Inteligencia Artificial se está convirtiendo rápidamente en omnipresente, con empresas de diversas industrias que utilizan IA para brindar un servicio al cliente excepcional, aumentar la productividad, optimizar las operaciones y llevar a casa el ROI.
Sin embargo, las empresas creen que la implementación de soluciones basadas en IA es una solución única y seguirá haciendo su magia de manera brillante. Sin embargo, no es así como funciona la IA. Incluso si usted es la organización más inclinada a la IA, debe tener humano en el bucle (HITL) para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios.
Pero, ¿se requiere la intervención humana en los proyectos de IA? Vamos a averiguar.
La IA permite a las empresas lograr la automatización, obtener información, pronosticar la demanda y las ventas, y brindar un servicio al cliente impecable. Sin embargo, los sistemas de IA no son autosuficientes. Sin la intervención humana, la IA puede tener consecuencias no deseadas. Por ejemplo, Zillow, una firma inmobiliaria digital impulsada por IA, tuvo que cerrar porque su algoritmo patentado no pudo entregar resultados precisos.
La intervención humana es una necesidad del proceso y un requisito de reputación, financiero, ético y regulatorio. debería haber un humano detrás de la máquina para garantizar que los controles y equilibrios de AI estén en su lugar.
Según este informe de IBM, la principales barreras para la adopción de IA incluyen la falta de habilidades de IA (34%), demasiada complejidad de datos (24%) y otros. Una solución de IA es tan buena como los datos que se introducen en ella. Los datos confiables e imparciales y el algoritmo determinan la efectividad del proyecto.
¿Qué es un Human-in-the-Loop?
Los modelos de IA no pueden hacer predicciones 100 % precisas, ya que su comprensión del entorno se basa en modelos estadísticos. Para evitar la incertidumbre, los comentarios de los humanos ayudan al sistema de inteligencia artificial a modificar y ajustar su comprensión del mundo.
Humano-en-el-bucle (HITL) es un concepto utilizado en el desarrollo de soluciones de IA mediante el aprovechamiento de la máquina y Inteligencia humana. En un enfoque HITL convencional, la participación humana ocurre en un ciclo continuo de entrenamiento, ajuste, prueba y reentrenamiento.
Beneficios de un modelo HITL
Un modelo HITL tiene varias ventajas para el entrenamiento de modelos basado en ML, especialmente cuando datos de entrenamiento es escaso o en escenarios extremos. Además, en comparación con una solución totalmente automatizada, un método HITL ofrece resultados más rápidos y efectivos. A diferencia de los sistemas automatizados, los humanos tienen la capacidad innata de aprovechar rápidamente sus experiencias y conocimientos para encontrar soluciones a los problemas.
Finalmente, en comparación con una solución completamente manual o completamente automatizada, tener un modelo humano en el circuito o híbrido puede ayudar a las empresas a controlar el nivel de automatización mientras expanden la automatización inteligente. Tener un enfoque HITL ayuda a mejorar la seguridad y precisión de la toma de decisiones de IA.
Desafíos al implementar un Human-in-the-Loop
Implementar HITL no es una tarea fácil, especialmente porque el éxito de una solución de IA depende de la calidad de los datos de entrenamiento utilizados para entrenar el sistema.
Junto con los datos de capacitación, también necesita personas equipadas para manejar los datos, las herramientas y las técnicas para operar en ese entorno en particular. Finalmente, el sistema de IA debe integrarse con éxito en los flujos de trabajo y tecnologías heredados para aumentar la productividad y la eficiencia.
Aplicaciones potenciales
HITL se utiliza para proporcionar datos etiquetados con precisión para el entrenamiento del modelo ML. Después de etiquetar, el siguiente paso es ajustar los datos en función del modelo mediante la clasificación de casos extremos, el sobreajuste o la asignación de nuevas categorías. En cada paso, interacción humana es fundamental, ya que la retroalimentación continua puede ayudar a que el modelo de ML sea más inteligente, más preciso y más rápido.
Aunque la inteligencia artificial atiende a varias industrias, se usa ampliamente en el cuidado de la salud. Para mejorar la eficiencia de las capacidades de diagnóstico de la herramienta de IA, debe ser guiada y entrenada por humanos.
¿Qué es el aprendizaje automático Human-in-the-Loop?
Humano-en-el-bucle Aprendizaje automático denota la participación de humanos durante el entrenamiento y la implementación de modelos basados en ML. Con este método, el modelo ML se entrena para comprender y corresponder en función de la intención del usuario en lugar del contenido prediseñado. De esta manera, los usuarios pueden experimentar soluciones personalizadas y personalizadas para sus consultas. A medida que más y más personas usen el software, su eficiencia y precisión se pueden mejorar en función de los comentarios de HITL.
¿Cómo mejora un HITL el aprendizaje automático?
Human-in-the-loop mejora la eficiencia del modelo de aprendizaje automático de tres maneras. Están:
Realimentación: Uno de los propósitos principales del enfoque HITL es proporcionar retroalimentación al sistema, lo que permite que la solución de IA aprenda, implemente y genere predicciones precisas.
Authenticate: La intervención humana puede ayudar a verificar la autenticidad y precisión de las predicciones hechas por algoritmos de aprendizaje automático.
