inteligência artificial está rapidamente se tornando onipresente, com empresas de vários setores usando IA para oferecer um atendimento excepcional ao cliente, aumentar a produtividade, simplificar as operações e trazer para casa o ROI.
No entanto, as empresas acreditam que a implementação de soluções baseadas em IA é uma solução única e continuará a fazer sua mágica funcionar de maneira brilhante. No entanto, não é assim que a IA funciona. Mesmo se você for a organização mais inclinada à IA, você deve ter humano no circuito (HITL) para minimizar os riscos e maximizar os benefícios.
Mas a intervenção humana é necessária em projetos de IA? Vamos descobrir.
A IA capacita as empresas a obter automação, obter insights, prever demanda e vendas e fornecer atendimento ao cliente impecável. No entanto, os sistemas de IA não são autossustentáveis. Sem intervenção humana, a IA pode ter consequências indesejadas. Por exemplo, a Zillow, uma empresa imobiliária digital movida a IA, teve que fechar as portas porque seu algoritmo proprietário não conseguiu entregar resultados precisos.
A intervenção humana é uma necessidade do processo e um requisito de reputação, financeiro, ético e regulatório. Deve haver um humano atrás da máquina para garantir que as verificações e balanços da IA estejam em vigor.
De acordo com este relatório da IBM, o principais barreiras para a adoção da IA incluem falta de habilidades de IA (34%), muita complexidade de dados (24%) e outros. Uma solução de IA é tão boa quanto os dados alimentados nela. Dados confiáveis e imparciais e o algoritmo determinam a eficácia do projeto.
O que é um Human-in-the-Loop?
Os modelos de IA não podem fazer previsões 100% precisas, pois sua compreensão do ambiente é baseada em modelos estatísticos. Para evitar a incerteza, o feedback dos humanos ajuda o sistema de IA a ajustar e ajustar sua compreensão do mundo.
Humano-no-circuito (HITL) é um conceito usado no desenvolvimento de soluções de IA, aproveitando a máquina e inteligência humana. Em uma abordagem HITL convencional, o envolvimento humano ocorre em um ciclo contínuo de treinamento, ajuste fino, teste e retreinamento.
Benefícios de um modelo HITL
Um modelo HITL tem várias vantagens para treinamento de modelo baseado em ML, especialmente quando dados de treinamento é escasso ou em cenários extremos. Além disso, em comparação com uma solução totalmente automatizada, um método HITL oferece resultados mais rápidos e eficazes. Ao contrário dos sistemas automatizados, os seres humanos têm a capacidade inata de extrair rapidamente de suas experiências e conhecimentos para descobrir soluções para problemas.
Finalmente, em comparação com uma solução totalmente manual ou totalmente automatizada, ter um modelo híbrido ou human-in-the-loop pode ajudar as empresas a controlar o nível de automação enquanto expandem a automação inteligente. Ter uma abordagem HITL ajuda a melhorar a segurança e a precisão da tomada de decisões de IA.
Desafios ao implementar um Human-in-the-Loop
Implementar HITL não é uma tarefa fácil, especialmente porque o sucesso de uma solução de IA depende da qualidade dos dados de treinamento usados para treinar o sistema.
Juntamente com os dados de treinamento, você também precisa de pessoas equipadas para lidar com os dados, ferramentas e técnicas para operar naquele ambiente específico. Por fim, o sistema de IA deve ser integrado com êxito aos fluxos de trabalho e tecnologias legados para aumentar a produtividade e a eficiência.
Aplicações potenciais
O HITL é usado para fornecer dados rotulados com precisão para treinamento de modelo de ML. Após a rotulagem, a próxima etapa é ajustar os dados com base no modelo, classificando os casos extremos, superajustando ou atribuindo novas categorias. Em cada passo, interação humana é fundamental, pois o feedback contínuo pode ajudar a tornar o modelo de ML mais inteligente, preciso e rápido.
Embora a inteligência artificial atenda a vários setores, ela é amplamente usada na área da saúde. Para melhorar a eficiência dos recursos de diagnóstico da ferramenta de IA, ela deve ser guiada e treinada por humanos.
O que é aprendizado de máquina Human-in-the-Loop?
Humano-no-aprendizado de máquina em loop denota o envolvimento de humanos durante o treinamento e implantação de modelos baseados em ML. Usando esse método, o modelo de ML é treinado para entender e retribuir com base na intenção do usuário, e não no conteúdo pré-criado. Dessa forma, os usuários podem experimentar soluções personalizadas e personalizadas para suas consultas. À medida que mais e mais pessoas usam o software, sua eficiência e precisão podem ser aprimoradas com base no feedback do HITL.
Como um HITL melhora o Machine Learning?
Human-in-the-loop melhora a eficiência do modelo de aprendizado de máquina de três maneiras. Eles são:
Comentários: Um dos principais objetivos da abordagem HITL é fornecer feedback ao sistema, o que permite que a solução de IA aprenda, implemente e faça previsões precisas.
Autenticar: A intervenção humana pode ajudar a verificar a autenticidade e precisão das previsões feitas por algoritmos de aprendizado de máquina.
