مصنوعي استخبارات په چټکۍ سره په پراخه کچه وده کوي، په مختلفو صنعتونو کې شرکتونه د AI په کارولو سره د غیر معمولي پیرودونکو خدماتو وړاندې کولو، تولیداتو ته وده ورکولو، عملیات ساده کولو، او کور ته ROI راوړي.
په هرصورت، شرکتونه پدې باور دي چې د AI پر بنسټ د حلونو پلي کول یو وخت حل دی او خپل جادو به په ښه توګه کار کولو ته دوام ورکړي. بیا هم، دا AI څنګه کار نه کوي. حتی که تاسو د ډیری AI په زړه پورې سازمان یاست، تاسو باید ولرئ انسان په لاس کې (HITL) د خطرونو کمولو او د ګټو د اعظمي کولو لپاره.
مګر ایا د AI پروژو کې د انسان مداخله اړینه ده؟ راځئ چې معلومه کړو.
AI سوداګرۍ ته ځواک ورکوي ترڅو اتومات ترلاسه کړي ، بصیرت ترلاسه کړي ، وړاندوینې غوښتنې او پلور ، او د پیرودونکي بې ګناه خدمت چمتو کړي. په هرصورت، د AI سیسټمونه په ځان بسیا ندي. د انساني مداخلې پرته، AI کولی شي ناغوښتل پایلې ولري. د مثال په توګه، زیلو، د AI په واسطه د ډیجیټل املاکو شرکت، باید هټۍ وتړي ځکه چې د هغې ملکیت الګوریتم په وړاندې کولو کې پاتې راغلی. دقیقې پایلې.
بشري مداخله د پروسې اړتیا او د شهرت، مالي، اخلاقي او تنظیمي اړتیا ده. هلته باید یو انسان د ماشین تر شا د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه شي چې د AI چک او توازن شتون لري.
د IBM لخوا د دې راپور له مخې، د د AI منلو په وړاندې لوړ خنډونه د AI مهارتونو نشتوالی (34٪)، د ډیټا ډیر پیچلتیا (24٪)، او نور شامل دي. د AI حل یوازې هغومره ښه دی څومره چې ډیټا په دې کې تغذیه کیږي. د باور وړ او بې طرفه ډاټا او الګوریتم د پروژې اغیزمنتوب ټاکي.
د انسان په لاس کې څه شی دی؟
د AI ماډلونه نشي کولی 100٪ دقیق وړاندوینې وکړي ځکه چې د چاپیریال په اړه د دوی پوهه د احصایوي ماډلونو پراساس ده. د ناڅرګندتیا څخه مخنیوي لپاره، د انسانانو نظرونه د AI سیسټم سره مرسته کوي چې د نړۍ په اړه خپل پوهاوی بدل کړي او تنظیم کړي.
په انسان کې -لوپ (HITL) یو مفهوم دی چې د AI حلونو رامینځته کولو کې کارول کیږي د ماشین څخه ګټه پورته کول او انساني استخبارات. د HITL په دودیز چلند کې، د انسان ښکیلتیا د روزنې، ښه کولو، ازموینې، او بیا روزنې په دوامداره لوپ کې واقع کیږي.
د HITL ماډل ګټې
د HITL ماډل د ML-based ماډل روزنې لپاره ډیری ګټې لري، په ځانګړې توګه کله چې د روزنې معلومات کم دی یا په عین حالت کې سناریو. برسیره پردې، د بشپړ اتوماتیک حل سره پرتله کول، د HITL طریقه ګړندۍ او ډیرې اغیزمنې پایلې وړاندې کوي. د اتوماتیک سیسټمونو برعکس، انسانان د دې وړتیا لري چې ژر تر ژره د خپلو تجربو او پوهې څخه راوګرځوي ترڅو مسلو ته حل الرې ومومي.
