ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ (HITL)

AI/ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಅಥವಾ ಹ್ಯೂಮನ್ ಇಂಟರ್ವೆನ್ಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಸಾಧಾರಣ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ROI ಅನ್ನು ಮನೆಗೆ ತರಲು AI ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಂಪನಿಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿಯಾಗುತ್ತಿವೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, AI- ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು-ಬಾರಿ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಪನಿಗಳು ನಂಬುತ್ತವೆ. ಆದರೂ, AI ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅಲ್ಲ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚು AI- ಒಲವು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನೀವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ (HITL) ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು.

ಆದರೆ AI ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.

AI ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಬೇಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಷ್ಪಾಪ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಸಮರ್ಥವಾಗಿಲ್ಲ. ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ, AI ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI-ಚಾಲಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ Zillow, ಅದರ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿತರಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಕಾರಣ ಅಂಗಡಿಯನ್ನು ಮುಚ್ಚಬೇಕಾಯಿತು. ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು.

ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿ, ಆರ್ಥಿಕ, ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎ ಇರಬೇಕು ಯಂತ್ರದ ಹಿಂದೆ ಮನುಷ್ಯ AI ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನಗಳು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿವೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು.

IBM ನ ಈ ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ದಿ AI ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಡೆತಡೆಗಳು AI ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಕೊರತೆ (34%), ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ (24%) ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. AI ಪರಿಹಾರವು ಅದರಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯೋಜನೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಎಂದರೇನು?

AI ಮಾದರಿಗಳು 100% ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಮಾನವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಿರುಚಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದ ಅದರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾನವರಲ್ಲಿ-ಲೂಪ್ (HITL) ಯಂತ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ HITL ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ನಿರಂತರವಾದ ತರಬೇತಿ, ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.

HITL ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ML-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ HITL ಮಾದರಿಯು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಾವಾಗ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ವಿರಳ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, HITL ವಿಧಾನವು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಅನುಭವಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದಿಂದ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸೆಳೆಯುವ ಸಹಜ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಾಗ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. HITL ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು AI ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ ಸವಾಲುಗಳು

ಆಯಿ ಸವಾಲು ಹಾಕುತ್ತಾರೆ

HITL ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸುಲಭದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ AI ಪರಿಹಾರದ ಯಶಸ್ಸು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಜೊತೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೇಟಾ, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಜನರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಂಪರೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ML ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು HITL ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಿತಿಮೀರಿದ ಅಥವಾ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ, ಮಾನವ ಸಂವಹನ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಹಲವಾರು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಉಪಕರಣದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಇದು ಮಾನವರಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?

ಮಾನವರಲ್ಲಿ-ಲೂಪ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ML-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾನವರ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ML ಮಾದರಿಯು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ವಿಷಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, HITL ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದರ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

HITL ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಮೂರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ಮಿಲಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಿಟ್ಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಎಚ್‌ಐಟಿಎಲ್ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಇದು AI ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಲಿಯಲು, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸು: ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಮಾಡಿದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು.

ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ: ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಪ್ರವೀಣರಾಗಿದ್ದಾರೆ.

ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ

HITL ನ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ಬಳಕೆದಾರರ ಹಿಂದಿನ ಹುಡುಕಾಟ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಚಲನಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಟಿವಿ ಶೋ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ಮಾನವ-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ಪದಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು Google ನ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ 'ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್' ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದು ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸೋಣ.

"ಹ್ಯೂಮನ್ ಆನ್ ದಿ ಲೂಪ್" ಪದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪುರಾಣಗಳು

ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲವೂ ಗುಲಾಬಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು 'ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ'ಕ್ಕೆ ಕರೆ ನೀಡುವವರ ವಿರುದ್ಧ ತಜ್ಞರ ನಡುವೆ ಗಂಭೀರವಾದ ವಿವಾದವಿದೆ.

AI ಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮಾನವರು ಲೂಪ್‌ನ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಆನ್ ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ, ಇದು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. AI-ಆಧಾರಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಮಾನವರು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

  • ಈ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬಿತ ಚಲಿಸುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ AI ಯ ಎಲ್ಲಾ ತುಣುಕುಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸಂವೇದಕಗಳು, ಡೇಟಾ, ಆಕ್ಯೂವೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್) ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಮಾನವನಿಗೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
  • ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆರಂಭಿಕ ನಿರ್ಮಾಣ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇಡೀ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಕೊಡುಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
  • ಸ್ಪ್ಲಿಟ್-ಸೆಕೆಂಡ್, ಸಮಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು AI- ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಆವೇಗ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಮಾನವರು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುವುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯ.
  • ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯು ದೂರಸ್ಥ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿದ್ದಾಗ HITL ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯಗಳಿವೆ. ವಿಳಂಬ ಸಮಯ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಳಂಬಗಳು ಯೋಜನೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಜನರು ಬೇಸರಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
  • ಚಿಮ್ಮಿ ರಭಸದಿಂದ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಅಂತರಶಿಸ್ತೀಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ದಿಕ್ಸೂಚಿ ಜೊತೆಗೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಮಾನವರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪುರಾಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನೈತಿಕ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಾಪಾರವಾಗಿ, "ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ಲೂಪ್" ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಬಹುದೇ, ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದೇ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದೇ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ ಎಂದು ನೀವೇ ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ HITL ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೆಳೆದಂತೆ ಅದನ್ನು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿರಬೇಕು. ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಸವಾಲಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ದುಬಾರಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಪರಿಹಾರಗಳು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು: ಒಂದು, ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.

ಹಿಂದಿನದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು HITL ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾದ ವಿವರವಾದ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ನಂತರದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್: ದಿ ಎಥಿಕಲ್ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಮಾನವರಾಗಿ, ನಾವು ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಭ್ಯತೆಯ ಧ್ವಜಧಾರಿಗಳೆಂದು ಹೆಮ್ಮೆಪಡುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಆದರೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯಿಂದಾಗಿ ರೋಬೋಟ್ ಮಾನವ ಆದೇಶವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?

ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಅದು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?

ಎಥಿಕ್ಸ್ ರೋಬೋಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ದಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಲಾಂಡ್ರಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ, ಮಾನವ ಜೀವನ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ರೋಬೋಟ್ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಮರಣದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ

ಈ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಗೆ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ನೈತಿಕ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸ್ಡ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಎ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಮಾನವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವ-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಸಂದರ್ಭ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಒಲವುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರದ ಹಿಂದೆ ಮನುಷ್ಯರಿರುವುದು ಉತ್ತಮ!

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಏಳಿಗೆ. ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾನವರು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಈ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ವತಃ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ - ಸಲಹೆಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ AI-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ನ್ಯೂನತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತತ್ತರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಪರಿಪೂರ್ಣಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿದರೆ, ನೀವು Shaip, ದಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪ್ರಮುಖ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ತಜ್ಞ.

ನಿಮ್ಮ AI ಪರಿಹಾರವು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು "ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್" ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಹಂಚಿಕೆ