什么是人工在环机器学习？

机器和人类必须在一个循环中协同工作，而人工在环（human-in-the-loop）的机器学习方法利用了机器和人类的优势，以产生最有效的结果。

人工在环（Human-in-the-Loop, HITL）是一种人工智能类型，它结合了机器和人类的智能来开发机器学习模型。在这种方法中，人类和机器在一个反馈循环中协作，人类贡献他们的技能来处理模型的表现。

传统的人工在环方法

在传统的人工在环方法中，这是一个将人类引入单向循环的过程，在其中他们开发、调整和测试算法。

数据识别：高质量的训练数据由人类找到并提供，作为机器学习算法决策过程的基础。

机器学习算法学习：算法根据从输入数据中学到的知识开始生成判断。

人类模型调整：模型由人类修改以提高效率。这可能包括分析数据以检测过拟合、处理边缘情况或向模型域添加新类别。

持续反馈循环：训练、调整和测试过程创建了一个持续的反馈循环。机器接收来自人类洞察和修改的反馈，这有助于其随着时间的推移在有效性、可靠性和准确性方面得到改进。

评估和验证算法输出

此外，用户可以通过对算法输出进行评分来评估和验证算法，尤其是在算法对其结果不确定或过分确信但错误的情况下。需要记住的是，所有这些活动都是一个持续的反馈循环。人工在环机器学习意味着我们进行每一次训练、调整、测试和调优任务，并将它们反馈给机器，以确保它变得更有效、更可靠、更准确。当模型决定它需要获取什么信息，然后我们将这些信息传递给人类标注者进行训练时，这会特别有效。

机器和人类如何结合创造人工智能

包含人工在环的方法利用了人类和机器的优势。人类在信息有限的情况下做出判断方面表现出色，而机器则擅长基于海量数据库做出决策。当两者的技能结合起来时，这种方法效果更好。例如，人类可以提供标记数据来训练模型，而计算机可以利用这些数据根据重复的模式生成智能判断。

利用人工在环机器学习

人工在环机器学习在各种场景中得到应用

训练：为了提高机器学习算法的质量和性能，人类提供标记数据。

调优和测试：当模型不确定或需要做出判断时，人类通过调整模型来帮助提高模型的准确性。

主动学习：人类处理具有置信度问题的场景，并向模型提供反馈，从而提高其学习和决策能力。

人工在环与主动学习的区别

主动学习通常是指人类处理低置信度的数据单元，并将它们反馈给模型。人工在环涵盖了更广泛的主动学习技术以及通过人类标注创建数据集。此外，它有时（尽管不经常）也指人类在不将他们的判断反馈给模型的情况下验证（或确认）输出。

人工在环机器学习的用户

人工在环机器学习可用于无数的AI项目，包括自然语言处理（NLP）情感分析、计算机视觉转录以及许多不同的应用。所有深度学习AI都可以通过在特定点将一些人类智能融入系统来受益，以提高准确性和性能。

人工在环机器学习的优势

• 人工在环（Human-in-the-know）技术侧重于人们提供细致经验、处理边缘情况和调整模型以提高性能的卓越能力。
• 在计算结果不确定或需要修改的情况下，通过结合人类验证和批评，可以改进AI模型以达到更高的精度。
• 对人类有意识的AI会考虑到偏见、恶意内容和危险行为模式的定位和消除，从而促进可靠和称职的人工智能框架的进步。
• HITL的持续循环使模型能够不断学习并适应不断变化的情况，从而确保其长期有效性和适用性。

Future

对人类有意识的AI（Human-in-the-know AI）有望进一步发展和增长。未来的发展方向可能包括：

改进的协作：人工智能专家、数据科学家和主题专家之间更紧密的合作可以加速更具知识性的人工智能的开发。

可解释性：理性计算智能技术的进步将提供对AI模型动态周期的更深入的理解，从而提高透明度和信任度。

与自动化流程集成：在考虑人与机器之间持续动态的通信时，对人类有意识的技术可以与机械化流程相结合。

结论

对人类有意识的AI（Human-in-the-know, HITL）是一种强大的人工智能方法，它结合了机器智能和人类专业知识的优点，以开发高效且准确的AI模型。通过将人类的贡献贯穿于训练、调优和测试过程，HITL能够创建强大且可靠的AI系统。