휴먼인더루프,HITL

휴먼인더루프, Human In The Loop, HITL

신뢰도 높은 학습 모델을 도출하기 위해 인공지능 시스템 등에

사람이 개입하여 시스템과 사람이 상호작용하는 학습 구조.

인공지능(AI)은 입력 데이터로 모델을 학습하고, 학습된 모델로 예측 결과를

도출하는 과정으로 이루어진다. 이러한 일방통행식 학습 과정에 일반적으로

인간은 배제되고 개입할 수 없다. 따라서 인공지능 시스템에서 학습 결과가 편향성을 지니고

있거나 혹은 인간이 납득하기 어려워도 개입하거나 조정할 수 있는 방법이 없다.

따라서 원하는 결과가 나오지 않는 경우에는 새로운 학습 데이터를 준비하여 처음부터 다시 모델 학습을 시켜야 한다.

휴먼인더루프(HITL: Human In The Loop)는 이러한 문제를 해결하기 위하여

인간 전문가가 인공지능 학습 과정 중에 중간 결과물을 확인하고 학습 데이터를 조정한다.

즉, 인공지능 학습 과정에서 인공지능과 사람이 일종의 ‘피드백 루프’를 형성한 것이라 할 수 있다.

예를 들어, 데이터 가공에 인공지능을 사용할 때 인공지능이 전처리한 데이터를

사람이 검수하고 다시 한번 인공지능이 후처리하면 데이터 처리 시간과 비용을 줄일 수 있다.

다른 예로는 자율주행 자동차(autonomous vehicles)를 학습시킬 때,

1차선 편도가 막혀 있으면 일반적인 인공지능 학습은 멈추는 동작만 지도한다.

그러나 사람이 개입하면 반대편 차선에서 오는 차량이 없는 경우를 확인하고

중앙선을 넘어 장애물을 회피할 수 있도록 인공지능 학습을 지도할 수 있다.

이렇듯 휴먼인더루프는 인공지능 학습만으로 판단하기 어렵거나 효율이 낮은 상황에서

사람이 개입하여 인공지능의 성능을 향상시키고, 인간이 납득할 수 있는 학습 결과를 도출할 수 있게 한다.

휴먼.JPG

출처:TTA 정보통신 용어사전

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