نهج يجمع بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري بهدف تحقيق نتيجة أفضل مما يمكن لأي منهما تحقيقه بشكل منفرد. يتم استخدامه في الحالات التي تعجز فيها الآلات والأنظمة الحاسوبية عن حل المشكلات بمفردها؛ مما يتطلب تدخلاً بشرياً كالمشاركة في مرحلتي تدريب واختبار النموذج من مراحل بناء نماذج التعلم الآلي. يؤدي ذلك التدخل إلى إنشاء حلقة ضبط مستمرة تساعد الخوارزميات على إعطاء نتائج أفضل.
يعتمد نهج التوجيه البشري للآلة على قيام الشخص الذي يعمل باستخدام آلة أو حاسوب بإضافة بيانات إلى النظام لتحقيق النتيجة المرجوة. وتتحول هذه العملية إلى حلقة مستمرة مع تدريب البشر للخوارزميات وتحسين عملية ضبطها واختبارها، فتصبح أكثر ذكاءً ودقة بمرور الوقت. وبالتالي، تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة إلى أدوات أكثر قوة، وتصبح أكثر كفاءة مما يمكن تحقيقه باستخدام أنظمة مؤتمتة بالكامل أو يدوية بالكامل.
يستخدم هذا النهج لتطوير نماذج التعلم الآلي في عدة حالات أهمها:
