O significado de HITL ou Human-In-The-Loop

A tradução automática (TA) sofreu uma evolução mais que relevante com a incorporação da inteligência artificial (IA), que utiliza sistemas neurais que simulam traduções feitas por humanos por meio de aprendizado de máquina. Isso tem permitido superar diversas deficiências, principalmente no processamento de linguagem natural (PNL).  

Apesar dos avanços, o desempenho da tradução automática ainda fica aquém da confiabilidade das traduções humanas. Nesse contexto, supervisão humana é crucial para obter a mais alta qualidade em processos de tradução automática neural. Uma das melhores maneiras de colaboração homem-máquina é o modelo human-in-the-loop (HITL). 

O que significa HITL?  

Human-in-the-loop é uma estratégia utilizada em processos de inteligência artificial com o objetivo de melhorar o aprendizado de máquina. É uma metodologia que combina a avaliação ou contribuição do ser humano no desenvolvimento e operação de um sistema de inteligência artificial por meio de interações que retroalimentam o modelo automatizado. Um algoritmo de IA funciona treinando com grandes quantidades de dados, por meio dos quais aprende continuamente mais para fornecer textos cada vez melhores e com alta precisão. 

Tanto a inteligência artificial como a inteligência humana têm suas limitações e seus pontos fortes, portanto ambos os tipos pode ser enriquecidos e complementados para implementar os aspectos positivos de cada um e gerar melhores resultados. Isso é o que se chama HITL. 

Em outras palavras, isso significa que a inteligência humana precisa intervir quando uma máquina encontra dificuldades para resolver um problema. Os humanos ajustam os dados iniciais do algoritmo de aprendizado e, com esse feedback constante, o algoritmo melhora suas previsões e decisões, produzindo resultados cada vez melhores. 

Muitas vezes existe incerteza algorítmica, ou seja, desconfiança em relação ao resultado final, razão pela qual a interação humana direta é necessária para criar um aprendizado contínuo e melhorar a qualidade de uma tradução.  

A intervenção humana permite que algoritmos de tradução se alinhem melhor com a lógica humana, o que resulta em traduções mais precisas. Este método combina as capacidades avançadas da máquina com o raciocínio humano, reduzindo assim os erros do algoritmo de inteligência artificial. 

Por exemplo, uma empresa de software que deseja traduzir seu site pode optar por usar um algoritmo de tradução automática para economizar tempo. Ao traduzir a frase em inglês “We are committed to empowering businesses with cutting-edge technology”, o algoritmo poderia convertê-la para o português como “Estamos comprometidos em capacitar as empresas com tecnologia de ponta”. 

Embora esta tradução seja tecnicamente correta, em português pode parecer rígida ou pouco natural. Quando um tradutor humano intervém, ele ajusta a frase para adaptá-la ao estilo e tom culturalmente apropriados da língua-alvo. Então, isso poderia ser reformulado como: “Estamos comprometidos em oferecer soluções tecnológicas de vanguarda para impulsionar as empresas.” 

Com esta intervenção, o tradutor humano não só garante a precisão da mensagem, como também otimiza a adaptação cultural e o impacto do conteúdo, conseguindo um resultado mais eficaz e atrativo para o público-alvo. 

Fases de HITL 

A interação homem-máquina é usada em duas fases principais. 

• Fase de treinamento: o humano cria os dados iniciais que o algoritmo usará para resolver problemas. 

• Fase de ajuste e teste: o humano intervém para melhorar a precisão do algoritmo e corrigir qualquer precisão incorreta que o sistema produz. 

Vantagens e benefícios do HITL 

Estes são alguns dos principais benefícios do human-in-the-loop: 

• Melhoria do processo de tomada de decisão: a implantação de um sistema HITL contribui para a melhoria da tomada de decisões dentro de uma empresa, oferecendo maior grau de transparência e consistência. Além disso, os riscos de vieses inerentes aos algoritmos são mitigados pela incorporação de feedback humano durante a fase de treinamento do sistema. 

• Eficiência e adaptabilidade: esses sistemas são considerados mais eficientes em comparação aos sistemas tradicionais de aprendizado de máquina, pois requerem menos tempo tanto para treinamento inicial quanto para ajustes posteriores, permitindo resultados e produção de informações mais rápidos. Graças à intervenção humana, os sistemas HITL podem receber feedback imediato e ajustar-se em tempo real, melhorando a precisão e a confiabilidade dos resultados. Além disso, as máquinas desses sistemas podem ser treinadas para compreender e processar dados complexos, adaptando-se eficientemente a novos desafios. 

• Aumento da precisão: aumenta a precisão melhorando aspectos como previsão, classificação e validação de dados. Tudo isso se deve à intervenção humana, que consegue adaptar e refinar os resultados obtidos pela máquina para garantir maior precisão. 

Desvantagens e limitações do HITL 

Embora os sistemas human-in-the-loop ofereçam inúmeras vantagens, também é importante reconhecer que podem enfrentar desafios e limitações que dificultam o processo se não forem abordados da melhor forma: 

• Grandes volumes de dados: esses sistemas lidam com grandes volumes de dados, portanto, a intervenção humana constante deve ser considerável e pode custar muito caro. 

• Escalabilidade limitada: a escalabilidade dos sistemas HITL pode ser comprometida devido à necessidade de intervenção humana, o que pode resultar numa limitação significativa para expandir e adaptar eficientemente o sistema a maiores volumes de dados e operações mais complexas. 

• Custos: o desenvolvimento e a manutenção de sistemas HITL acarretam custos significativos, pois requerem recursos humanos especializados, tecnologia avançada e atualizações contínuas para garantir a eficácia e o funcionamento ideal ao longo do tempo. 

• Velocidade: a intervenção humana em sistemas HITL pode retardar significativamente o processo, resultando em tempos de execução mais longos em comparação com sistemas puramente automatizados. 

• Erros humanos: os humanos também cometem erros, o que pode aumentar a chance de erros e impactar negativamente a eficácia e a confiabilidade do sistema como um todo. 

A abordagem human-in-the-loop em inteligência artificial e tradução automática é essencial para superar as atuais limitações das máquinas. Ao combinar a inteligência humana e artificial, consegue-se uma melhoria contínua e significativa na qualidade das traduções e de outros processos automatizados, garantindo assim um desempenho ideal e confiável. 

Esperamos que essas informações tenham sido úteis para você. Ficaremos felizes em fornecer mais detalhes sobre os diferentes aspectos da tradução. Entre em contato conosco ou acesse nosso blog para obter mais informações.