په نهایت کې ، د بشپړ لارښود یا بشپړ اتومات حل سره پرتله کول ، د انسان دننه لوپ یا هایبرډ ماډل درلودل کولی شي سوداګرۍ سره مرسته وکړي د اتومات کچه کنټرول کړي پداسې حال کې چې د هوښیار اتومات پراخه کول. د HITL چلند درلودل د AI پریکړې کولو خوندیتوب او دقت ښه کولو کې مرسته کوي.
ننګونې کله چې د انسان دننه لوپ پلي کول
د HITL پلي کول یو اسانه کار نه دی، په ځانګړې توګه ځکه چې د AI حل بریالیتوب د سیسټم د روزنې لپاره کارول شوي د روزنې معلوماتو کیفیت پورې اړه لري.
د روزنې ډیټا سره ، تاسو داسې خلکو ته هم اړتیا لرئ چې پدې ځانګړي چاپیریال کې د کار کولو لپاره ډیټا ، وسیلې او تخنیکونه اداره کړي. په نهایت کې ، د AI سیسټم باید په بریالیتوب سره د میراث کاري فلو او ټیکنالوژیو کې مدغم شي ترڅو تولید او موثریت زیات کړي.
احتمالي غوښتنلیکونه
HITL د ML ماډل روزنې لپاره دقیق لیبل شوي ډاټا چمتو کولو لپاره کارول کیږي. د لیبل کولو وروسته ، بل ګام د ماډل پراساس ډیټا تنظیم کول دي د څنډې قضیې طبقه بندي کولو ، ډیر فټینګ کولو ، یا نوي کټګوریو ټاکلو سره. په هر ګام کې، انساني متقابل عمل مهم دی، ځکه چې پرله پسې فیډبک کولی شي د ML موډل هوښیار، ډیر دقیق او ګړندی کولو کې مرسته وکړي.
که څه هم مصنوعي استخبارات ډیری صنعتونو ته اړتیا لري، دا په پراخه کچه د روغتیا پاملرنې کې کارول کیږي. د AI وسیلې د تشخیصي وړتیاوو د موثریت ښه کولو لپاره ، دا باید د انسانانو لخوا لارښود او روزل شي.
د انسان په لاس کې د ماشین زده کړه څه ده؟
په انسان کې -لوپ ماشین زده کړه د ML-based ماډلونو روزنې او ګمارلو په جریان کې د انسانانو ښکیلتیا په ګوته کوي. د دې میتود په کارولو سره، د ML ماډل د مخکې جوړ شوي منځپانګې پر ځای د کارونکي ارادې پر بنسټ د پوهیدو او متقابل عمل کولو لپاره روزل شوي. پدې توګه ، کارونکي کولی شي د دوی پوښتنو لپاره شخصي او دودیز حلونه تجربه کړي. لکه څنګه چې ډیر او ډیر خلک سافټویر کاروي، د هغې موثریت او دقت د HITL فیډبیک پراساس ښه کیدی شي.
HITL څنګه د ماشین زده کړې ته وده ورکوي؟
د انسان دننه لوپ د ماشین زده کړې ماډل موثریت په دریو لارو کې ښه کوي. هغوی دي:
غبرګون: د HITL کړنلارې یو له لومړنیو موخو څخه دا دی چې سیسټم ته فیډبیک چمتو کړي، کوم چې د AI حل ته اجازه ورکوي چې زده کړي، پلي کړي، او دقیق وړاندوینې سره راشي.
تصدیق کول: بشري مداخله کولی شي د وړاندوینو د اعتبار او دقت په تایید کې مرسته وکړي د ماشین زده کړې الګوریتمونه.
د اصلاحاتو وړاندیز وکړئ: انسانان د پرمختګ لپاره د ساحو په پیژندلو او د سیسټم لپاره اړین بدلونونو وړاندیز کولو کې ماهر دي.
