机器中的人——这是 20 世纪早期科幻小说中常见的流行词。这个术语在 21 世纪的含义很明确：它与人工智能和机器学习有关。人工智能的开发和训练需要自然智能在许多方面进行干预：人类参与其中。在这个循环中，人类的行为方式与老师类似。
目录
- 什么是“人在回路”？
- HITL 模型的优势
- 挑战
- 潜在应用
- 什么是人机交互机器学习？
- HITL 如何改进机器学习？
- 使用案例
- 如何设计有效的人机循环系统？
- 人机交互：数据标记类型
- 如何在你的公司安装 HITL AI 系统
- clickworker 提供的人机交互服务
- 人机循环系统可扩展吗？
- 人机交互系统和机器学习算法的未来发展方向
- 伦理考量
- 您如何确保该系统公平、公正？
- 结论
- 常见问题解答
什么是“人在回路”？
人机协同 (HITL) 是指依赖人类输入的自主系统。相反，不依赖人类输入的自主系统称为人机协同 (HOOL) 系统。
我认为，HOOL 机器学习方法的问题在于，计算机承担了所有繁重的工作。它负责了解要收集哪些数据以及如何处理这些数据。人为因素只在流程的最后才会出现，即当要求人类操作员评估系统的 海外数据 建议时。这意味着，错误决策的所有责任都归咎于人类，而所有功劳都归于计算机。
参与其中的人是参与算法决策过程的人。这个术语既用于机器学习，也用于人工智能。有人担心，随着算法变得越来越复杂并用于做出越来越多的决策，将需要人类参与以确保这些决策在道德上是合理的。深入研究人类智能与人工智能之间的动态相互作用，人们可以体会到技术进步和道德考虑所必需的微妙平衡。要获得更多见解，请深入探索人类智能与人工智能。一些人提议使用现有法律来规范人工智能，这将要求开发人员让人类参与开发的所有阶段，包括测试和部署。
HITL 模型的优势
在人工智能和机器学习领域，人机协同 (HITL) 模型是一项重大创新，它融合了人类直觉和机器效率的优势。若要深入探索人工注释数据如何在该模型中发挥关键作用，从而增强 AI 系统的训练，clickworker 的详细文章提供了宝贵的见解。
- 增强透明度：通过参与人类判断，可以明确决策过程。
- 增强信任：人类的参与增强了对自动化系统的信心。
- 速度和效率：人类可以快速做出决策，在某些情况下甚至能超越全自动决策。
- 解决问题的优势：人们将现实世界的知识应用于超出人工智能当前能力的问题。
- 更大的灵活性：HITL 方法融合了手动和自动化系统的优点，允许在有利时进行人工干预。
实施“人机交互”的挑战
实现人工参与存在许多挑战。人工智能取得了巨大的技术进步，但成功最重要的一步是获得具有足够训练数据的数据集。一旦你有了这个，你就需要找到能够在该环境中有效运作的人。然后是将人工智能集成到现有工作流程中并确保它提高生产力而不是效率的挑战。在许多情况下，这会带来显着的生产力提升。
潜在应用
人类参与其中的潜在应用有很多。医疗保健就是其中之一。事实证明，人工智能在诊断疾病方面非常有效，可以提供比人类更准确的诊断工具。然而，值得注意的是，人工智能并不是孤立工作的，因此需要人类的谨慎指导。此外，人工智能还被应用于交通运输。它正在改变责任的运作方式，因为公众更信任车辆驾驶员，而不是软件制造商或开发商。
什么是人机交互机器学习？
人机协同机器学习是指人类参与机器学习模 面向x世代的营销：了解成功偏好 型的训练和部署。这种方法的主要目标是避免机器做出可能造成伤害的决策。
简而言之，人机交互 (HITL) 机器学习是一种关注用户意图而不是预设标准提供的内容的模型。换句话说，它为用户提供了更加个性化和量身定制的体验。使用该软件的人越多，它就会变得越好，设计速度也会越快。
HITL 如何改进机器学习？
人类可以通过三种主要方式来改进机器学习：
- 通过向机器学习算法提供反馈，人类可以帮助它学习并改进其预测
- 人类可以帮助验证机器学习算法预测的准确性
- 人类可以通过建议或实施改变来帮助提高机器学习算法的性能
使用案例
- 人类参与机器学习有很多用例。最著名的例子之一是谷歌的搜索引擎，它使用 HITL 的原理，根据用户查询的单词为用户提供他们希望找到的内容
- 另一个例子是 Netflix，它使用 HITL 根据 线数据库 客户过去的观看习惯推荐电影和电视节目
- HITL 还可用于网站设计和开发。例如，UI/UX 团队可以通过将其转变为机器学习算法来自动化其设计流程。这使他们能够创建更具针对性的用户体验，并考虑到个人偏好和需求