Was ist Human-in-the-Loop (HITL)?

Einer der Begriffe, die Ihnen beim Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) begegnen könnten, ist Human-in-the-Loop (HITL). Es ist genau so, wie es sich anhört. HITL ist ein Zweig der KI, der bei der Erstellung maschineller Lernmodelle sowohl auf menschliche als auch auf maschinelle Intelligenz setzt.

Ein „Human-in-the-Loop“-Ansatz bedeutet, dass Menschen in den Algorithmuszyklus aus Training, Optimierung und Tests einbezogen werden.

Der Mensch beschriftet zunächst Daten, was dem Modell dabei hilft, Trainingsdaten von hoher Qualität und Menge zu erhalten. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen lernt dann, auf der Grundlage der Daten Entscheidungen zu treffen, bevor der Mensch mit der Feinabstimmung des Modells beginnt.

Das Modell kann dann von Menschen durch Bewertung seiner Ergebnisse getestet und validiert werden. Dieser Prozess ist besonders hilfreich in Fällen, in denen der Algorithmus sich bei einer Beurteilung nicht sicher ist, oder andererseits, wenn der Algorithmus zu sicher bei einer falschen Entscheidung ist.

Der HITL-Prozess ist eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife, was bedeutet, dass alle Trainings-, Abstimmungs- und Testaufgaben in den Algorithmus zurückgeführt werden. Dieser Prozess ermöglicht, dass der Algorithmus mit der Zeit effektiver und genauer wird, was besonders nützlich ist, um hochpräzise und große Mengen an Trainingsdaten für bestimmte Anwendungsfälle zu erstellen. Die menschlichen Erkenntnisse helfen dabei, das Modell abzustimmen und zu testen, damit das Unternehmen die genaueste und umsetzbarste Entscheidung treffen kann.

Bild: Stanford University

Die Bedeutung des maschinellen HITL-Lernens

HITL ist ein äußerst wichtiger Zweig der KI, da herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens eine große Anzahl beschrifteter Datenpunkte erfordern, um genaue Vorhersagen zu erzielen. Bei einem Mangel an Daten sind Modelle des maschinellen Lernens nicht so nützlich.

Nehmen Sie als Beispiel das Sprachenlernen. Wenn Sie eine Sprache haben, die nur von einigen Tausend Menschen gesprochen wird, und Sie durch maschinelles Lernen Einblicke in diese Sprache gewinnen möchten, kann es schwierig sein, genügend Beispiele zu finden, aus denen das Modell lernen kann. Mit einem HITL-Ansatz können Sie die Genauigkeit dieser Datensätze sicherstellen.

Die Gesundheitsbranche ist auch eine der wichtigsten für HITL-Systeme. Eine Studie von Stanford aus dem Jahr 2018 ergab, dass ein HITL-Modell besser funktioniert als KI oder Menschen allein.

HITL-Systeme verbessern die Genauigkeit und wahren gleichzeitig menschliche Standards, was für viele Branchen auf der ganzen Welt wichtig ist.

Wann sollten HITL-Systeme verwendet werden?

Es gibt einige bestimmte Zeitpunkte im KI-Lebenszyklus, in denen Human-in-the-Loop-Maschinenlernen eingesetzt werden sollte:

• Training: Der häufigste Ort, an dem Datenwissenschaftler HITL verwenden, sind die Trainingsphasen, in denen Menschen gekennzeichnete Daten für das Modelltraining bereitstellen.

• Tuning und Testen: Die andere Hauptzeit, in der HITL verwendet wird, sind die Abstimmungs- und Testphasen. Menschen stimmen Modelle auf eine höhere Genauigkeit ab, was besonders wichtig ist, wenn das Modell unsicher ist.

Es ist wichtig zu beachten, dass der HITL-Ansatz nicht für jedes maschinelle Lernprojekt geeignet ist. Es wird hauptsächlich verwendet, wenn nicht viele Daten verfügbar sind.

Human-in-the-Loop-Deep-Learning wird verwendet, wenn Menschen und maschinelle Lernprozesse in bestimmten Szenarien interagieren, z. B.: Algorithmen verstehen die Eingabe nicht; Dateneingabe wird falsch interpretiert; Algorithmen wissen nicht, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen sollen; das Modell des maschinellen Lernens muss genauer sein; die menschliche Komponente muss effizienter und genauer sein; Die Kosten für Fehler sind bei der ML-Entwicklung zu hoch. und die gewünschten Daten sind nicht verfügbar.

