কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যতিক্রমী গ্রাহক সেবা প্রদান, উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি, ক্রিয়াকলাপ স্ট্রীমলাইন এবং ROI ঘরে তুলতে AI ব্যবহার করে বিভিন্ন শিল্প জুড়ে কোম্পানিগুলি দ্রুত সর্বব্যাপী হয়ে উঠছে।
যাইহোক, কোম্পানিগুলি বিশ্বাস করে যে AI-ভিত্তিক সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করা একটি এককালীন সমাধান এবং এটি তার জাদুটি উজ্জ্বলভাবে কাজ করতে থাকবে। তবুও, AI এভাবে কাজ করে না। এমনকি আপনি যদি সবচেয়ে এআই-প্রবণ প্রতিষ্ঠান হন, আপনার অবশ্যই থাকতে হবে হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (HITL) ঝুঁকি কমাতে এবং সর্বোচ্চ সুবিধার জন্য।
কিন্তু এআই প্রকল্পে কি মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন? খুঁজে বের কর.
AI ব্যবসাগুলিকে অটোমেশন অর্জন, অন্তর্দৃষ্টি অর্জন, পূর্বাভাস চাহিদা এবং বিক্রয় এবং অনবদ্য গ্রাহক পরিষেবা প্রদানের ক্ষমতা দেয়। যাইহোক, AI সিস্টেমগুলি স্বয়ংসম্পূর্ণ নয়। মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়া, AI অবাঞ্ছিত পরিণতি হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, জিলো, একটি এআই-চালিত ডিজিটাল এস্টেট ফার্মকে দোকান বন্ধ করতে হয়েছিল কারণ এর মালিকানাধীন অ্যালগরিদম সরবরাহ করতে ব্যর্থ হয়েছিল সঠিক ফলাফল.
মানব হস্তক্ষেপ একটি প্রক্রিয়া প্রয়োজনীয়তা এবং একটি সুনাম, আর্থিক, নৈতিক এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা। একটি হতে হবে মেশিনের পিছনে মানুষ AI চেক এবং ব্যালেন্স আছে তা নিশ্চিত করতে।
আইবিএমের এই প্রতিবেদন অনুযায়ী, এআই গ্রহণের ক্ষেত্রে শীর্ষ বাধা AI দক্ষতার অভাব (34%), অত্যধিক ডেটা জটিলতা (24%) এবং অন্যান্য অন্তর্ভুক্ত। একটি এআই সলিউশন কেবল ততটাই ভাল যতটা ডেটা এতে দেওয়া হয়। নির্ভরযোগ্য এবং নিরপেক্ষ তথ্য এবং অ্যালগরিদম প্রকল্পের কার্যকারিতা নির্ধারণ করে।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ কী?
এআই মডেলগুলি 100% সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না কারণ পরিবেশ সম্পর্কে তাদের বোঝার পরিসংখ্যানগত মডেলের উপর ভিত্তি করে। অনিশ্চয়তা এড়াতে, মানুষের প্রতিক্রিয়া এআই সিস্টেমকে পরিবর্তন করতে এবং বিশ্ব সম্পর্কে তার বোঝার সমন্বয় করতে সহায়তা করে।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (HITL) মেশিন এবং লিভারেজিং দ্বারা AI সমাধানগুলি বিকাশে ব্যবহৃত একটি ধারণা মানব বুদ্ধি. একটি প্রচলিত এইচআইটিএল পদ্ধতিতে, প্রশিক্ষণ, সূক্ষ্ম-টিউনিং, পরীক্ষা এবং পুনরায় প্রশিক্ষণের একটি ক্রমাগত লুপে মানুষের সম্পৃক্ততা ঘটে।
একটি HITL মডেলের সুবিধা
একটি HITL মডেলের এমএল-ভিত্তিক মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে, বিশেষ করে যখন প্রশিক্ষণ তথ্য দুষ্প্রাপ্য বা এজ-কেস পরিস্থিতিতে। উপরন্তু, একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সমাধানের সাথে তুলনা করে, একটি HITL পদ্ধতি দ্রুত এবং আরও কার্যকর ফলাফল প্রদান করে। স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার বিপরীতে, মানুষের সমস্যাগুলির সমাধান খুঁজে বের করার জন্য তাদের অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞান থেকে দ্রুত আঁকার সহজাত ক্ষমতা রয়েছে।
পরিশেষে, একটি সম্পূর্ণ ম্যানুয়াল বা সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সমাধানের সাথে তুলনা করে, একটি হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ বা একটি হাইব্রিড মডেল থাকা ব্যবসাগুলিকে বুদ্ধিমান অটোমেশন প্রসারিত করার সময় অটোমেশন স্তর নিয়ন্ত্রণ করতে সহায়তা করতে পারে। একটি HITL পদ্ধতির থাকা AI সিদ্ধান্ত গ্রহণের নিরাপত্তা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ বাস্তবায়ন করার সময় চ্যালেঞ্জ
এইচআইটিএল বাস্তবায়ন করা একটি সহজ কাজ নয়, বিশেষ করে যেহেতু একটি এআই সমাধানের সাফল্য সিস্টেমকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত প্রশিক্ষণ ডেটার মানের উপর নির্ভর করে।
প্রশিক্ষণের ডেটার পাশাপাশি, আপনাকে সেই নির্দিষ্ট পরিবেশে কাজ করার জন্য ডেটা, সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি পরিচালনা করার জন্য সজ্জিত লোকদেরও প্রয়োজন। পরিশেষে, উৎপাদনশীলতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য AI সিস্টেমকে সফলভাবে উত্তরাধিকার কর্মপ্রবাহ এবং প্রযুক্তির সাথে একত্রিত করা উচিত।
সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন
ML মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত ডেটা সরবরাহ করতে HITL ব্যবহার করা হয়। লেবেল করার পর, পরবর্তী ধাপ হল এজ কেস শ্রেণীবদ্ধ করে, ওভারফিটিং বা নতুন বিভাগ নির্ধারণ করে মডেলের উপর ভিত্তি করে ডেটা টিউন করা। প্রতিটি পদক্ষেপে, মানুষের মিথস্ক্রিয়া গুরুত্বপূর্ণ, কারণ ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া ML মডেলটিকে আরও স্মার্ট, আরও নির্ভুল এবং দ্রুততর করতে সাহায্য করতে পারে৷
যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বেশ কয়েকটি শিল্পকে পূরণ করে, এটি স্বাস্থ্যসেবাতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। AI টুলের ডায়াগনস্টিক ক্ষমতার দক্ষতা উন্নত করতে, এটিকে মানুষের দ্বারা নির্দেশিত এবং প্রশিক্ষিত করতে হবে।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ মেশিন লার্নিং কি?
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ মেশিন লার্নিং ML-ভিত্তিক মডেলের প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার সময় মানুষের জড়িত থাকার কথা বোঝায়। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে, ML মডেলটিকে পূর্ব-নির্মিত বিষয়বস্তুর পরিবর্তে ব্যবহারকারীর অভিপ্রায়ের উপর ভিত্তি করে বোঝার এবং বিনিময় করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। এইভাবে, ব্যবহারকারীরা তাদের প্রশ্নের জন্য ব্যক্তিগতকৃত এবং কাস্টমাইজড সমাধানগুলি অনুভব করতে পারেন। যত বেশি মানুষ সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করে, HITL প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে এর কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করা যেতে পারে।
কিভাবে একটি HITL মেশিন লার্নিং উন্নত করে?
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ তিনটি উপায়ে মেশিন-লার্নিং মডেলের দক্ষতা উন্নত করে। তারা হল:
প্রতিক্রিয়া: HITL পদ্ধতির একটি প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল সিস্টেমে প্রতিক্রিয়া প্রদান করা, যা AI সমাধানকে শিখতে, বাস্তবায়ন করতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে আসতে দেয়।
প্রমাণীকরণ: মানুষের হস্তক্ষেপ দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সত্যতা এবং নির্ভুলতা যাচাই করতে সাহায্য করতে পারে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম.
