Introducción

El aprendizaje por refuerzo a partir de factores humanos/retroalimentación (RLHF) es un campo emergente que combina los principios de RL más la retroalimentación humana. Estará diseñado para optimizar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento en sistemas complejos del mundo real. RLHF para alto rendimiento se centra en comprender el comportamiento humano, la cognición, el contexto, el conocimiento y la interacción aprovechando modelos computacionales y enfoques basados ​​en datos para mejorar el diseño, la usabilidad y la seguridad de varios dominios.

RLHF tiene como objetivo cerrar la brecha entre la optimización centrada en la máquina y el diseño centrado en el ser humano mediante la integración de algoritmos de RL con principios de factores humanos. Los investigadores buscan crear sistemas inteligentes que se adapten a las necesidades, preferencias y capacidades humanas y, en última instancia, mejoren la experiencia del usuario. En RLHF, los modelos computacionales simulan, predicen y prescriben respuestas humanas, lo que permite a los investigadores obtener información sobre cómo los individuos toman decisiones informadas e interactúan con entornos complejos. ¡Imagínese combinar estos modelos con algoritmos de aprendizaje por refuerzo! RLHF tiene como objetivo optimizar los procesos de toma de decisiones, mejorar el rendimiento del sistema y mejorar la colaboración entre humanos y máquinas en los próximos años.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

• Comprender los fundamentos de RLHF y su importancia en el diseño centrado en el ser humano es el primer y más importante paso.
• Explorar aplicaciones de RLHF para optimizar la toma de decisiones y el rendimiento en varios dominios.
• Identifique temas clave relacionados con RLHF, incluido el aprendizaje por refuerzo, la ingeniería de factores humanos y las interfaces adaptativas.
• Reconocer el papel de los gráficos de conocimiento para facilitar la integración de datos y los conocimientos en la investigación y las aplicaciones del RLHF.

RLHF: revolucionando los dominios centrados en las personas

El aprendizaje por refuerzo con factores humanos (RLHF) tiene el potencial de transformar varios campos donde los factores humanos son críticos. Aprovecha la comprensión de los límites cognitivos, los comportamientos y las interacciones humanas para crear interfaces adaptativas, sistemas de apoyo a las decisiones y tecnologías de asistencia adaptadas a las necesidades individuales. Esto da como resultado una mayor eficiencia, seguridad y satisfacción del usuario, fomentando la adopción en toda la industria.

En la evolución actual de RLHF, los investigadores están explorando nuevas aplicaciones y abordando los desafíos de integrar factores humanos en algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Al combinar modelos computacionales, enfoques basados ​​en datos y diseño centrado en el ser humano, RLHF está allanando el camino para la colaboración avanzada entre humanos y máquinas y sistemas inteligentes que optimizan la toma de decisiones y mejoran el rendimiento en diversos escenarios del mundo real”.

¿Por qué RLHF?

RLHF es extremadamente valioso para diversas industrias, como la atención médica, las finanzas, el transporte, los juegos, la robótica, la cadena de suministro, los servicios al cliente, etc. RLHF permite que los sistemas de inteligencia artificial aprendan de una manera que esté más alineada con las intenciones y necesidades humanas, lo que hace que sea cómodo , uso más seguro y eficaz en una amplia gama de aplicaciones para sus casos de uso del mundo real y desafíos complejos.

¿Por qué es valioso el RLHF?

