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L'intelligenza artificiale che vuole comunicare come gli umani

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Le auto che si guidano da sole, i robot che sconfiggono i più grandi campioni di Go (antichissimo gioco strategico di origine cinese), i software in grado di lavorare come avvocati: ogni giorno che passa, le intelligenze artificiali allargano il loro raggio d'azione e conquistano nuovi traguardi. Nonostante ciò, nessuna macchina è ancora in grado di ragionare, pensare e parlare come un essere umano. L'esempio basilare riguarda le intelligenze artificiali che si occupano di riconoscere gli oggetti o gli animali presenti nelle foto: nonostante la loro abilità nel distinguere i gatti o i cani, queste AI non hanno la minima idea di che cosa sia realmente un gatto o un cane.

Allo stesso modo, un software come Siri è in grado di fornire le previsioni meteo del giorno dopo, ma non sa dire se il riscaldamento globale lo preoccupi o meno. Non solo: ognuno di questi algoritmi è in grado di svolgere solo ed esclusivamente il compito per cui è stato progettato, ragion per cui si parla di narrow AI (intelligenza artificiale ristretta). In poche parole, se c'è una cosa che le intelligenze artificiali non sono ancora in grado di fare è pensare in termini generali e svolgere una vasta gamma di compiti differenti.

Harry Potter e l'algoritmo

È proprio sulla capacità di comprensione generale dei software che sta lavorando una start-up canadese, Maluuba, che ha l'obiettivo di “insegnare alle macchine a pensare, ragionare e comunicare”, come recita il claim presente sul sito aziendale. “Fondamentalmente, stiamo cercando di migliorare l'alfabetizzazione delle macchine”, spiega il vicepresidente Mo Musbah. “Vogliamo arrivare al punto in cui le macchine siano in grado di leggere, scrivere e parlare allo stesso livello degli esseri umani”.

Per raggiungere l'obiettivo, Maluuba ha costruito un programma chiamato EpiReader, progettato proprio per insegnare alle AI a comprendere il significato di un testo. Il funzionamento è semplice: da una paragrafo viene tolta una parola e il software deve sostituirla in base al contesto. Fino a oggi l'algoritmo è riuscito a inserire la parola corretta nel 70% dei casi. Si tratta del primo passo nell'addestramento di un software a una vera comprensione del testo e delle diverse sfumature del linguaggio umano.

In questo modo, la AI di Maluuba potrà imparare a leggere Harry Potter e poi sintetizzarne la trama; non perché allenata a farlo su quel singolo testo, ma perché in grado di capire la storia ed esporla in linguaggio umano. Lo stesso varrebbe per la pagina Wikipedia del vostro cantante preferito o per un documento medico. Sul lungo termine, lo scopo è costruire algoritmi capaci di interpretare ogni tipo di testo e rendere il software capace di sintetizzare le informazioni e fare deduzioni su quanto ha letto.

L'obiettivo di questo lavoro è, in definitiva, riuscire a costruire un algoritmo che sia in grado di comunicare come gli umani; dotato quindi di una comprensione completa (molto superiore a quella che oggi riesce, per esempio, a Siri o Cortana) di quello che diciamo loro e della capacità di rispondere a tono.

Le applicazioni commerciali di tutto ciò sono evidenti: immaginate un software che vi aiuta a interpretare ogni clausola di un contratto che state per firmare, capace di aiutarvi a preparare un esame riassumendo da solo un testo accademico ed esponendolo a voce, o di estrarre le informazioni essenziali da un documento giuridico. Il passo successivo potrebbe essere quello di creare AI capaci di interpretare testi ambigui, che si prestano a molteplici interpretazioni, come può essere il caso di un testo religioso o di un programma politico. Ma si tratta di un obiettivo ancora molto lontano dall'essere raggiunto, soprattutto se si considera che dietro a ogni algoritmo, per quanto possa sembrare oggettivo, c'è sempre l'essere umano che l'ha progettato. Come si suol dire, “la bontà di un'intelligenza artificiale dipende solo dalla bontà dei dati che le vengono forniti”.