Deep Learning e NLP – Eugene Goostman è il primo computer ad aver superato il test di Turing: il criterio introdotto da Alan Turing negli anni ’50 per testare la capacità di una macchina di essere percepita come umana nel corso di una conversazione.
Progettato da un gruppo di programmatori a San Pietroburgo nel 2001 e programmato per sembrare un tredicenne ucraino allo scopo di rendere la sua personalità e i suoi discorsi credibili, Eugene Goostman si classifica primo al più grande evento mai realizzato per un test di Turing nel giugno del 2012 a Milton Keynes, convincendo il 29% dei giudici di essere un umano, dopo 5 minuti di conversazione.
Lo stesso Turing predisse che entro il 2000 i computer sarebbero stati in grado di convincere della propria “umanità” il 30% di esaminatori dopo cinque minuti di conversazione e a giudicare dall’esito, sbagliò la sua previsione solo di qualche anno.
deep learning e nlp: Ma come fanno le macchine ad apprendere il linguaggio?
La capacità delle macchine di imparare e in particolare lo sviluppo delle funzionalità di riconoscimento vocale e del linguaggio si basa sul Deep Learning e sul Natural Language processing – NLP (in italiano Elaborazione del linguaggio naturale): combinando Deep Learning e NLP le macchine arrivano a una comprensione approfondita dei dati di linguaggio e a una maggiore chiarezza sul significato delle parole e delle relazioni tra esse.
La tecnologia NLP presenta tre aree principali:
-riconoscimento vocale
-capacità di comprensione del linguaggio naturale
-formulazione del linguaggio naturale.
Attraverso la combinazione di tecniche sintattiche e semantiche di analisi del testo, i computer possono dunque arrivare ad una più profonda comprensione del linguaggio parlato.
Lo vediamo in applicazioni di riconoscimento testuale e vocale oggi ampiamente diffuse come:
Google Translate, la funzionalità di controllo ortografia e grammatica in Microsoft Word, la tecnologia IVR (interactive voice recognition) utilizzata come funzionalità nei call center, assistenti vocali come Alexa, Siri o Google Assistant, chatbot conversazionali di intelligenza artificiale che stanno portando la conversazione col cliente a un livello superiore, come ad esempio, Google Duplex: il bot di assistenza vocale di Google, in grado di chiamare una persona e prenotare servizi con voce umana.
Noam Chomsky, linguista, scienziato cognitivista, teorico della comunicazione e attivista politico statunitense, afferma che il sistema cognitivo umano ha una naturale e innata predisposizione all’apprendimento del linguaggio, per cui il linguaggio non si acquisirebbe per imitazione, ma attraverso il “LAD – Language Acquisition Device”: un pacchetto di conoscenze innate, tramite cui il bambino apprende le regole grammaticali e che si arricchisce attraverso pratica ed esperienza.
Nel 2015 ricercatori dell’Università degli studi di Sassari in collaborazione con l’Università di Plymouth (UK) hanno presentato in uno studio ANNABELL (Artificial Neural Network with Adaptive Behavior Exploited for Language Learning).
ANNABELL è una architettura cognitiva neurale costituita da 2 milioni di neuroni artificiali interconnessi tra loro attraverso 33 miliardi di sinapsi virtuali, in grado di imparare a comunicare attraverso un linguaggio naturale, proprio partendo da una condizione di “tabula rasa”, cioè senza avere alcuna conoscenza linguistica pre-codificata, ma imparando attraverso prove ed errori proprio come il cervello umano!
Chatbot e apprendimento linguistico
Stiamo assistendo allo sviluppo di macchine sempre più sofisticate, in grado di apprendere e comunicare con linguaggio naturale, d’altro canto, i chatbot rappresentano anche un supporto all’apprendimento di una lingua straniera per gli stessi umani.
I chatbot integrati con i sistemi di Computer Assisted Language Learning (CALL) possono essere un valido ausilio all’apprendimento linguistico perché consentono agli utenti di esercitarsi in qualsiasi momento, oltre a superare l’imbarazzo di interloquire in una lingua straniera che spesso hanno i neofiti nei confronti di insegnanti madrelingua .
Un esempio piuttosto diffuso è Duolingo: probabilmente il chatbot di apprendimento linguistico più popolare, basato su algoritmi di AI che comprendono il contesto dell’utente e sono in grado di fornire risposte contestualizzate, dando risposte diverse alla stessa domanda posta da utenti diversi.
Probabilmente non basterà l’aiuto di un chatbot per acquisire tutte le sfumature di una lingua o l’esperienza vera a contatto con le persone, così come il livello di sofisticazione delle architetture cognitive non potrà mai eguagliare il cervello umano, tuttavia, ancora una volta si prospettano scenari che vedono intelligenza artificiale e cervello umano lavorare insieme.
Fonti:
https://onlim.com/en/how-do-machines-learn-to-understand-natural-language/
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0140866
Potrebbe anche interessarti:
https://crafter.ai/it/2021/01/07/intelligenza-artificiale-e-talento-umano-negli-scacchi/