Sugerir mejoras: Los humanos son expertos en identificar áreas de mejora y sugerir cambios necesarios para el sistema.
Casos de uso
Algunos de los casos de uso destacados de HITL son:
Netflix usa human-in-the-loop para generar recomendaciones de películas y programas de televisión basadas en el historial de búsqueda anterior del usuario.
El motor de búsqueda de Google funciona según los principios de 'Human-in-the-Loop' para seleccionar contenido en función de las palabras utilizadas en la consulta de búsqueda.
Mitos sobre el uso del término "humano en el circuito"
No todo lo relacionado con humanos en el circuito es color de rosa y confiable. Existe una seria disputa entre los expertos contra quienes piden más "interferencia humana" en los sistemas de IA.
Ya sea que los humanos estén dentro, sobre o cerca del circuito para supervisar sistemas complejos como la IA, podría tener consecuencias no deseadas. Las soluciones automatizadas basadas en IA toman decisiones en milisegundos, lo que hace que sea prácticamente imposible que los humanos interactúen significativamente con el sistema.
- Es imposible que un ser humano interactúe significativamente con todas las piezas de la IA (los sensores, los datos, los actuadores y el algoritmo de ML) al comprender y supervisar estas partes móviles interdependientes.
- No todo el mundo puede revisar los códigos incrustados en el sistema en tiempo real. Se requiere la contribución de un experto humano en la etapa de construcción inicial y durante todo el ciclo de vida.
- Se requieren sistemas basados en IA para tomar decisiones sensibles al tiempo en una fracción de segundo. Y que los humanos detengan el impulso y la continuidad de estos sistemas es prácticamente imposible.
- Hay mayores riesgos asociados con HITL cuando la intervención es en lugares remotos. El tiempo de retraso, los problemas de red, los problemas de ancho de banda y otros retrasos pueden afectar el proyecto. Además, la gente tiende a aburrirse cuando se trata de máquinas autónomas.
- Con la automatización creciendo a pasos agigantados, las habilidades necesarias para comprender estos sistemas complejos disminuyen. Además de las habilidades interdisciplinarias y una brújula ética, es esencial comprender el contexto del sistema y determinar la extensión de los humanos en el circuito.
Comprender los mitos asociados con el enfoque humano en el circuito ayudará a desarrollar soluciones de IA éticas, que cumplan con la ley y sean efectivas.
Como empresa que trata de desarrollar soluciones de IA, debe preguntarse qué significa "humano en el circuito" y si cualquier humano puede hacer una pausa, reflexionar, analizar y tomar las medidas adecuadas mientras trabaja en la máquina.
¿Es escalable un sistema Human-in-the-Loop?
Si bien el método HITL generalmente se usa durante las fases iniciales del desarrollo de aplicaciones de IA, debe ser escalable a medida que crece la aplicación. Tener un humano en el circuito puede hacer que la escalabilidad sea un desafío, ya que se vuelve costoso, poco confiable y requiere mucho tiempo. Dos soluciones pueden hacer posible la escalabilidad: una, usando un modelo ML interpretable, y la otra, un algoritmo de aprendizaje en línea.
El primero puede verse más como un resumen detallado de los datos que pueden ayudar al modelo HITL a manejar grandes cantidades de datos. En el último modelo, el algoritmo aprende y se adapta continuamente al nuevo sistema y condiciones.
Human-in-the-Loop: las consideraciones éticas
Como seres humanos, nos enorgullecemos de ser los abanderados de la ética y la decencia. Tomamos decisiones basadas en nuestro razonamiento ético y práctico.
Pero, ¿qué sucederá si un robot desobedece una orden humana debido a la urgencia de la situación?
¿Cómo reaccionaría y actuaría sin la intervención humana?
La ética depende del propósito de lo que el robot está programado para hacer. Si el sistemas automatizados se limitan a la limpieza o la lavandería, su impacto en la vida o la salud humana es mínimo. Por otro lado, si el robot está programado para realizar tareas críticas y complejas de vida o muerte, debería poder decidir si obedecer órdenes o no.
La solución a este dilema es adquirir un conjunto de datos de información colaborativa sobre la mejor manera de entrenar máquinas autónomas para manejar dilemas éticos.
Usando esta información, podemos proporcionar sensibilidades similares a las humanas a los robots. en un aprendizaje supervisado los humanos recolectan datos y entrenan los modelos usando sistemas de retroalimentación. Con la retroalimentación humana en el circuito, el sistema de IA se puede construir para comprender el contexto socioeconómico, las relaciones interpersonales, las inclinaciones emocionales y las consideraciones éticas.
¡Es mejor tener un humano detrás de la máquina!
Modelos de aprendizaje automático prospere con el poder de los datos confiables, precisos y de calidad que están etiquetados, etiquetados y anotados. Y este proceso lo llevan a cabo humanos, y con estos datos de entrenamiento, se hace un modelo de ML capaz de analizar, comprender y actuar por sí mismo. La intervención humana es fundamental en cada etapa: brinda sugerencias, comentarios y correcciones.
Por lo tanto, si su solución basada en IA se tambalea por el inconveniente de datos insuficientemente etiquetados y etiquetados, lo que lo obliga a lograr resultados menos que perfectos, debe asociarse con Shaip, el experto en recopilación de datos líder en el mercado.
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