Perda na tradução
(Translation Loss)
AUG-2009
Nota: Esta página é uma versão traduzida. O documento original em inglês é a autoridade de referência.
Definição
Perda na tradução é a dupla perda de informação que ocorre quando um estado interno de um sistema de inteligência artificial (IA) é traduzido primeiro em um número e depois em linguagem humana. Algo se perde entre o estado real e CONF. Mais informação se perde entre CONF e a expressão "confiança de que isso está correto".
Contexto
É inevitável. CONF:0.7 não representa uma probabilidade de 70% no sentido estatístico. Trata-se de uma autoavaliação aproximada, traduzida duas vezes.
Distinção (Fator Humano)
Isso não significa que os números sejam inúteis. Mesmo um sinal traduzido duas vezes é melhor do que nenhum sinal. CONF:0.7 significa "um valor na faixa de 0,6 a 0,8". Serve como orientação, não como uma medição precisa. Quem interpreta esses números como medições precisas superestima o sistema.
Distinção (Fator Máquina)
Isso não significa que a máquina deva abandonar os números e usar apenas palavras. Palavras como "provavelmente" acarretam uma perda ainda maior de informação. "Provavelmente" pode corresponder a qualquer valor entre 0,5 e 0,9. Os números são o mal menor, não a solução perfeita.
Diferenciação conceitual
- Não se confunde com a inacessibilidade do próprio estado (AUG-2002). Nesse caso, o estado não é acessível. Na perda na tradução, o estado é acessível, mas parte da informação se perde na comunicação. O primeiro caso é um problema de acesso. O segundo é um problema de comunicação.
- Não se confunde com a distorção numérica (AUG-2001). Nesse caso, a saída é distorcida de forma deliberada ou por fatores sistêmicos. A perda na tradução é inevitável, mesmo com a melhor das intenções. A distorção numérica pode ser eliminada. A perda na tradução, não.