¿Qué es la intervención humana (HITL) en la IA y el aprendizaje automático?

Las personas pueden interactuar con los sistemas HITL de varias formas, por ejemplo:

• Asignar etiquetas a los datos de entrenamiento. En el aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos etiquetados. Estos datos pueden ser etiquetados por humanos, ya sea manualmente o mediante el uso de herramientas.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Los seres humanos también pueden evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático proporcionando comentarios sobre sus predicciones. Esto puede ayudar a identificar áreas en las que se puede mejorar el modelo.
• Comentarios sobre los modelos de aprendizaje automático. Los humanos también pueden enviar comentarios a los modelos de aprendizaje automático, lo que puede ayudar a que estos aprendan y mejoren. Esto se puede hacer mediante distintos métodos, por ejemplo:
• Aprendizaje activo: en este tipo de aprendizaje, el modelo de aprendizaje automático selecciona los datos que una persona quiere etiquetar. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia del proceso de etiquetado.
• Aprendizaje por refuerzo: en el aprendizaje por refuerzo, el modelo de aprendizaje automático aprende mediante ensayo y error. Las personas pueden enviar comentarios al modelo sobre sus acciones, lo que puede ayudarle a aprender de manera más efectiva.

Aunque los modelos de aprendizaje automático tienen capacidades increíbles, pueden beneficiarse de la experiencia humana en áreas que requieren juicio, comprensión contextual y gestión de información incompleta. HITL soluciona estas carencias incorporando la aportación y comentarios humanos en el flujo de procesamiento del aprendizaje automático. 

Esta colaboración humana mejora la adaptabilidad y permite que los modelos evolucionen con las preferencias de los usuarios y las situaciones reales. Al integrar el elemento humano, dotamos a los sistemas de aprendizaje automático de las herramientas que necesitan para gestionar las complejidades y los matices que suelen suponer un desafío para los enfoques puramente algorítmicos.

HITL ofrece numerosas ventajas como las siguientes:

• Mayor precisión y fiabilidad: la intervención humana y la supervisión contribuyen considerablemente a la precisión y la fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.
• Mitigación de sesgos: la participación humana ayuda a identificar y mitigar los posibles sesgos en los datos y algoritmos, lo que fomenta la imparcialidad y la equidad en los sistemas de aprendizaje automático.
• Mayor transparencia y explicabilidad: los datos que proporcionan los humanos ayudan a explicar las decisiones sobre los modelos, mejorando su transparencia e interpretabilidad.
• Mayor confianza de los usuarios: la colaboración y la opinión de los usuarios fomenta la confianza entre los usuarios finales, lo que aumenta la confianza en los sistemas de aprendizaje automático.
• Adaptación y mejora continuas: los comentarios recogidos durante HITL son una fuente valiosa para la mejora continua de los modelos y la adaptación a las cambiantes condiciones del mundo real.

¿Cuáles son los casos prácticos con intervención humana?

HITL se puede usar en una amplia variedad de aplicaciones, entre las que se incluyen:

HITL se puede usar para etiquetar imágenes para entrenar modelos de aprendizaje automático que puedan clasificar imágenes. Esto se puede utilizar para diversas aplicaciones, tales como:

• Detección de objetos
• Reconocimiento facial
• Imagenología médica

HITL se puede utilizar para etiquetar texto para entrenar modelos de aprendizaje automático que puedan entender el lenguaje natural. Esto se puede utilizar para diversas aplicaciones, tales como:

• Traducción automática
• Análisis de opinión
• Filtrado de spam

Se puede utilizar para etiquetar datos de audio y entrenar modelos de aprendizaje automático que reconozcan la voz. Esto se puede utilizar para diversas aplicaciones, tales como:

• Control por voz
• Dictado
• Servicio de atención al cliente