د قضیې کارول
د HITL د کارولو ځینې مهمې قضیې په لاندې ډول دي:
Netflix د کارونکي د پخوانۍ لټون تاریخ پراساس د فلم او تلویزیون برنامې وړاندیزونو رامینځته کولو لپاره د انسان دننه لوپ کاروي.
د ګوګل د لټون انجن د 'انسان-ان-دی-لوپ' اصولو باندې کار کوي ترڅو د لټون پوښتنې کې کارول شوي کلمو پراساس مینځپانګه غوره کړي.
د "انسان په لوپ" اصطلاح کارولو افسانې
د انسان په اړه هر څه ګلابي او د باور وړ ندي. د کارپوهانو تر منځ د هغو کسانو په وړاندې جدي مخالفت شتون لري چې د AI سیسټمونو کې د "انساني مداخلې" غوښتنه کوي.
که چیرې انسانان د پیچلو سیسټمونو لکه AI نظارت کولو لپاره لوپ ته نږدې وي ، آن یا هرچیرې وي ، دا د ناغوښتل شوي پایلو لامل کیدی شي. د AI پراساس اتوماتیک حلونه په ملی ثانیو کې پریکړې کوي ، کوم چې دا په عملي ډول ناممکن کوي چې انسانان د سیسټم سره معنی لرونکي تعامل وکړي.
- د انسان لپاره دا ناشونې ده چې د دې متقابل حرکت برخو په پوهیدو او نظارت کولو سره د AI ټولو برخو (سینسرونه ، ډیټا ، عمل کونکي او ML الګوریتم) سره په معنی ډول تعامل وکړي.
- هرڅوک نشي کولی په ریښتیني وخت کې سیسټم کې ځای پرځای شوي کوډونه بیاکتنه وکړي. د جوړونې په لومړني پړاو کې او د ټول ژوند په اوږدو کې د بشري متخصص ونډې ته اړتیا ده.
- د AI پر بنسټ سیسټمونه اړین دي چې د ویشلو-دوهم، وخت حساس پریکړې وکړي. او د دې سیسټمونو حرکت او دوام ته د انسانانو وقف کول په عملي توګه ناممکن دي.
- د HITL سره تړلي لوی خطرونه شتون لري کله چې مداخله په لیرې پرتو ځایونو کې وي. ځنډ وخت، د شبکې مسلې، د بینډ ویت مسلې، او نور ځنډ کولی شي په پروژه اغیزه وکړي. سربیره پردې ، خلک د خپلواکو ماشینونو سره معامله کولو کې ستړي کیږي.
- د کودتا او حد په واسطه د اتومات وده کولو سره ، د دې پیچلي سیسټمونو د پوهیدو لپاره اړین مهارتونه کمیږي. د انضباطي مهارتونو او اخلاقي کمپاس سربیره، دا اړینه ده چې د سیسټم شرایط درک کړي او په لوپ کې د انسانانو حد وټاکي.
د انسان په دننه کې د لوپ چلند سره تړلې افسانې درک کول به د اخلاقي، قانوني پلوه، او اغیزمن AI حلونو پراختیا کې مرسته وکړي.
د یوې سوداګرۍ په توګه چې د AI حلونو رامینځته کولو هڅه کوي ، تاسو اړتیا لرئ له خپل ځان څخه وپوښتئ چې د "انسان-ان-لوپ" معنی څه ده او ایا کوم انسان کولی شي په ماشین کې د کار کولو پرمهال وقفه ، انعکاس ، تحلیل او مناسب اقدام وکړي.
ایا د انسان دننه لوپ سیسټم د توزیع وړ دی؟
پداسې حال کې چې د HITL میتود معمولا د AI غوښتنلیک پراختیا په لومړیو مرحلو کې کارول کیږي ، دا باید د توزیع وړ وي ځکه چې غوښتنلیک وده کوي. د انسان دننه لوپ درلودل کولی شي توزیع کول یوه ننګونه رامینځته کړي ځکه چې دا ګران ، بې اعتباره او وخت مصرف کیږي. دوه حلونه کولی شي د توزیع کولو امکان رامینځته کړي: یو، د تشریح وړ ML ماډل کارول، او بل، د آنلاین زده کړې الګوریتم.
