Amazon Web Services (AWS), el brazo de Amazon para computación en la nube, ha dispuesto Amazon A2I (Inteligencia Artificial Aumentada) de forma general.
Se trata de un servicio totalmente administrado que facilita agregar la revisión humana a las predicciones de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML).
Mediante Amazon A2I se puede mejorar la precisión del modelo y la aplicación al identificar y mejorar continuamente las predicciones de baja confianza.
Amazon A2I ayudaría a los desarrolladores a agregar revisiones humanas para predicciones de modelos a aplicaciones nuevas o existentes, utilizando revisores de Mechanical Turk, proveedores externos o sus propios empleados.
“Amazon A2I facilita a los desarrolladores crear el sistema de revisión humana, estructurar el proceso de revisión y administrar la fuerza laboral de revisión humana”.
Los desarrolladores, por ejemplo, podrían usar Amazon A2I para acelerar y administrar rápidamente una fuerza laboral de humanos que revise y valide la precisión de las predicciones de ML para una aplicación que extrae información financiera de documentos hipotecarios escaneados.
También serviría para una aplicación que utiliza el reconocimiento de imágenes para identificar artículos falsificados en línea, de modo que la calidad de los resultados mejoran con el tiempo.
Desde AWS se ha precisado que no existen compromisos iniciales para usar Amazon A2I, tomando en cuenta que los usuarios solo pagan por cada revisión necesaria.
Importancia de la revisión humana
En la compañía saben que el Aprendizaje Automático proporciona predicciones altamente precisas (conocidas como “inferencias”) para una variedad de casos de uso, incluida la identificación de objetos en imágenes, la extracción de texto de documentos escaneados o la transcripción y comprensión del lenguaje hablado.
En cada caso, los modelos de ML proporcionan una inferencia y un puntaje de confianza que expresa cuán seguro es el modelo en su predicción; entonces, cuanto mayor sea el número de confianza, más se puede confiar en el resultado.
“Por lo general, cuando los desarrolladores reciben un resultado de alta confianza, pueden confiar en que la predicción es precisa y, según el caso de uso, pueden usarla para automatizar completamente un proceso”.
Los desarrolladores de una aplicación de redes sociales que hace coincidir las fotos de un usuario con caras de celebridades, por ejemplo, pueden confiar en un puntaje de confianza del 80 % para generar y devolver muchas coincidencias entretenidas.
En otros casos se recomienda tener una alta confianza (hasta el 99 %) y una revisión humana, como en las áreas de seguridad pública relacionados con la aplicación de la ley.
“Esta interacción entre el Aprendizaje Automático y los revisores humanos es fundamental para el éxito de los sistemas de Aprendizaje Automático, pero las revisiones humanas son difíciles y costosas de construir y operar a escala”.
Y es que a menudo implican múltiples pasos de flujo de trabajo, operan software personalizado para administrar tareas y resultados de revisión humana, y reclutamiento y gestión de grandes grupos de revisores.
Los desarrolladores, como resultado, a veces pasan más tiempo administrando el proceso de revisión humana que creando la aplicación prevista o tienen que renunciar a tener revisiones humanas.
Ahorro de costos de revisión
Se ha insistido en que los desarrolladores pueden agregar la revisión humana a las aplicaciones de ML con Amazon A2I, sin la necesidad de construir o administrar sistemas costosos y engorrosos para la revisión humana.
El servicio proporciona más de 60 flujos de trabajo de revisión humana preconstruidos para tareas comunes de Aprendizaje Automático como, por ejemplo, detección de objetos en imágenes, transcripción del habla y moderación de contenido.
“Los desarrolladores que crean modelos personalizados de ML en Amazon Sage Maker (u otras herramientas locales o en la nube) pueden configurar una revisión humana para su caso de uso específico en la consola de A2I o mediante su interfaz de programación de aplicaciones (API)”.
Después de establecer un umbral de confianza para las predicciones del modelo, los desarrolladores pueden elegir que las predicciones por debajo de ese umbral sean revisadas por Amazon Mechanical Turk.
Se trata de una fuerza laboral global de 500 mil contratistas independientes, organizaciones de terceros especializados en externalización de procesos comerciales o sus propios revisores privados.
Además, pueden especificar el número de trabajadores por revisión y Amazon A2I luego dirige cada revisión al número exacto de revisores.
Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Amazon ML en AWS, ha dicho que les complace ayudar a sus clientes a eliminar otro obstáculo para crear aplicaciones de Aprendizaje Automático con el lanzamiento de Amazon A2I.
“Esto hace que sea mucho más fácil y rápido incorporar el juicio humano en las aplicaciones de Aprendizaje Automático para garantizar predicciones de mayor calidad durante un período de tiempo sostenido”.
Inicialmente, Amazon A2I ha estado disponible en Estados Unidos, Canadá, Europa Occidental (Londres, Irlanda), Unión Europea (Frankfurt), Asia Pacífico (Singapur, Tokio, Sydney, Seúl y Mumbai).