Arten der Datenkennzeichnung für HITL

Der HITL-Ansatz kann für verschiedene Arten der Datenkennzeichnung verwendet werden, je nachdem, welche Art von Datensätzen benötigt werden. Wenn die Maschine beispielsweise lernen muss, bestimmte Formen zu erkennen, werden Begrenzungsrahmen verwendet. Wenn das Modell jedoch jeden Teil eines Bildes klassifizieren muss, ist die Segmentierung vorzuziehen. Bei Gesichtserkennungsdatensätzen werden häufig Gesichtsmarkierungen verwendet.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Textanalyse, die es der Maschine ermöglicht, zu verstehen, was von Menschen gesagt oder geschrieben wird. Da Menschen unterschiedliche Wörter verwenden, um dieselbe Bedeutung auszudrücken, müssen KI-Systeme die unterschiedlichen Variationen kennen. Noch weiter gehend kann die Stimmungsanalyse den Ton eines bestimmten Wortes oder Satzes erkennen. Diese Beispiele belegen, warum der Einsatz des Human-in-the-Loop-Ansatzes so wichtig ist.

Warum Ihr Unternehmen HITL implementieren sollte

Wenn Ihr Unternehmen ein HITL-System installieren möchte, ist die Verwendung von Automatisierungssoftware eine der häufigsten Methoden hierfür. Es gibt eine Menge Automatisierungssoftware, die bereits auf dem HITL-Ansatz basiert, was bedeutet, dass der Prozess bereits berücksichtigt ist.

Systeme wie diese ermöglichen es dem Unternehmen, sofort Höchstleistungen zu erbringen und Erkenntnisse zu gewinnen. Systeme für maschinelles Lernen werden bereits in fast allen Branchen implementiert. Daher müssen Entwickler sicherstellen, dass die Systeme bei sich ändernden Daten gut funktionieren.

Die Implementierung eines HITL-Systems in Ihrem Unternehmen bietet viele Vorteile:

• Verbessert den Entscheidungsprozess: Ein HITL-System verbessert den Entscheidungsprozess eines Unternehmens, indem es für Transparenz und Konsistenz sorgt. Es schützt auch vor Voreingenommenheit, indem es menschliches Feedback in den Trainingsprozess einbezieht.

• Effizienter: HITL-Systeme gelten allgemein als effizienter als herkömmliche maschinelle Lernsysteme. Sie erfordern weniger Zeit für Schulung und Abstimmung, was bedeutet, dass sie schneller Erkenntnisse liefern.

• Transparenz: Human-in-the-Loop-Systeme bieten mehr Transparenz über das Modell des maschinellen Lernens, darüber, wie es funktioniert und warum es zu einer bestimmten Entscheidung gelangt ist. Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit sind für die heutigen KI-Systeme von grundlegender Bedeutung, und der HITL-Ansatz hilft dabei enorm.

Herausforderungen von HITL-Systemen

Human-in-the-Loop-Systeme stellen auch einige spezifische Herausforderungen dar, die angegangen werden sollten. Einerseits machen Menschen Fehler, sodass jedes System mit Menschen Gefahr läuft, falsch zu liegen. Dies kann große Auswirkungen auf die Wirksamkeit des Systems haben. Wenn beispielsweise ein Mensch bei der Kennzeichnung von Daten einen Fehler macht, breitet sich dieser Fehler durch das gesamte System aus und kann in der Zukunft zu Problemen führen.

HITL-Systeme können auch langsam sein, da Menschen am Entscheidungsprozess beteiligt sind. Einer der Hauptgründe für das Wachstum von KI und ML ist, dass Maschinen unglaublich schneller sind als Menschen, aber diese Geschwindigkeit, die man oft in traditionellen ML-Systemen findet, lässt sich nicht immer auf HITL-Systeme übertragen.

Eine weitere Herausforderung von HITL-Systemen besteht darin, dass der Bau und die Wartung teuer sein können. Neben den mit der Maschine verbundenen Kosten muss das Unternehmen auch menschliche Arbeitskräfte einplanen.