• Habilitando la IA en entornos complejos es de lo que es capaz RLHF. En muchas industrias, los entornos en los que operan los sistemas de IA suelen ser complejos y difíciles de modelar con precisión. Mientras que RLHF permite que los sistemas de IA aprendan de los factores humanos y adopten estos escenarios intrincados donde el enfoque tradicional falla en términos de eficiencia y precisión.
• RLHF promueve un comportamiento responsable de la IA para alinearse con los valores humanos, la ética y la seguridad. La retroalimentación humana continua a estos sistemas ayuda a prevenir acciones indeseables. Por otro lado, RLHF proporciona una forma alternativa de guiar el viaje de aprendizaje de un agente incorporando factores, juicios, prioridades y preferencias humanos.
• Aumento de la eficiencia y reducción de costes La necesidad de realizar pruebas y errores exhaustivos mediante el uso de gráficos de conocimiento o el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial; en escenarios específicos, ambas pueden ser adopciones rápidas en situaciones dinámicas.
• Habilite RPA y automatización para una adaptación en tiempo real, Donde la mayoría de las industrias ya utilizan RPA o cuentan con algunos sistemas de automatización, lo que requiere que los agentes de IA se adapten rápidamente a situaciones cambiantes. RLHF ayuda a estos agentes a aprender sobre la marcha con comentarios humanos, mejorando el rendimiento y la precisión incluso en situaciones inciertas. llamamos a esto “SISTEMA DE INTELIGENCIA DE DECISIONES”, donde RDF (marco de desarrollo de recursos) puede incluso llevar información de la web semántica al mismo sistema, lo que ayuda a tomar decisiones informadas.
• Digitalización del conocimiento: En todos los ámbitos de la industria, la experiencia es esencial. Con la ayuda de RLHF, los sistemas de IA pueden aprender del conocimiento de los expertos. De manera similar, los gráficos de conocimiento y los RDF nos permiten digitalizar este conocimiento a partir de demostraciones de experiencia, procesos, hechos de resolución de problemas y capacidades de evaluación. RLHF puede incluso transferir conocimientos de forma eficaz a los Agentes.
• Personalizar según las necesidades: La mejora continua es una de las consideraciones importantes que los sistemas de IA suelen operar en escenarios del mundo real en los que pueden recopilar comentarios continuos de los usuarios y la experiencia, lo que hace que la IA mejore continuamente en función de los comentarios y las decisiones.

¿Cómo funciona RLHF?

RLHF cierra las brechas entre el aprendizaje automático y la experiencia humana al fusionar el conocimiento humano con técnicas de aprendizaje por refuerzo, donde los sistemas de IA se vuelven más adoptables con mayor precisión y eficiencia.

El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) es un enfoque de aprendizaje automático que mejora la capacitación de los agentes de IA al integrar la retroalimentación proporcionada por humanos en el proceso de aprendizaje. RLHF aborda desafíos en los que el aprendizaje por refuerzo convencional tiene dificultades debido a señales de recompensa poco claras, entornos complejos o la necesidad de alinear los comportamientos de la IA con los valores humanos.

En RLHF, un agente de IA interactúa con un entorno y recibe comentarios de recompensa. Sin embargo, estas recompensas pueden ser inadecuadas, ruidosas o difíciles de definir con precisión. La retroalimentación humana se vuelve crucial para guiar el aprendizaje del agente de manera efectiva. Esta retroalimentación puede tomar diferentes formas, como recompensas explícitas, demostraciones de comportamiento deseado, comparaciones, clasificaciones o evaluaciones cualitativas.

El agente incorpora la retroalimentación humana al aprendizaje ajustando su política, función de recompensa o representaciones internas. Esta fusión de retroalimentación y aprendizaje permite al agente refinar su comportamiento, aprender de la experiencia humana y alinearse con los resultados deseados. El desafío radica en equilibrar la exploración (probar nuevas acciones) y la explotación (elegir acciones conocidas) para aprender de manera efectiva y al mismo tiempo respetar las preferencias humanas.

RLHF abarca varias técnicas

• Dar forma a la recompensa: La retroalimentación humana da forma a las recompensas del agente, centrando su aprendizaje en los comportamientos deseados.
• Aprendizaje por imitación: Los agentes aprenden de las demostraciones humanas, imitando comportamientos correctos y generalizando a situaciones similares.
• Clasificación y comparación: Los humanos clasifican acciones o comparan políticas, guiando al agente a seleccionar acciones que se alineen con las preferencias humanas.
• Comentarios de preferencia: Los agentes utilizan información de preferencias proporcionada por humanos para tomar decisiones que reflejen los valores humanos.
• Comentarios de la crítica: Los humanos actúan como críticos, evalúan el desempeño de los agentes y ofrecen ideas para mejorar.

