Giới thiệu

Học tăng cường từ yếu tố con người/phản hồi (RLHF) là một lĩnh vực mới nổi kết hợp các nguyên tắc của RL cộng với phản hồi của con người. Nó sẽ được thiết kế để tối ưu hóa việc ra quyết định và nâng cao hiệu suất trong các hệ thống phức tạp trong thế giới thực. RLHF cho hiệu suất cao tập trung vào việc tìm hiểu hành vi, nhận thức, bối cảnh, kiến ​​thức và tương tác của con người bằng cách tận dụng các mô hình tính toán và phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu để cải thiện thiết kế, khả năng sử dụng và độ an toàn của nhiều lĩnh vực khác nhau.

RLHF nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa tối ưu hóa lấy máy làm trung tâm và thiết kế lấy con người làm trung tâm bằng cách tích hợp thuật toán RL với các nguyên tắc yếu tố con người. Các nhà nghiên cứu tìm cách tạo ra các hệ thống thông minh thích ứng với nhu cầu, sở thích và khả năng của con người, cuối cùng là nâng cao trải nghiệm của người dùng. Trong RLHF, các mô hình tính toán mô phỏng, dự đoán và quy định các phản ứng của con người, cho phép các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cách các cá nhân đưa ra quyết định sáng suốt và tương tác với các môi trường phức tạp. Hãy tưởng tượng việc kết hợp các mô hình này với các thuật toán học tăng cường! RLHF nhằm mục đích tối ưu hóa các quy trình ra quyết định, cải thiện hiệu suất hệ thống và tăng cường sự hợp tác giữa con người và máy móc trong những năm tới.

Mục tiêu học tập

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của RLHF và tầm quan trọng của nó trong thiết kế lấy con người làm trung tâm là bước đầu tiên và quan trọng nhất.
• Khám phá các ứng dụng của RLHF trong việc tối ưu hóa việc ra quyết định và hiệu suất trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Xác định các chủ đề chính liên quan đến RLHF, bao gồm học tăng cường, kỹ thuật sử dụng yếu tố con người và giao diện thích ứng.
• Nhận biết vai trò của biểu đồ tri thức trong việc hỗ trợ tích hợp dữ liệu và hiểu biết sâu sắc về nghiên cứu và ứng dụng RLHF.

RLHF: Cách mạng hóa các miền lấy con người làm trung tâm

Học tăng cường với yếu tố con người (RLHF) có khả năng biến đổi các lĩnh vực khác nhau trong đó yếu tố con người đóng vai trò quan trọng. Nó thúc đẩy sự hiểu biết về giới hạn nhận thức, hành vi và tương tác của con người để tạo ra các giao diện thích ứng, hệ thống hỗ trợ quyết định và công nghệ hỗ trợ phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này giúp cải thiện hiệu quả, an toàn và sự hài lòng của người dùng, thúc đẩy việc áp dụng trên toàn ngành.

Trong quá trình phát triển không ngừng của RLHF, các nhà nghiên cứu đang khám phá các ứng dụng mới và giải quyết các thách thức trong việc tích hợp các yếu tố con người vào các thuật toán học tập tăng cường. Bằng cách kết hợp các mô hình tính toán, phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu và thiết kế lấy con người làm trung tâm, RLHF đang mở đường cho sự cộng tác giữa con người và máy móc tiên tiến và các hệ thống thông minh giúp tối ưu hóa việc ra quyết định và nâng cao hiệu suất trong các tình huống thực tế đa dạng.”

Tại sao RLHF?

RLHF cực kỳ có giá trị đối với các ngành khác nhau, chẳng hạn như Chăm sóc sức khỏe, Tài chính, Giao thông vận tải, Trò chơi, Robot, Chuỗi cung ứng, Dịch vụ khách hàng, v.v. RLHF cho phép các hệ thống AI học theo cách phù hợp hơn với ý định và nhu cầu của Con người, điều này tạo ra sự thoải mái , cách sử dụng an toàn và hiệu quả hơn trên nhiều ứng dụng cho các trường hợp sử dụng thực tế và những thách thức phức tạp.

Tại sao RLHF có giá trị?