Sugerir Melhorias: Os humanos são hábeis em identificar áreas de melhoria e sugerir mudanças necessárias para o sistema.
Casos de uso
Alguns dos casos de uso proeminentes do HITL são:
A Netflix usa human-in-the-loop para gerar recomendações de filmes e programas de TV com base no histórico de pesquisa anterior do usuário.
O mecanismo de pesquisa do Google funciona com base nos princípios 'Human-in-the-Loop' para selecionar o conteúdo com base nas palavras usadas na consulta de pesquisa.
Mitos do uso do termo “Human on the Loop”
Nem tudo sobre human-in-the-loop é cor-de-rosa e confiável. Há uma disputa séria entre os especialistas contra aqueles que pedem mais "interferência humana" nos sistemas de IA.
Se os humanos estão dentro, ou em qualquer lugar perto do circuito para supervisionar sistemas complexos como IA, isso pode levar a consequências indesejadas. As soluções automatizadas baseadas em IA estão tomando decisões em milissegundos, o que torna praticamente impossível que os humanos façam uma interação significativa com o sistema.
- É impossível para um ser humano interagir significativamente com todas as partes da IA (os sensores, dados, atuadores e algoritmo de ML) ao entender e supervisionar essas partes móveis interdependentes.
- Nem todos podem revisar códigos embutidos no sistema em tempo real. A contribuição de um especialista humano é necessária no estágio inicial de construção e durante todo o ciclo de vida.
- Os sistemas baseados em IA são necessários para tomar decisões em frações de segundo e sensíveis ao tempo. E fazer os humanos interromperem o ímpeto e a continuidade desses sistemas é praticamente impossível.
- Existem maiores riscos associados ao HITL quando a intervenção é em locais remotos. Tempo de atraso, problemas de rede, problemas de largura de banda e outros atrasos podem afetar o projeto. Além disso, as pessoas tendem a ficar entediadas ao lidar com máquinas autônomas.
- Com a automação crescendo aos trancos e barrancos, as habilidades necessárias para entender esses sistemas complexos diminuem. Além de habilidades interdisciplinares e uma bússola ética, é essencial entender o contexto do sistema e determinar a extensão dos humanos no loop.
Compreender os mitos associados à abordagem human-in-the-loop ajudará a desenvolver soluções de IA éticas, legalmente compatíveis e eficazes.
Como uma empresa tentando desenvolver soluções de IA, você precisa se perguntar o que significa “humano no loop” e se qualquer humano pode fazer uma pausa, refletir, analisar e tomar as medidas apropriadas enquanto trabalha na máquina.
Um sistema Human-in-the-Loop é escalável?
Embora o método HITL seja normalmente usado durante as fases iniciais do desenvolvimento de aplicativos de IA, ele deve ser escalável à medida que o aplicativo cresce. Ter um humano no loop pode tornar a escalabilidade um desafio, pois ela se torna cara, não confiável e demorada. Duas soluções podem tornar a escalabilidade uma possibilidade: uma, usando um modelo de ML interpretável e a outra, um algoritmo de aprendizado online.
O primeiro pode ser visto mais como um resumo detalhado dos dados que podem ajudar o modelo HITL a lidar com grandes quantidades de dados. No último modelo, o algoritmo aprende continuamente e se adapta ao novo sistema e condições.
Human-in-the-Loop: as considerações éticas
Como humanos, nos orgulhamos de ser os porta-bandeiras da ética e da decência. Tomamos decisões com base em nosso raciocínio ético e prático.
Mas o que acontecerá se um robô desobedecer a uma ordem humana devido à urgência da situação?
Como ele reagiria e agiria sem intervenção humana?
A ética depende do propósito do que o robô está programado para fazer. Se o sistemas automatizados limitam-se à limpeza ou à lavanderia, seu impacto na vida ou na saúde humana é mínimo. Por outro lado, se o robô for programado para executar tarefas críticas e complexas de vida ou morte, ele deve ser capaz de decidir se obedece ou não às ordens.
A solução para esse dilema é adquirir um conjunto de dados de informações coletivas sobre a melhor forma de treinar máquinas autônomas para lidar com dilemas éticos.
Usando essas informações, podemos fornecer ampla sensibilidade humana aos robôs. Em um aprendizagem supervisionada sistema, os humanos coletam dados e treinam os modelos usando sistemas de feedback. Com feedback humano no loop, o sistema de IA pode ser construído para compreender o contexto socioeconômico, relações interpessoais, inclinações emocionais e considerações éticas.
É melhor ter um humano atrás da máquina!
Modelos de aprendizado de máquina prosperar com o poder de dados confiáveis, precisos e de qualidade que são marcados, rotulados e anotados. E esse processo é realizado por humanos e, com esses dados de treinamento, um modelo de ML é capaz de analisar, entender e agir por conta própria. A intervenção humana é crítica em todas as etapas - fornecendo sugestões, feedback e correções.
Portanto, se sua solução baseada em IA está sofrendo com a desvantagem de dados insuficientemente marcados e rotulados, forçando você a obter resultados menos do que perfeitos, você precisa fazer parceria com Shaip, o especialista em coleta de dados líder de mercado.
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