El proceso es iterativo, ya que el agente refina su comportamiento a lo largo del tiempo mediante interacción continua, integración de retroalimentación y ajuste de políticas. El desempeño del agente se evalúa utilizando métricas tradicionales de aprendizaje por refuerzo y métricas que miden la alineación con los valores humanos.

"Sugiero que el uso de bases de datos de gráficos, gráficos de conocimiento y RDF tenga más impacto que las bases de datos tradicionales para RLHF".

Uso generalizado de RLHF en toda la industria

RLHF tiene un enorme potencial para revolucionar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento en múltiples industrias. Algunos de los casos de las principales industrias se enumeran a continuación:

• Temas de Manufactura e Industria 4.0, 5.0: Considere un sistema o proceso de producción complejo. Al comprender los factores humanos y la retroalimentación, RLHF puede ser parte del viaje de transformación digital mejorando la seguridad en el trabajo, la productividad, la ergonomía o incluso la sostenibilidad al reducir los riesgos. Mientras que RLHF se puede utilizar para optimizar el mantenimiento, la programación y la asignación de recursos en entornos industriales complejos del mundo real.
• BFSI: BFSI mejora continuamente la gestión de riesgos, la experiencia del cliente y la toma de decisiones. Imagine la retroalimentación humana y factores como el comportamiento del usuario, las interfaces de usuario, el comportamiento de los inversores y los sesgos cognitivos como el sesgo de información y de confirmación. Estos atributos comerciales pueden tener recomendaciones financieras personalizadas, optimizar estrategias comerciales y mejorar completamente los sistemas de detección de fraude. Por Ejemplo: "Imagínese que un inversor individual tiende a estar mucho más dispuesto a vender una acción que ha ganado valor, pero opta por conservar una acción que ha perdido valor". RLHF puede generar recomendaciones o decisiones estratégicamente informadas que pueden resolver problemas comerciales. con rapidez. 
• Farmacéutica y sanitaria: Al integrar RLHF en la empresa, RLHF puede ayudar a los profesionales a realizar recomendaciones de tratamiento personalizadas y predecir los resultados de los pacientes. RLHF será una excelente opción para optimizar la toma de decisiones clínicas, la planificación del tratamiento, los eventos adversos de los medicamentos y la fabricación de API.
• Logística en la cadena de suministros: RLHF puede desempeñar un papel importante y crucial en la mejora de los sistemas de la cadena de suministro, el transporte y las operaciones logísticas. Considere factores humanos como el comportamiento del conductor y la carga cognitiva involucrados en la toma de decisiones. Mientras que desde la producción hasta la entrega en la cadena de suministro. RLHF se puede utilizar para optimizar el inventario con recomendaciones en planificación de demanda y distribución, optimización de rutas y gestión de flotas. Por otro lado, los investigadores están trabajando para mejorar los sistemas de asistencia al conductor, los vehículos autónomos y el control del tráfico aéreo utilizando RLHF, lo que puede conducir a redes de transporte más seguras y eficientes.

Conclusión

El aprendizaje por refuerzo en factores humanos (RLHF) combina el aprendizaje por refuerzo con la ingeniería de factores humanos para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento en todos los dominios. Hace hincapié en los gráficos de conocimiento para avanzar en la investigación. La versatilidad de RLHF se adapta a dominios que involucran la optimización y la toma de decisiones humanas, ofreciendo información precisa sobre los datos.

La tecnología RLHF + Graph elimina la fragmentación de datos, mejorando la información para los algoritmos. Este artículo proporciona una visión holística de RLHF, su potencial y el papel de los gráficos de conocimiento en la optimización de diversos campos.

Preguntas frecuentes

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/rlhf-for-high-performance-decision-making-strategies/