有效的人机循环系统旨在允许多个人在任何给定时间对流程进行输入，而提供此反馈的人很可能是负责做出最终决策的人。
人机交互
了解人类操作员和机器之间的动态至关重要。首先要开发增强人机交互的工具，这是交互式机器学习领域的重点。
以人为本的设计考虑
关键是要认识到人类是主动的主体，而不仅仅是机器输出的接收者。设计师应该考虑人类的认知限制和固有偏见，以构建 手机数据 更直观、响应更快的自动化工具。
社会背景与合作
对于 HITL 系统来说，考虑人类互动的社交环境至关重要。这涉及利用协作社交系统和环境智能来强调人类的角色，促进人类反馈更自然地融入机器学习工作流程。
人机交互：数据标记类型
根据您需要的数据集类型，人机交互方法可用于不同类型的数据标记。如果您需要机器学习识别猫和狗等特定形状，边界框就很有用。另一方面，如果您需要对图像的每个部分进行分类，分割是更好的解决方案。为了改进面部识别数据集，可以使用面部标记。同样，在文本和情感分析方面也有不同的策略。
文本分析是让机器理解人们所说或所写内容的必要条件。人们用不同的词语来表达同一件事，例如当他们想退回在线购买的商品时。
如何在你的公司安装 HITL AI 系统
安装 AI 系统的方法有很多种。但是，最好的方法是使用围绕人机交互 (HITL) 概念构建的自动化软件。在这种类型的系统中，有一种软件已经考虑到了该过程。使用这种自动化，您可以期望从一开始就获得近乎完美的性能和合理的结果。它的美妙之处在于，您不必是计算机科学家就可以使用它！
如今，机器学习系统已进入各行各业。随着机器学习的使用日益广泛，开发人员需要确保他们的系统在数据变化时也能表现良好。众 基础设施与其医疗系统紧密相关 所周知，数据会随着地区而变化；温度和压力等物理参数也会随着地区而变化。因此，开发人员必须通过 HITL 系统将人类知识引入他们的 ML 系统。HITL 有助于提高系统的性能和可靠性，同时保持人类的控制权。因此，如果您正在-closely-linked-to-its-healthcare/寻找一种万无一失的方法将 AI 引入您的公司，那么 HITL 就是您的最佳选择！
clickworker 提供的人机交互服务
如果您有一项任务需要人机交互机器学习，您应该询问不同背景、年龄、人口等的人。clickworker 以人工智能训练数据集的形式提供广泛的人机交互机器学习服务——从使用边界框、分割等进行计算机视觉的图像注释，到改进面部识别软件以及文本和情感分析的面部标记。
每项任务都被划分为小任务，这些任务可以由全球数百万 Clickworker 完成。他们并行处理每项任务，为特定问题提供答案。最后，他们的工作被合并以产生复杂任务的结果。通过这种方法，您可以快速执行任务并获得所需的结果。我们通过评估每个工作机会来确保合适的 Clickworker 只获得高质量的工作。
所有输出在发送给您之前都会经过我们专家的审核。您想了解更多有关这种方法为机器学习提供的机会吗？请联系我们的销售团队- 我们可以为您的需求提供出色的解决方案。
人机循环系统可扩展吗？
人机交互系统面临的主要挑战之一是它们通常不可扩展。为了处理大量数据，人机交互系统也需要扩展。然而，这通常很困难且成本高昂，并且可能导致性能下降。
然而，有一些方法可以让人类在环系统更具可扩展性。一种方法是使用可解释的机器学习模型。这种类型的模型可以被认为是数据的高级摘要。如果人类在环系统使用可解释的机器学习模型，它将更容易处理大量数据。
使人机交互系统更具可扩展性的另一种方法是使用在线学习算法。这种算法允许模型适应新条件和客户或最终用户。通过这种方法，人类可以帮助提高机器学习模型的准确性和可靠性。
对于人机交互系统是否可扩展，并没有统一的答案。这取决于具体情况。但是，如果设计正确，HITL 系统可以扩展以满足组织的需求。
人机交互系统和机器学习算法的未来发展方向
数据标记或图像注释技术用于帮助机器理解数据。这些注释的目的是创建一个“训练集”，让机器学习算法能够从代表性示例中学习。这是必要的，因为文本、音频、视频和图像等非结构化数据如果没有人工输入就无法正确标记。
有效的人机交互系统将涉及数据标记。设计和实施这样的系统是一项艰巨的任务，但对于自动驾驶、医疗诊断和物体识别等领域的未来应用至关重要。考虑人类在监管机器人方面的作用也很重要。随着我们的社会越来越依赖人工智能系统，找到建立对这些技术的信任的方法变得越来越重要。
人机交互系统的伦理考量
在做出道德决策时，人们通常认为人类是最可靠的决策者。但是，当机器人面临艰难选择，需要它违抗人类的直接命令时，会发生什么？在这些情况下，由于情况紧急，机器人能够在没有人类监督的情况下采取行动非常重要。
人机交互系统的伦理考量取决于机器人的编程目的。例如，如果机器人是专门为清洁或洗衣等家务而设计的，那么它的伦理考量可能仅限于不伤害人类或尊重隐私等。但如果机器人用于军事目的，它的伦理考量可能会复杂得多。它可能必须决定是否服从可能导致平民受伤或死亡的命令。
该项目的目标是提供一种众包人类意见的方法，以了解机器在某些道德困境下应该做什么。这使我们能够从人类那里收集数据，了解他们期望自主机器人在不同情况下如何表现。罗伯特·莫纳克认为，我们需要训练具有类似人类敏感性的 手机号码列表 自主机器人，以便它们能够在困难情况下做出符合道德的决策。我们可以通过网络表单从人类那里收集这些数据，然后将这些信息用作机器学习算法的基础。
在监督式主动学习系统中，人类负责设置算法要学习的训练数据；这样可以获得反馈和更准确的结果。本研究探讨了人类在环系统中必须做出的道德考虑。这些场景嵌入在具有各种人际关系的社会经济背景中，这需要自主机器人根据情感倾向和道德考虑做出决策。
人类在环系统中存在道德方面的考虑，我们必须意识到这一点，这样我们才能创造出在困难情况下也能采取道德行为的机器人。