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Humano en el circuito

Human-in-the-loop ( HITL ) se utiliza en múltiples contextos. Puede definirse como un modelo que requiere interacción humana. [1] [2] HITL está asociado con el modelado y la simulación (M&S) en la taxonomía en vivo, virtual y constructiva . HITL junto con el human- on -the-loop relacionado también se utilizan en relación con armas letales autónomas . [3] Además, HITL se utiliza en el contexto del aprendizaje automático . [4]

Aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, HITL se utiliza en el sentido de que los humanos ayudan a la computadora a tomar las decisiones correctas al construir un modelo. [4] HITL mejora el aprendizaje automático sobre el muestreo aleatorio al seleccionar los datos más críticos necesarios para refinar el modelo. [5]

Simulación

En simulación, los modelos HITL pueden ajustarse a requisitos de factores humanos como en el caso de una maqueta . En este tipo de simulación, un ser humano siempre forma parte de la simulación y, en consecuencia, influye en el resultado de tal manera que es difícil, si no imposible, reproducir exactamente. HITL también permite fácilmente la identificación de problemas y requisitos que pueden no ser fácilmente identificados mediante otros medios de simulación.

HITL a menudo se denomina simulación interactiva, que es un tipo especial de simulación física en la que las simulaciones físicas incluyen operadores humanos, como en un vuelo o un simulador de conducción .

Beneficios

Human-in-the-loop permite al usuario cambiar el resultado de un evento o proceso. La inmersión contribuye eficazmente a una transferencia positiva de las habilidades adquiridas al mundo real. Esto puede demostrarse mediante el uso de simuladores de vuelo por parte de los alumnos en preparación para convertirse en pilotos.

HITL también permite la adquisición de conocimientos sobre cómo un nuevo proceso puede afectar un evento en particular. El uso de HITL permite a los participantes interactuar con modelos realistas e intentar actuar como lo harían en un escenario real. Las simulaciones HITL sacan a la superficie problemas que de otro modo no serían evidentes hasta que se haya implementado un nuevo proceso. Un ejemplo del mundo real de simulación HITL como herramienta de evaluación es su uso por parte de la Administración Federal de Aviación (FAA) para permitir a los controladores de tránsito aéreo probar nuevos procedimientos de automatización dirigiendo las actividades del tránsito aéreo simulado mientras monitorean el efecto de los procedimientos recientemente implementados. . [6]

Como ocurre con la mayoría de los procesos, siempre existe la posibilidad de error humano , que sólo puede reproducirse mediante simulación HITL. Aunque se puede hacer mucho para automatizar los sistemas, los humanos normalmente todavía necesitan tomar la información proporcionada por un sistema para determinar el siguiente curso de acción en función de su juicio y experiencia. Los sistemas inteligentes sólo pueden llegar hasta cierto punto en determinadas circunstancias para automatizar un proceso; Sólo los humanos en la simulación pueden juzgar con precisión el diseño final. La simulación teórica puede ser útil en las primeras etapas del desarrollo del proyecto con el fin de recopilar datos para establecer parámetros amplios, pero las decisiones importantes requieren una simulación humana. [7]

Dentro de la taxonomía de simulación virtual

Las simulaciones virtuales otorgan a HITL un papel central al ejercitar habilidades de control motor (por ejemplo, volar un avión), habilidades de toma de decisiones (por ejemplo, poner en acción recursos de control de incendios) o habilidades de comunicación (por ejemplo, como miembros de un equipo C4I ).

Ejemplos

Conceptos erróneos

Aunque la simulación humana en el circuito puede incluir una simulación por computadora en forma de un entorno sintético, la simulación por computadora no es necesariamente una forma de simulación humana en el circuito y, a menudo, se considera como una simulación humana fuera del circuito. la simulación del bucle. En este caso particular, el comportamiento de un modelo informático se modifica según un conjunto de parámetros iniciales. Los resultados del modelo difieren de los resultados que surgen de una verdadera simulación humana porque los resultados se pueden replicar fácilmente una y otra vez, simplemente proporcionando parámetros idénticos.

Armas

Bonnie Docherty estableció tres clasificaciones del grado de control humano de los sistemas de armas autónomos en un informe de Human Rights Watch de 2012. [3]

Ver también

Referencias

  1. ^ "Glosario de simulación y modelado (M&S) del DoD", DoD 5000.59-M, DoD , enero de 1998 "División de Directivas" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 10 de julio de 2007 . Consultado el 22 de abril de 2009 .
  2. ^ Karwowski, Waldemar, Enciclopedia internacional de ergonomía y factores humanos , ISBN 0-415-30430-X , 9780415304306, CRC Press , 2006 
  3. ^ ab Amitai Etzioni; Oren Etzioni (junio de 2017). "Pros y contras de los sistemas de armas autónomos". ejército.mil .
  4. ^ ab Vikram Singh Bisen (20 de mayo de 2020). "¿Qué es el aprendizaje automático Human in the Loop: por qué y cómo se utiliza en la IA?". medio.com .
  5. ^ Chelsea Chandler; Peter W. Foltz; Brita Elvevåg (26 de mayo de 2022). "Mejora de la aplicabilidad de la IA para aplicaciones psiquiátricas mediante metodologías humanas en el circuito". Boletín de esquizofrenia . 48 (5): 949–956. doi :10.1093/schbul/sbac038. PMC 9434423 . PMID  35639561. 
  6. ^ Sollenberger, R. (2005). Simulación humana en el circuito que evalúa la colocación de la herramienta de evaluación de solicitudes de usuario. Administración Federal de Aviación del Departamento de Transporte de EE. UU., 1. Obtenido el 19 de julio de 2010 de http://hf.tc.faa.gov/technotes/dot-faa-ct-tn04-28.pdf Archivado el 9 de junio de 2010 en Máquina Wayback
  7. ^ Simulación humana en el circuito: (2007, primavera). Port Technology International, 32, 1-2. Obtenido el 19 de julio de 2010 de http://www.marinesafety.com/research/documents/HumanintheloopSimulationasPublishedinPortTechnologyInternationalIssue32.pdf Archivado el 14 de julio de 2011 en Wayback Machine.
  8. ^ Pinto R, Mettler T, Taisch M (2013), Gestión del riesgo de confiabilidad de la entrega de proveedores con información limitada: fundamentos para un DSS humano en el circuito , Sistemas de soporte a la decisión, 54:2, 1076–1084
  9. ^ [Minsky, Kurzweil, Mann, IEEE ISTAS 2013].