¿Qué es la interacción humana (HITL) en IA y AA?

Los seres humanos pueden interactuar con los sistemas HITL de varias maneras, como las siguientes:

• Proporcionar etiquetas para los datos de entrenamiento En el aprendizaje supervisado, los modelos de AA se entrenan con datos etiquetados. Una persona puede etiquetar estos datos, ya sea de forma manual o mediante el uso de herramientas.
• Evaluar del rendimiento de los modelos de AA. También se pueden usar humanos para evaluar el rendimiento de los modelos de AA, ya que proporcionan comentarios sobre las predicciones del modelo. Esto puede ayudar a identificar áreas en las que se puede mejorar el modelo.
• Proporcionar comentarios a los modelos de AA. Los seres humanos también pueden proporcionar comentarios a los modelos de AA, lo que puede ayudarlos a aprender y mejorar. Esto se puede hacer a través de varios métodos, como los siguientes:
• Aprendizaje activo: En el aprendizaje activo, el modelo de AA selecciona los datos que un humano quiere etiquetar. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia del proceso de etiquetado.
• Aprendizaje por refuerzo: En el aprendizaje por refuerzo, el modelo de AA aprende por ensayo y error. Los seres humanos pueden proporcionar retroalimentación al modelo sobre sus acciones, lo que puede ayudarlo a aprender de forma más eficaz.

Si bien los modelos de AA tienen capacidades extraordinarias, pueden beneficiarse de la experiencia humana en áreas que requieren juicio, comprensión contextual y manejo de información incompleta. HITL cierra esta brecha incorporando aportes y comentarios humanos en la canalización de AA.

Esta colaboración humana mejora la adaptabilidad y permite que los modelos evolucionen con las preferencias cambiantes de los usuarios y los escenarios del mundo real. Con la integración del elemento humano, empoderamos a los sistemas de AA para que aborden las complejidades y los matices que a menudo desafían los enfoques puramente algorítmicos.

Estos son algunos de los beneficios de usar HITL:

• Precisión y confiabilidad mejoradas: La entrada y la supervisión humanas contribuyen de manera significativa a la exactitud y confiabilidad de los modelos de AA.
• Mitigación de sesgos: La participación humana ayuda a identificar y mitigar posibles sesgos en datos y algoritmos, lo que promueve la justicia y la equidad en los sistemas de AA.
• Mayor transparencia y explicabilidad: Las estadísticas proporcionadas por personas ayudan a explicar las decisiones de los modelos, lo que mejora su interpretabilidad y transparencia.
• Confianza mejorada de los usuarios: La inclusión de comentarios y colaboración por parte de personas fomenta la confianza entre los usuarios finales, lo que aumenta su confianza en los sistemas de AA.
• Adaptación y mejora continuas: Los comentarios recopilados durante el proceso de HITL son una fuente valiosa para la mejora continua y adaptación del modelo a las cambiantes condiciones reales.

¿Cuáles son los casos de uso con interacción humana?

HITL puede usarse en una variedad de aplicaciones, incluidas las siguientes:

HITL se puede usar para etiquetar imágenes para entrenar modelos de AA que pueden clasificar imágenes. Esto se puede usar para una variedad de aplicaciones, como las siguientes:

• Detección de objetos
• Reconocimiento facial
• Imágenes médicas

Se puede usar HITL a fin de etiquetar texto para entrenar modelos de AA que puedan comprender el lenguaje natural. Esto se puede usar para una variedad de aplicaciones, como las siguientes:

• Traducción automática
• Análisis de opiniones
• Filtro de spam

Se puede usar para etiquetar datos de audio y, así, entrenar modelos de AA que puedan reconocer la voz. Esto se puede usar para una variedad de aplicaciones, como las siguientes:

• Control por voz
• Dictado
• Atención al cliente