ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਅਸਾਧਾਰਣ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ROI ਨੂੰ ਘਰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਜਾਦੂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ। ਫਿਰ ਵੀ, ਏਆਈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ AI- ਝੁਕਾਅ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜ਼ਰੂਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ (HITL) ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ।
ਪਰ ਕੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਆਓ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
AI ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਸੂਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨ, ਮੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਸਿਸਟਮ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਦੇ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜ਼ਿਲੋ, ਇੱਕ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਟੇਟ ਫਰਮ, ਨੂੰ ਦੁਕਾਨ ਬੰਦ ਕਰਨੀ ਪਈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਲਕੀਅਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਿਹਾ। ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ.
ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਵਾਨ, ਵਿੱਤੀ, ਨੈਤਿਕ, ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਏ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਨੁੱਖ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ AI ਚੈਕ ਅਤੇ ਬੈਲੇਂਸ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
ਆਈਬੀਐਮ ਦੀ ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਦ AI ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ AI ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ (34%), ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਜਟਿਲਤਾ (24%), ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਕੀ ਹੈ?
AI ਮਾਡਲ 100% ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੰਸਾਰ ਬਾਰੇ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁਖ—ਵਿੱਚ ।ਲੂਪ (HITL) ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਲੀਵਰੇਜਿੰਗ ਦੁਆਰਾ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ. ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ HITL ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
HITL ਮਾਡਲ ਦੇ ਲਾਭ
ਇੱਕ HITL ਮਾਡਲ ਦੇ ML-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦੁਰਲੱਭ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ-ਕੇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੱਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇੱਕ HITL ਵਿਧੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਜਾਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। HITL ਪਹੁੰਚ ਰੱਖਣ ਨਾਲ AI ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
HITL ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਖਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ, ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਜ
HITL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ML ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੁਸਤ, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਟੂਲ ਦੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਮਨੁਖ—ਵਿੱਚ ।ਲੂਪ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ML-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, HITL ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
HITL ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ:
ਸੁਝਾਅ: HITL ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ AI ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ: ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ.
ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ: ਮਨੁੱਖ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ।
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
HITL ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ:
Netflix ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਖੋਜ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੂਵੀ ਅਤੇ ਟੀਵੀ ਸ਼ੋਅ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਦਾ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ 'ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ' ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
"ਹਿਊਮਨ ਆਨ ਦ ਲੂਪ" ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮਿੱਥਾਂ
ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਗੁਲਾਬੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ 'ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ' ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਹਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਵਿਵਾਦ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਮਨੁੱਖ ਏਆਈ ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਕਿਤੇ ਵੀ ਨੇੜੇ ਹਨ, ਇਹ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਹੱਲ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣਾ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰ-ਨਿਰਭਰ ਹਿਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ AI ਦੇ ਸਾਰੇ ਟੁਕੜਿਆਂ (ਸੈਂਸਰ, ਡੇਟਾ, ਐਕਚੂਏਟਰ, ਅਤੇ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ) ਨਾਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ।
- ਹਰ ਕੋਈ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੇ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰਮਾਣ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸਪਲਿਟ-ਸੈਕਿੰਡ, ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.
- ਜਦੋਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਰਿਮੋਟ ਟਿਕਾਣਿਆਂ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ HITL ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਧੇਰੇ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਛੜਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਮੁੱਦੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਲੋਕ ਬੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਛਾਲਾਂ ਮਾਰ ਕੇ ਵਧਣ ਨਾਲ, ਇਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਕੰਪਾਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਹੱਦ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਮਿੱਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਨੈਤਿਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ "ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਰਾਮ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਸਿਸਟਮ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਕਿ HITL ਵਿਧੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਹੋਣਾ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਹਿੰਗਾ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਹੱਲ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ, ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ, ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
ਪਹਿਲੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਾਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ HITL ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਹਾਲਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ: ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ
ਇਨਸਾਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਦੇ ਝੰਡਾਬਰਦਾਰ ਹੋਣ 'ਤੇ ਮਾਣ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ।
ਪਰ ਜੇ ਰੋਬੋਟ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਤਤਕਾਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਆਦੇਸ਼ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ?
ਨੈਤਿਕਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦ ਸਵੈਚਾਲਤ ਸਿਸਟਮ ਸਫਾਈ ਜਾਂ ਲਾਂਡਰੀ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਜਾਂ ਸਿਹਤ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਘੱਟ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜੇ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜੀਵਨ-ਅਤੇ-ਮੌਤ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੁਕਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਇਸ ਦੁਬਿਧਾ ਦਾ ਹੱਲ ਨੈਤਿਕ ਦੁਬਿਧਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਭੀੜ ਸਰੋਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਗੀ ਵਿਆਪਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਸਟਮ, ਮਨੁੱਖ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਸੰਦਰਭ, ਅੰਤਰ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਬੰਧਾਂ, ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਝੁਕਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੋਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ!
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਸਟੀਕ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਕਰੋ ਜੋ ਟੈਗ ਕੀਤੇ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ - ਸੁਝਾਅ, ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।
ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ-ਸੰਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਮਾਰਕੀਟ-ਮੋਹਰੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਮਾਹਰ.
ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ "ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ" ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਹੱਲ ਹਰ ਸਮੇਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
