El significat de HITL o Human-In-The-Loop

La traducció automàtica (TA) ha experimentat una evolució més que rellevant amb la incorporació de la intel·ligència artificial (IA), que utilitza sistemes neuronals que simulen les traduccions fetes per humans mitjançant l'aprenentatge automàtic. Això ha permès superar diverses deficiències, especialment en el processament del llenguatge natural (PLN).  

Tot i els avenços, el rendiment de la traducció automàtica encara no arriba a la fiabilitat de les traduccions humanes. En aquest context, la supervisió humana és essencial per obtenir la màxima qualitat en els processos de traducció automàtica neuronal. Una de les millors formes de col·laboració home-màquina és el model human-in-the-loop (HITL). 

Què significa HITL?  

Human-in-the-loop és una estratègia que es fa servir en processos d'intel·ligència artificial amb l'objectiu de millorar l'aprenentatge automàtic. Es tracta d'una metodologia que combina la valoració o l'aportació dels humans en el desenvolupament i el funcionament d'un sistema d'intel·ligència artificial mitjançant interaccions que retroalimenten el model automatitzat. Un algoritme d'IA funciona entrenant-se amb quantitats massives de dades mitjançant les quals obté més aprenentatge de forma continuada per aportar textos cada cop millors i amb una alta precisió. 

Tant la intel·ligència artificial com la intel·ligència humana tenen limitacions i punts forts, per la qual cosa tots dos tipus poden enriquir-se i complementar-se per implementar els aspectes positius de cadascun i generar millors resultats. D'això se'n diu HITL. 

En altres paraules, això vol dir que cal que la intel·ligència humana intervingui quan una màquina troba dificultats per solucionar un problema. Els humans ajusten les dades inicials de l'algoritme d'aprenentatge i, amb aquesta retroalimentació constant, l'algoritme millora les seves prediccions i decisions, obtenint resultats progressivament millors. 

Sovint hi ha una incertesa algorítmica, és a dir, una desconfiança pel que fa al resultat final. Per això, cal la interacció humana directa a fi de crear un aprenentatge continu i millorar la qualitat d'una traducció.  

La intervenció humana permet que els algoritmes de traducció s'alinein millor amb la lògica humana, cosa que deriva en traduccions més precises. Aquest mètode combina les capacitats avançades de la màquina amb el raonament humà, disminuint així els errors de l'algoritme d'intel·ligència artificial. 

Per exemple, una empresa de programari que vulgui traduir el seu lloc web pot optar per utilitzar un algoritme de traducció automàtica per estalviar temps. En traduir la frase en anglès “We committed to empowering businesses with cutting-edge technology”, l'algoritme podria convertir-la en espanyol com “Estem compromesos a empoderar negocis amb tecnologia d'última generació”. 

Tot i que aquesta traducció és tècnicament correcta, en espanyol pot sonar rígida o poc natural. En intervenir un traductor humà, aquest ajustaria la frase per adaptar-la a l'estil i al to culturalment adequats de l'idioma de destinació. Així, podria reformular-la com: “Ens comprometem a oferir solucions tecnològiques d'avantguarda per impulsar les empreses”. 

Amb aquesta intervenció, el traductor humà no només garanteix la precisió del missatge, sinó que també optimitza l'adaptació cultural i l'impacte del contingut i aconsegueix un resultat més eficaç i atractiu per al públic objectiu. 

Fases d'HITL 

La interacció humà-màquina s'utilitza en dues fases principals. 

• Fase d'entrenament: l'humà elabora les dades inicials que l'algoritme utilitzarà per resoldre problemes. 

• Fase d'ajust i prova: l'humà intervé per millorar la precisió de l'algoritme i corregir qualsevol precisió incorrecta que el sistema produeixi. 

Avantatges i beneficis d'HITL 

Alguns dels principals beneficis que té human-in-the-loop són els següents: 

• Millora el procés de presa de decisions: la implementació d'un sistema HITL contribueix a la millora de la presa de decisions dins una empresa, oferint un major grau de transparència i consistència. A més, s'aconsegueix mitigar els riscos de biaixos inherents als algoritmes, incorporant-hi retroalimentació humana durant la fase d'entrenament del sistema. 

• Eficiència i adaptabilitat: aquests sistemes es consideren més eficients en comparació amb els sistemes tradicionals d'aprenentatge automàtic, ja que requereixen menys temps, tant per a l'entrenament inicial com per als ajustos posteriors, cosa que permet obtenir resultats i produir informació de manera més ràpida. Gràcies a la intervenció humana, els sistemes HITL poden rebre retroalimentació immediata i ajustar-se en temps real, cosa que millora la precisió i la fiabilitat dels resultats. A més, les màquines en aquests sistemes es poden entrenar per entendre i processar dades complexes, adaptant-se de manera eficient a nous desafiaments. 

• Augmenta la precisió: augmenta la precisió en millorar aspectes com la predicció, la classificació i la validació de dades. Tot això és degut a la intervenció humana, que pot adequar i afinar els resultats obtinguts per la màquina a fi de garantir una major exactitud. 

Desavantatges i limitacions d'HITL 

Tot i que els sistemes human-in-the-loop ofereixen nombrosos avantatges, també és important reconèixer que poden enfrontar-se a desafiaments i limitacions que entorpeixen el procés si no s'aborden de la millor manera: 

• Grans volums de dades: aquests sistemes gestionen grans volums de dades; per això, la intervenció humana constant ha de ser quantiosa i pot resultar molt costosa. 

• Escalabilitat limitada: l'escalabilitat dels sistemes HITL es pot veure compromesa a causa de la necessitat d'intervenció humana, cosa que pot resultar en una limitació significativa per expandir i adaptar eficientment el sistema a volums més grans de dades i operacions més complexes. 

• Costos: el desenvolupament i el manteniment de sistemes HITL comporta costos importants, ja que requereix recursos humans especialitzats, tecnologia avançada i contínues actualitzacions per garantir l'eficàcia i el funcionament òptim al llarg del temps. 

• Velocitat: la intervenció humana en els sistemes HITL pot alentir significativament el procés, cosa que dóna lloc a temps d'execució més prolongats en comparació amb els sistemes purament automàtics. 

• Errors humans: els humans també s'equivoquen, per la qual cosa pot augmentar la possibilitat d'errors i afectar negativament l'eficàcia i la fiabilitat del sistema en el seu conjunt. 

L'enfocament human-in-the-loop a la intel·ligència artificial i la traducció automàtica és essencial per superar les limitacions actuals de les màquines. Combinant la intel·ligència humana amb l'artificial, s'aconsegueix una millora contínua i significativa en la qualitat de les traduccions i altres processos automatitzats, la qual cosa garanteix un rendiment òptim i fiable. 

Esperem que aquesta informació t'hagi resultat útil. Estarem encantats de proporcionar-te més detalls sobre els diferents aspectes de la traducció. No dubtis a posar-te en contacte amb nosaltres o visitar el nostre blog per obtenir més informació.