پخوانی د ډیټا د مفصل لنډیز په توګه لیدل کیدی شي چې کولی شي د HITL ماډل سره د ډیټا لوی مقدار اداره کولو کې مرسته وکړي. په وروستي ماډل کې، الګوریتم په دوامداره توګه زده کوي او نوي سیسټم او شرایطو ته تطبیق کوي.
د انسان په لاس کې: اخلاقي نظرونه
د انسانانو په توګه، موږ په خپل ځان ویاړو چې د اخلاقو او شرافت بیرغونه لرو. موږ د خپل اخلاقي او عملي استدلال پراساس پریکړې کوو.
مګر څه به پیښ شي که چیرې یو روبوټ د وضعیت د بیړني حالت له امله د انساني امر څخه سرغړونه وکړي؟
دا به د انساني مداخلې پرته څنګه عکس العمل او عمل وکړي؟
اخلاق د هغه څه په هدف پورې اړه لري چې روبوټ د ترسره کولو لپاره پروګرام شوی. که د اتوماتیک سیستمونه د پاکولو یا کالو مینځلو پورې محدود دي، د انسان په ژوند یا روغتیا باندې د دوی اغیز لږ دی. له بلې خوا، که روبوټ د ژوند او مرګ مهم او پیچلي دندو ترسره کولو لپاره پروګرام شوی وي، دا باید د دې وړتیا ولري چې پریکړه وکړي چې ایا د امرونو اطاعت وکړي یا نه.
د دې کړکیچ د حل لاره د ډیری سرچینو معلوماتو ډیټا سیټ ترلاسه کول دي چې څنګه د اخالقي ستونزو اداره کولو لپاره د خپلواکو ماشینونو روزنه غوره کوي.
د دې معلوماتو په کارولو سره ، موږ کولی شو روبوټونو ته د انسان په څیر پراخه حساسیتونه چمتو کړو. په یوه څارنه زده کړه سیسټم، انسانان ډاټا راټولوي او د فیډبیک سیسټمونو په کارولو سره ماډلونه روزي. د انسان دننه د فیډبیک سره، د AI سیسټم د ټولنیز-اقتصادي شرایطو، خپلمنځي اړیکو، احساساتي تمایلاتو، او اخلاقي ملحوظاتو درک کولو لپاره رامینځته کیدی شي.
دا غوره ده چې د ماشین تر شا یو انسان ولرئ!
د ماشین زده کړې ماډلونه د باور وړ، دقیق، او کیفیت لرونکي معلوماتو ځواک ته وده ورکړئ چې په نښه شوي، لیبل شوي، او تشریح شوي. او دا پروسه د انسانانو لخوا ترسره کیږي، او د دې روزنې معلوماتو سره، د ML ماډل په خپل ځان کې د تحلیل، پوهیدو او عمل کولو توان لري. د انسان مداخله په هره مرحله کې مهمه ده - وړاندیزونه، نظرونه، او سمونونه.
نو که ستاسو د AI پراساس حل د ناکافي ټګ شوي او لیبل شوي ډیټا نیمګړتیا سره مخ وي ، تاسو دې ته اړ باسي چې د کامل څخه لږ پایلې ترلاسه کړئ ، تاسو اړتیا لرئ د شیپ سره ملګرتیا وکړئ. د بازار مخکښ ډیټا راټولولو ماهر.
موږ د "انسان په دننه کې" فیډبیک فکتور کوو ترڅو ډاډ ترلاسه کړو چې ستاسو د AI حل په هر وخت کې ښه فعالیت ترلاسه کوي. زموږ د وړتیاوو د موندلو لپاره موږ سره اړیکه ونیسئ.
