مقدمه مفهومی درباره واژه نیمه خودکار (Semi-Automatic) به سیستم هایی اشاره دارد که برخی عملیات را به صورت خودکار انجام می دهند اما نیاز به مداخله انسانی در مراحل خاصی دارند. این سیستم ها تعادل بین کنترل انسانی و کارایی ماشینی را برقرار می کنند. در بسیاری از موارد، سیستم های نیمه خودکار پلی به سمت اتوماسیون کامل هستند یا در شرایطی استفاده می شوند که اتوماسیون کامل امکان پذیر یا مطلوب نیست. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در پردازش تصویر، سیستم های نیمه خودکار برای شناسایی اشیاء نیاز به تایید انسانی دارند. در تست نرم افزار، برخی چارچوب ها تست های خودکار را اجرا می کنند اما تحلیل نتایج نیاز به متخصص انسانی دارد. در سیستم های یادگیری ماشین، مدل های نیمه خودکار از برچسب زنی انسانی برای بهبود دقت استفاده می کنند. در DevOps، برخی فرآیندهای استقرار به صورت نیمه خودکار طراحی می شوند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در بانک داری آنلاین، سیستم های تشخیص تقلب ممکن است تراکنش های مشکوک را علامت گذاری کنند اما تصمیم نهایی با کارشناس انسانی است. در تولید محتوا، ابزارهای نیمه خودکار می توانند پیش نویس اولیه ایجاد کنند که سپس توسط نویسنده انسان تکمیل می شود. در صنعت خودرو، خطوط مونتاژ نیمه خودکار از ربات ها برای برخی مراحل و نیروی انسانی برای مراحل حساس استفاده می کنند. در پزشکی، سیستم های تشخیص نیمه خودکار به پزشکان در تفسیر تصاویر کمک می کنند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های پیچیده، ترکیب عملیات خودکار و دستی اغلب به انعطاف پذیری بیشتر منجر می شود. در سیستم های تصمیم یار، نتایج خودکار به عنوان پیشنهاد ارائه می شوند اما تصمیم نهایی با کاربر است. در چارچوب های CI/CD، برخی مراحل مانند استقرار در محیط تولید ممکن است به تایید دستی نیاز داشته باشند. در سیستم های مدیریت محتوا، انتشار نهایی محتوا اغلب نیاز به بازبینی انسانی دارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم سیستم های نیمه خودکار به انقلاب صنعتی و ماشین آلاتی که نیاز به اپراتور انسانی داشتند بازمی گردد. در دهه 1950، سیستم های کنترل صنعتی اولین نمونه های مدرن نیمه خودکار بودند. در دهه 1990، سیستم های خبره نیمه خودکار در پزشکی و مهندسی ظهور کردند. امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی، سیستم های نیمه خودکار هوشمندتر شده اند و تعامل انسان-ماشین بهبود یافته است. تفکیک آن از واژگان مشابه نیمه خودکار نباید با ’’دستی’’ که تمام کنترل با انسان است اشتباه گرفته شود. همچنین با ’’تمام خودکار’’ که هیچ مداخله انسانی ندارد تفاوت دارد. سیستم های ’’تعاملی’’ ممکن است شباهت داشته باشند اما لزوماً شامل اتوماسیون جزئی نیستند. ’’کمک های کامپیوتری’’ نیز مفهوم نزدیکی دارند اما معمولاً به ابزارهای پشتیبان اشاره می کنند. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در پایتون، کتابخانه هایی مانند Flask-Admin واسط های نیمه خودکار برای مدیریت پایگاه داده ارائه می دهند. در جاوا، چارچوب هایی مانند Spring Batch امکان تعریف مراحل خودکار با نقاط توقف دستی را فراهم می کنند. در سیستم های مبتنی بر قانون مانند Drools، می توان قوانینی تعریف کرد که نیاز به تایید انسانی دارند. در پلتفرم های RPA مانند UiPath، برخی مراحل می توانند خودکار و برخی دیگر دستی باشند. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک باور غلط این است که سیستم های نیمه خودکار همیشه بهتر از سیستم های تمام خودکار هستند، در حالی که انتخاب بین آنها به نیازهای خاص بستگی دارد. چالش اصلی طراحی نقطه بهینه بین عملیات خودکار و دستی است. در سیستم های یادگیری ماشین نیمه خودکار، کیفیت داده های برچسب زده شده توسط انسان می تواند بر عملکرد سیستم تاثیر بسزایی بگذارد. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی سیستم های نیمه خودکار در بسیاری از حوزه ها تعادل مناسبی بین کارایی و کنترل انسانی برقرار می کنند. در آموزش این مفهوم، تاکید بر طراحی واسط های موثر بین انسان و ماشین ضروری است. برای سیستم های حساس، ترکیب هوش مصنوعی و قضاوت انسانی اغلب بهترین نتایج را ارائه می دهد.
