Latraduzione automatica (MT) ha subito una svolta tecnologica con l'incorporazione dell'intelligenza artificiale. Utilizza un sistema neurale che simula le traduzioni umane attraverso l'apprendimento automatico.
In questo modo sono state risolte diverse carenze della traduzione automatica, e ancor più dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Tuttavia, il problema non è completamente risolto. In effetti, l'apprendimento automatico in NLP continua ad avere prestazioni inferiori a quelle degli esseri umani.
Per questo motivo, la supervisione umana è ancora necessaria per ottenere la massima qualità nei processi di traduzione automatica neurale. Una delle migliori forme di collaborazione uomo-macchina è il modello human-in-the-loop (HITL).
Human-in-the-loop è una metodologia o un processo utilizzato dall'intelligenza artificiale per la creazione di apprendimento automatico basato sul miglioramento continuo.
Il modello si basa sul connubio tra le capacità delle macchine e l'intelligenza umana, attraverso interazioni che contribuiscono ad alimentare il modello di apprendimento automatico.
In altre parole, l'human-in-the-loop consiste nell'intervento dell'intelligenza umana quando una macchina ha difficoltà a risolvere un problema. In questa situazione, la persona regola e fornisce i dati iniziali all'algoritmo di apprendimento.
Grazie a questo feedback sistematico, l'algoritmo migliorerà le sue previsioni e il suo processo decisionale. Di conseguenza, i risultati saranno sempre migliori.
Human-in-the-loop è un modello ad anello, che si basa su un feedback costante in modo che l'algoritmo abbia nuovi strumenti per svolgere il suo lavoro. Esempi di questi algoritmi sono i modelli di traduzione di documenti e i classificatori di testi, gli algoritmi per il recupero e la ricerca di informazioni, ecc.
In ogni caso specifico, è necessario creare un insieme sufficientemente ampio di dati di addestramento (iniziali) per poi testare e regolare il modello con l'intelligenza umana. In questo modo l'algoritmo prenderà decisioni più accurate.
Di conseguenza, l'interazione uomo-macchina, con l'approccio di apprendimento automatico human-in-the-loop, viene impiegata in due fasi:
Nella fase di addestramento. Un essere umano genera i dati iniziali su cui si baserà l'algoritmo per risolvere i problemi.
Nella fase di regolazione e test. L'uomo interviene per migliorare continuamente l'accuratezza dell'algoritmo e per correggere eventuali previsioni errate fatte dal sistema. In un sistema ciclico:
1° Regolare i dati.
2° Testate il sistema per migliorarne l'accuratezza.
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Gli algoritmidi intelligenzaartificiale si basano sulla statistica per la risoluzione dei problemi. Pertanto, la loro affidabilità non è del 100%.
Questa mancanza di certezza nell'intelligenza artificiale, chiamata anche incertezza algoritmica, richiede un'interazione diretta con gli esseri umani. Questo è il modo migliore per creare un apprendimento continuo e pertinente che migliori la qualità della traduzione.
Il feedback che gli esseri umani forniscono all'IA conferisce agli algoritmi di traduzione una maggiore capacità di adattarsi al pensiero logico delle persone e di ragionare, agire e tradurre testi in modo affidabile.
Nell'ambito di questo approccio, l'human-in-the-loop e l'IA cercano di combinare il grande potenziale della macchina e dell'intelligenza umana: un processo decisionale basato su un insieme di dati e su una logica umana imbattibile.
E maggiore sarà l'interazione, minore sarà il numero di errori commessi dall'algoritmo di intelligenza artificiale.
Nel contesto della traduzione automatica, un sistema human-in-the-loop ben progettato dovrebbe avere caratteristiche come le seguenti:
Una grande quantità di dati iniziali di qualità. Questi dati devono essere monitorati dall'uomo per un costante miglioramento.
Feedback umano continuo, con intervalli di tempo di minuti, ore, giorni o settimane. Questo migliora la comprensione e la risposta del sistema di traduzione automatica.
Rapido feedback correttivo, in modo da poter osservare l'impatto in tempo reale.
Collaborazione attiva tra i traduttori e il reparto di ricerca e sviluppo della traduzione automatica. Ciò consente di affrontare i problemi di traduzione.
Valutazione basata sulla revisione e sui commenti umani. Le metriche dei sistemi automatizzati sono lasciate alle loro scoperte.
Collaborazione attraverso la creazione di vari punti di feedback.
Uno dei modi migliori per implementare un sistema di apprendimento automatico human-in-the-loop ben progettato è incoraggiare i traduttori a utilizzare l'automazione per aumentare la produttività e la competitività.
In questo modo si ottiene un'interazione umana con il sistema e, di conseguenza, un miglioramento continuo degli algoritmi per raggiungere la massima qualità nelle traduzioni.
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