উন্নতির পরামর্শ দিন: মানুষ উন্নতির জন্য ক্ষেত্র চিহ্নিত করতে এবং সিস্টেমের জন্য প্রয়োজনীয় পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে পারদর্শী।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
HITL এর কিছু বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে হল:
Netflix ব্যবহারকারীর পূর্ববর্তী অনুসন্ধান ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে চলচ্চিত্র এবং টিভি শো প্রস্তাবনা তৈরি করতে হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ ব্যবহার করে।
গুগলের সার্চ ইঞ্জিন সার্চ ক্যোয়ারীতে ব্যবহৃত শব্দের উপর ভিত্তি করে বিষয়বস্তু বাছাই করতে 'হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ' নীতিতে কাজ করে।
"হিউম্যান অন দ্য লুপ" শব্দটি ব্যবহার করার মিথ
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ সম্পর্কে সবকিছুই গোলাপী এবং নির্ভরযোগ্য নয়। যারা এআই সিস্টেমে আরও 'মানবিক হস্তক্ষেপ' করার আহ্বান জানায় তাদের বিরুদ্ধে বিশেষজ্ঞদের মধ্যে গুরুতর বিতর্ক রয়েছে।
মানুষ এআই-এর মতো জটিল সিস্টেম তত্ত্বাবধানের জন্য লুপের মধ্যে, চালু বা কাছাকাছি কোথাও থাকুক না কেন, এটি অবাঞ্ছিত পরিণতির দিকে নিয়ে যেতে পারে। এআই-ভিত্তিক স্বয়ংক্রিয় সমাধানগুলি মিলিসেকেন্ডে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে, যা মানুষের সিস্টেমের সাথে একটি অর্থপূর্ণ মিথস্ক্রিয়া করা কার্যত অসম্ভব করে তোলে।
- এই আন্তঃনির্ভরশীল চলমান অংশগুলিকে বোঝা এবং তত্ত্বাবধান করে AI এর সমস্ত অংশের (সেন্সর, ডেটা, অ্যাকুয়েটর এবং এমএল অ্যালগরিদম) সাথে অর্থপূর্ণভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করা একজন মানুষের পক্ষে অসম্ভব।
- সবাই রিয়েল টাইমে সিস্টেমে এমবেড করা কোডগুলি পর্যালোচনা করতে পারে না। প্রাথমিক নির্মাণ পর্যায়ে এবং সমগ্র জীবনচক্র জুড়ে একজন মানব বিশেষজ্ঞের অবদান প্রয়োজন।
- বিভক্ত-সেকেন্ড, সময়-সংবেদনশীল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এআই-ভিত্তিক সিস্টেমের প্রয়োজন। এবং এই সিস্টেমগুলির গতিবেগ এবং ধারাবাহিকতাকে থামানো মানুষের পক্ষে কার্যত অসম্ভব।
- যখন হস্তক্ষেপ দূরবর্তী অবস্থানে হয় তখন HITL এর সাথে যুক্ত আরও বেশি ঝুঁকি থাকে। ল্যাগ টাইম, নেটওয়ার্ক সমস্যা, ব্যান্ডউইথ সমস্যা এবং অন্যান্য বিলম্ব প্রকল্পকে প্রভাবিত করতে পারে। অধিকন্তু, স্বায়ত্তশাসিত মেশিনগুলির সাথে ডিল করার সময় লোকেরা বিরক্ত হয়ে যায়।
- অটোমেশন লাফিয়ে লাফিয়ে বাড়ছে, এই জটিল সিস্টেমগুলি বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা হ্রাস পাচ্ছে। আন্তঃবিভাগীয় দক্ষতা এবং একটি নৈতিক কম্পাস ছাড়াও, সিস্টেমের প্রেক্ষাপট বোঝা এবং লুপে মানুষের ব্যাপ্তি নির্ধারণ করা অপরিহার্য।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ পদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত পৌরাণিক কাহিনীগুলি বোঝা নৈতিক, আইনগতভাবে অনুগত এবং কার্যকর AI সমাধানগুলি বিকাশে সহায়তা করবে।
AI সমাধানগুলি বিকাশের চেষ্টা করা একটি ব্যবসা হিসাবে, আপনাকে নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে "হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ" এর অর্থ কী এবং যে কোনও মানুষ মেশিনে কাজ করার সময় বিরতি, প্রতিফলন, বিশ্লেষণ এবং যথাযথ পদক্ষেপ নিতে পারে কিনা।
একটি হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ সিস্টেম কি মাপযোগ্য?