• Kích hoạt AI trong môi trường phức tạp đó là khả năng của RLHF. Trong nhiều ngành, Môi trường mà hệ thống AI vận hành thường phức tạp và khó mô hình hóa độ chính xác. Trong khi đó, RLHF cho phép các hệ thống AI học hỏi từ các yếu tố Con người và áp dụng các tình huống phức tạp này trong đó cách tiếp cận truyền thống không đạt được hiệu quả và độ chính xác.
• RLHF thúc đẩy hành vi AI có trách nhiệm để phù hợp với các giá trị Con người, đạo đức và sự an toàn. Phản hồi liên tục của con người đối với các hệ thống này giúp ngăn chặn các hành động không mong muốn. Mặt khác, RLHF cung cấp một cách khác để hướng dẫn hành trình học tập của nhân viên bằng cách kết hợp các yếu tố con người, đánh giá, ưu tiên và sở thích.
• Tăng hiệu quả và giảm chi phí Nhu cầu thử nghiệm và sửa lỗi rộng rãi bằng cách sử dụng Sơ đồ tri thức hoặc hệ thống AI đào tạo; trong các tình huống cụ thể, cả hai đều có thể được áp dụng nhanh chóng trong các tình huống động.
• Kích hoạt RPA & tự động hóa để thích ứng theo thời gian thực, Nơi hầu hết các ngành đã sử dụng RPA hoặc với một số hệ thống tự động hóa, đòi hỏi các tác nhân AI phải thích ứng nhanh chóng với các tình huống thay đổi. RLHF giúp các tác nhân này học hỏi nhanh chóng dựa trên phản hồi của con người, cải thiện hiệu suất và độ chính xác ngay cả trong những tình huống không chắc chắn. Chúng tôi gọi điều này “HỆ THỐNG TRÍ TUỆ QUYẾT ĐỊNH”, trong đó RDF (khung phát triển tài nguyên) thậm chí có thể đưa thông tin web ngữ nghĩa vào cùng một hệ thống, giúp đưa ra các quyết định sáng suốt.
• Số hóa kiến ​​thức chuyên môn: Trong mọi lĩnh vực ngành nghề, chuyên môn là điều cần thiết. Với sự trợ giúp của RLHF, hệ thống AI có thể học hỏi từ kiến ​​thức của các chuyên gia. Tương tự, biểu đồ tri thức & RDF cho phép chúng ta số hóa kiến ​​thức này từ các minh chứng chuyên môn, quy trình, dữ kiện giải quyết vấn đề và khả năng đánh giá. RLHF thậm chí có thể chuyển giao kiến ​​thức cho Đại lý một cách hiệu quả.
• Tùy chỉnh theo nhu cầu: Cải tiến liên tục là một trong những cân nhắc quan trọng mà hệ thống AI thường vận hành trong các tình huống trong thế giới thực, nơi chúng có thể thu thập phản hồi liên tục từ người dùng và chuyên môn, giúp AI liên tục cải tiến dựa trên phản hồi và quyết định.

RLHF hoạt động như thế nào?

RLHF thu hẹp khoảng cách giữa Học máy và kiến ​​thức chuyên môn của con người bằng cách kết hợp kiến ​​thức của con người với các kỹ thuật học tăng cường, trong đó các hệ thống AI trở nên dễ áp ​​dụng hơn với độ chính xác và hiệu quả cao hơn.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một phương pháp học máy nhằm nâng cao việc đào tạo các tác nhân AI bằng cách tích hợp phản hồi do con người cung cấp vào quá trình học tập. RLHF giải quyết những thách thức mà việc học tăng cường thông thường gặp khó khăn do tín hiệu khen thưởng không rõ ràng, môi trường phức tạp hoặc nhu cầu điều chỉnh các hành vi AI cho phù hợp với các giá trị của con người.

Trong RLHF, tác nhân AI tương tác với môi trường và nhận phản hồi khen thưởng. Tuy nhiên, những phần thưởng này có thể không đầy đủ, ồn ào hoặc khó xác định chính xác. Phản hồi của con người trở nên quan trọng để hướng dẫn việc học của tác nhân một cách hiệu quả. Phản hồi này có thể có nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như phần thưởng rõ ràng, thể hiện hành vi mong muốn, so sánh, xếp hạng hoặc đánh giá định tính.

Tác nhân kết hợp phản hồi của con người vào việc học bằng cách điều chỉnh chính sách, chức năng khen thưởng hoặc các biểu diễn nội bộ của nó. Sự kết hợp giữa phản hồi và học hỏi này cho phép tác nhân tinh chỉnh hành vi của mình, học hỏi từ kiến ​​thức chuyên môn của con người và điều chỉnh để đạt được kết quả mong muốn. Thử thách nằm ở việc cân bằng giữa việc khám phá (thử các hành động mới) và khai thác (chọn các hành động đã biết) để học tập hiệu quả đồng thời tuân thủ sở thích của con người.

RLHF bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau

• Định hình phần thưởng: Phản hồi của con người định hình phần thưởng của tác nhân, tập trung việc học của nó vào các hành vi mong muốn.
• học bắt chước: Đặc vụ học hỏi từ các minh chứng của con người, bắt chước các hành vi đúng đắn và khái quát hóa cho các tình huống tương tự.
• Xếp hạng và so sánh: Con người xếp hạng các hành động hoặc so sánh các chính sách, hướng dẫn tác nhân lựa chọn các hành động phù hợp với sở thích của con người.
• Phản hồi ưu tiên: Đại lý sử dụng thông tin ưu tiên do con người cung cấp để đưa ra quyết định phản ánh giá trị của con người.
• Phản hồi phê bình: Con người đóng vai trò là nhà phê bình, đánh giá hiệu suất của tổng đài viên và đưa ra những hiểu biết sâu sắc để cải thiện.

