vời về phương pháp human-in-the-loop trong AI. Những giải pháp AI này phụ thuộc vào việc chú giải dữ liệu, nơi con người dán nhãn các ví dụ để đào tạo model.

Hầu hết các dự án thị giác máy tính đều dựa vào quy trình này, với việc 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 chú giải không rõ ràng hoặc không nhất quán, model có thể học sai các pattern và gặp khó khăn khi thực hiện.

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

Link to this sectionActive learning so với human-in-the-loop#

Active learning là một phương pháp được sử dụng để làm cho các hệ thống human-in-the-loop trở nên hiệu quả hơn. Thay vì yêu cầu con người đánh giá mọi dữ liệu, hệ thống AI chỉ chọn những trường hợp mà nó không chắc chắn. Các chuyên gia đánh giá sau đó có thể tập trung vào những ví dụ cụ thể đó, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

Hình 4. Active learning là gì? Hình ảnh của tác giả.

Phương pháp này đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ như phân tích hình ảnh. Hãy xem xét một model AI thị giác được đào tạo để phát hiện khiếm khuyết trong ảnh sản phẩm. Hầu hết thời gian, nó đưa ra các dự đoán chính xác, nhưng đôi khi nó gặp khó khăn với ánh sáng bất thường hoặc các pattern lạ. Active learning có thể được sử dụng để gắn cờ những hình ảnh khó đó để con người có thể can thiệp và thực hiện điều chỉnh. Sau đó, model có thể kết hợp phản hồi đó và cải thiện sau mỗi chu kỳ đào tạo lại.

Link to this sectionHITL cải thiện kết quả thị giác máy tính như thế nào?#

Các quy trình HITL có thể giúp các model thị giác máy tính hoạt động tốt hơn nhờ việc bổ sung phản hồi liên tục. Khi con người can thiệp để đánh giá các kết quả không chắc chắn, sửa lỗi hoặc thêm các nhãn còn thiếu, model sẽ học cách nhận diện vật thể chính xác hơn và với độ tin cậy cao hơn.

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

Link to this sectionCác ví dụ thực tế về AI có sự tham gia của con người#

Tiếp theo, hãy cùng điểm qua một số ví dụ về cách tự động hóa HITL có thể được sử dụng để cải thiện các ứng dụng AI thị giác.

Link to this sectionChăm sóc sức khỏe và chẩn đoán 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 các quy trình AI HITL lại quan trọng như vậy. Ví dụ, trong chẩn đoán hình ảnh y tế, các model AI thị giác như YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích X-quang, MRI và các tiêu bản bệnh học, nhưng các chuyên gia vẫn đánh giá lại kết quả để đảm bảo độ chính xác.

Giả sử một model YOLO11 được đào tạo tùy chỉnh được sử dụng để phát hiện khả năng bất thường ở phổi trên ảnh X-quang. Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể đánh giá dự đoán đó, xác nhận xem nó có chính xác không và sửa mọi sai sót. Phản hồi đó sau đó có thể được đưa trở lại quy trình đào tạo, giúp model cải thiện và giảm thiểu khả năng báo động giả hoặc bỏ sót bệnh trong tương lai.

Link to this sectionKiểm soát và đảm bảo chất lượng#

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

Một kỹ thuật viên có thể đánh giá lại kết quả, sửa sai sót và đưa phản hồi đó vào vòng lặp. Theo thời gian, quy trình này cải thiện tính nhất quán, ngay cả trong các môi trường có ánh sáng thay đổi hoặc khi các bộ phận trông rất giống nhau.

Link to this sectionCác tập dữ liệu hiếm và các nhiệm vụ thị giác chuyên biệt#

Một lĩnh vực khác mà quy trình human-in-the-loop rất cần thiết là khi dữ liệu đào tạo bị hạn chế, chẳng hạn như trong khảo cổ học hoặc viễn thám. Trong những trường hợp này, các chuyên gia đánh giá và dán nhãn một tập hợp nhỏ các ví dụ, mà model AI sử dụng để bắt đầu học hỏi. Theo thời gian, phản hồi này giúp model phát hiện các pattern cụ thể, như loại cây trồng, đặc điểm đất hoặc cổ vật, ngay cả khi chỉ có sẵn một vài mẫu được dán nhãn.

Link to this sectionNhững nhược điểm của quy trình human-in-the-loop#

Mặc dù học máy có sự tham gia của con người mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng đi kèm với một số thách thức nhất định. Dưới đây là một vài hạn chế cần lưu ý khi triển khai quy trình HITL:

• Quy trình chậm hơn: Vì con người cần đánh giá và dán nhãn dữ liệu, việc đào tạo và cập nhật sẽ mất nhiều thời gian hơn so với các hệ thống tự động hoàn toàn. Điều này có thể làm chậm tốc độ sẵn sàng của các phiên bản model mới.
• Chi phí cao hơn: Việc thuê các chuyên gia dán nhãn hoặc chuyên gia chuyên môn 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 sự hỗ trợ của tự động hóa.
• Trì hoãn triển khai: Sự tham gia liên tục của con người có thể làm chậm quá trình triển khai và gây khó khăn cho việc cập nhật model trong thời gian thực.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Học máy có sự tham gia của con người là một cách thực tế để đào tạo các model AI nhằm xử lý các tình huống thực tế chính xác hơn. Bằng cách bổ sung thông tin từ con người, các model cải thiện nhanh hơn, phát hiện được nhiều lỗi hơn và hoạt động tốt hơn với dữ liệu phức tạp.

Active learning làm cho quy trình này trở nên hiệu quả hơn nữa bằng cách yêu cầu model chỉ hỏi sự trợ giúp khi nó không chắc chắn. Cùng với nhau, các phương pháp này giúp xây dựng các model 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. Hãy 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 giải pháp với thị giác máy tính ngay hôm nay!