যদিও এইচআইটিএল পদ্ধতিটি সাধারণত এআই অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে ব্যবহার করা হয়, তবে অ্যাপ্লিকেশন বৃদ্ধির সাথে সাথে এটি স্কেলযোগ্য হওয়া উচিত। হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ থাকা স্কেলেবিলিটিকে একটি চ্যালেঞ্জ করে তুলতে পারে কারণ এটি ব্যয়বহুল, অবিশ্বস্ত এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে ওঠে। দুটি সমাধান স্কেলেবিলিটিকে একটি সম্ভাবনা তৈরি করতে পারে: একটি, একটি ব্যাখ্যাযোগ্য এমএল মডেল ব্যবহার করে এবং অন্যটি, একটি অনলাইন লার্নিং অ্যালগরিদম।
প্রাক্তনটিকে ডেটার বিশদ সারাংশ হিসাবে আরও দেখা যেতে পারে যা HITL মডেলকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে। পরবর্তী মডেলে, অ্যালগরিদম ক্রমাগত শেখে এবং নতুন সিস্টেম এবং অবস্থার সাথে খাপ খায়।
হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ: নৈতিক বিবেচনা
মানুষ হিসাবে, আমরা নৈতিকতা এবং শালীনতার পতাকাবাহী হওয়ার জন্য নিজেদেরকে গর্বিত করি। আমরা আমাদের নৈতিক এবং ব্যবহারিক যুক্তির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিই।
কিন্তু পরিস্থিতির জরুরীতার কারণে যদি একটি রোবট মানুষের আদেশ অমান্য করে তবে কী হবে?
এটা মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়া কিভাবে প্রতিক্রিয়া এবং কাজ করবে?
নৈতিকতা নির্ভর করে রোবটটি কী করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে তার উদ্দেশ্যের উপর। যদি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম পরিষ্কার বা লন্ড্রিতে সীমাবদ্ধ, মানুষের জীবন বা স্বাস্থ্যের উপর তাদের প্রভাব ন্যূনতম। অন্যদিকে, যদি রোবটটিকে জটিল এবং জটিল জীবন-মৃত্যুর কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়, তবে এটি আদেশ মান্য করবে কি না তা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হবে।
এই সংশয়ের সমাধান হল নৈতিক দ্বিধাগুলি পরিচালনা করার জন্য স্বায়ত্তশাসিত মেশিনগুলিকে কীভাবে সর্বোত্তম প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় সে সম্পর্কে ক্রাউডসোর্সড তথ্যের একটি ডেটাসেট অর্জন করা।
এই তথ্য ব্যবহার করে, আমরা রোবটগুলিতে মানুষের মতো ব্যাপক সংবেদনশীলতা প্রদান করতে পারি। ক তদারকি শেখা সিস্টেম, মানুষ ডেটা সংগ্রহ করে এবং ফিডব্যাক সিস্টেম ব্যবহার করে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। হিউম্যান-ইন-লুপ ফিডব্যাকের সাহায্যে, আর্থ-সামাজিক প্রেক্ষাপট, আন্তঃব্যক্তিক সম্পর্ক, মানসিক প্রবণতা এবং নৈতিক বিবেচনাগুলি বোঝার জন্য এআই সিস্টেম তৈরি করা যেতে পারে।
যন্ত্রের পেছনে একজন মানুষ থাকাই ভালো!
মেশিন লার্নিং মডেল ট্যাগ, লেবেল এবং টীকাযুক্ত নির্ভরযোগ্য, নির্ভুল এবং গুণমান ডেটার শক্তিতে উন্নতি করুন। এবং এই প্রক্রিয়াটি মানুষের দ্বারা সঞ্চালিত হয়, এবং এই প্রশিক্ষণের তথ্যের সাহায্যে একটি এমএল মডেল তৈরি করা হয় যা নিজে থেকে বিশ্লেষণ, বোঝা এবং কাজ করতে সক্ষম হয়। মানুষের হস্তক্ষেপ প্রতিটি পর্যায়ে গুরুত্বপূর্ণ — পরামর্শ, প্রতিক্রিয়া এবং সংশোধন প্রদান।
তাই যদি আপনার AI-ভিত্তিক সমাধান অপর্যাপ্তভাবে ট্যাগ করা এবং লেবেলযুক্ত ডেটার ত্রুটির মধ্যে পড়ে, আপনাকে কম-নিখুঁত ফলাফল অর্জন করতে বাধ্য করে, তাহলে আপনাকে Shaip এর সাথে অংশীদারি করতে হবে, বাজার-নেতৃস্থানীয় তথ্য সংগ্রহ বিশেষজ্ঞ.
আপনার AI সমাধান সর্বদা উন্নত কর্মক্ষমতা অর্জন করে তা নিশ্চিত করতে আমরা "হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ" ফিডব্যাককে বিবেচনা করি। আমাদের ক্ষমতা অন্বেষণ করতে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন.