Quá trình này được lặp đi lặp lại khi tác nhân tinh chỉnh hành vi của mình theo thời gian thông qua tương tác liên tục, tích hợp phản hồi và điều chỉnh chính sách. Hiệu suất của tác nhân được đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu học tăng cường truyền thống và các số liệu đo lường sự liên kết với các giá trị của con người.

“Tôi khuyên bạn nên sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị, đồ thị kiến ​​thức & RDF để tạo ra nhiều tác động hơn cơ sở dữ liệu truyền thống cho RLHF.”

Việc sử dụng RLHF trong toàn ngành

RLHF có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa việc ra quyết định và nâng cao hiệu suất trên nhiều ngành. Một số trường hợp của các ngành công nghiệp chính được liệt kê dưới đây:

• Sản xuất & Công nghiệp 4.0, 5.0 Chủ đề: Hãy xem xét một hệ thống hoặc quy trình sản xuất phức tạp. Bằng cách hiểu rõ các yếu tố và phản hồi của con người, RLHF có thể trở thành một phần của hành trình chuyển đổi kỹ thuật số bằng cách nâng cao tính an toàn trong công việc, năng suất, công thái học hoặc thậm chí là tính bền vững trong việc giảm thiểu rủi ro. Mặc dù RLHF có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc bảo trì, Lập kế hoạch & phân bổ nguồn lực trong môi trường công nghiệp phức tạp trong thế giới thực.
• BFSI: BFSI liên tục cải thiện quản lý rủi ro, trải nghiệm khách hàng và ra quyết định. Hãy tưởng tượng phản hồi của con người và các yếu tố như hành vi người dùng, giao diện người dùng, hành vi của nhà đầu tư và các thành kiến ​​nhận thức như thông tin và thành kiến ​​xác nhận. Các thuộc tính kinh doanh này có thể có các đề xuất tài chính được cá nhân hóa, tối ưu hóa chiến lược giao dịch và nâng cao hoàn toàn hệ thống phát hiện gian lận. Ví dụ: “Hãy tưởng tượng một nhà đầu tư cá nhân có xu hướng sẵn sàng bán một cổ phiếu đã tăng giá nhưng lại chọn giữ một cổ phiếu đã mất giá.” RLHF có thể đưa ra các khuyến nghị hoặc quyết định sáng suốt mang tính chiến lược để giải quyết các vấn đề kinh doanh Mau. 
• Dược phẩm & Chăm sóc sức khỏe: Bằng cách tích hợp RLHF vào công ty, RLHF có thể hỗ trợ các chuyên gia đưa ra khuyến nghị điều trị được cá nhân hóa và dự đoán kết quả của bệnh nhân. RLHF sẽ là một lựa chọn tuyệt vời để tối ưu hóa việc ra quyết định lâm sàng, lập kế hoạch điều trị, Tác dụng phụ của thuốc & Sản xuất API.
• Hậu cần chuỗi cung ứng: RLHF có thể đóng một vai trò quan trọng và quan trọng trong việc cải thiện hệ thống chuỗi cung ứng, hoạt động vận tải và hậu cần. Xem xét các yếu tố con người như hành vi của Người lái xe và tải trọng nhận thức liên quan đến việc Ra quyết định. Trong khi đó từ sản xuất đến giao hàng trong chuỗi cung ứng. RLHF có thể được sử dụng để tối ưu hóa hàng tồn kho với các đề xuất về lập kế hoạch nhu cầu và phân phối, tối ưu hóa tuyến đường và quản lý đội xe. Mặt khác, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực tăng cường hệ thống hỗ trợ người lái, phương tiện tự hành và kiểm soát không lưu bằng RLHF, điều này có thể dẫn đến mạng lưới giao thông an toàn hơn và hiệu quả hơn.

Kết luận

Học tăng cường về yếu tố con người (RLHF) kết hợp học tăng cường với kỹ thuật yếu tố con người để nâng cao khả năng ra quyết định và hiệu suất trên các lĩnh vực. Nó nhấn mạnh vào biểu đồ tri thức để thúc đẩy nghiên cứu. Tính linh hoạt của RLHF phù hợp với các lĩnh vực liên quan đến việc tối ưu hóa và ra quyết định của con người, cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu chính xác.

Công nghệ RLHF+Graph giúp loại bỏ tình trạng phân mảnh dữ liệu, tăng cường thông tin cho các thuật toán. Bài viết này cung cấp cái nhìn toàn diện về RLHF, tiềm năng của nó và vai trò của biểu đồ tri thức trong việc tối ưu hóa các lĩnh vực khác nhau.

Những câu hỏi thường gặp

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/rlhf-for-high-performance-decision-making-strategies/