L’AI di Maluuba è in grado di leggere il passo di un testo e in seguito di rispondere a delle domande inerenti. Un nuovo passo in avanti per l’intelligenza artificiale
In un momento in cui l’AI non fa che prendere piede sempre più velocemente – e sempre più posizioni lavorative vengono minacciate dall’automazione – non parliamo di fantascienza quando diciamo che comunichiamo allo stesso modo dei robot. Ma facciamo chiarezza: i robot non sono in grado di comprendere i sentimenti e i concetti ad essi legati, quindi una macchina non potrà mai comprendere fiducia, frustrazione, rammarico, ad esempio, però le macchina sono in grado di pensare, di ragionare e persino di comunicare a livelli avanzati.
Il Tay Bot di Microsoft ha cercato di imparare qualcosa dell’umanità via Twitter, il risultato è stato che nel giro di poco tempo il bot si è rivelato un razzista arrabbiato e – conseguentemente – l’esperimento è pressoché fallito, mettendo in mostra le limitazioni della tecnologia moderna.
Siri è un altro esempio utile: sebbene sia in grado di fornire previsioni meteorologiche sulla base del codice postale, non è in grado di esprimere un parere sulle carcerazioni di massa oppure valutare cosa ci sia scritto in un documento nell’insieme.
Ecco perché Mo Musbah e il team Maluuba hanno concentrato i loro sforzi nell’ insegnare alle macchine a pensare e a comportarsi. Musbah ha raccontato:
“Il deep learning viene utilizzato per risolvere problemi di riconoscimento vocale e per le traduzioni automatiche. Lo si vede in applicazioni con auto a guida autonoma, ma non ha ancora avuto alcuna applicazione nell’ambito dell’apprendimento del linguaggio naturale. In fondo, stiamo cercando di dare una soluzione alle carenze nell’alfabetizzazione delle macchina, ottenendo sistemi in grado di capire veramente come leggere, scrivere e parlare come gli esseri umani”.
L’AI Maluuba è in grado di elaborare una pagina di Wikipedia, una novella, stralci di materiale medico e risponde alle domande su testi scritti in 10 lingue. E in futuro potrebbe andare ben oltre.
Musbah sostiene che Maluuba possa assolvere questi compiti autonomamente, senza che avvenga alcun training. Adam Trischler scienziato e ricercatore presso Maluuba, aggiunge:
“Le domande che hanno risposte certe sono quelle che abbiamo affrontato fino ad oggi. Siamo nel bel mezzo del processo, stiamo costruendo nuovi algoritmi e data set per arrivare ad ottenere delle risposte a domande ambigue da parte del sistema di AI. Quindi, non solo rispondere in riferimento a chi abbia fatto cosa oppure cosa sia successo dopo, ma sintetizzare le informazioni e fare deduzioni circa le motivazioni delle persone o persino di macchinazioni politiche “.
Una volta messa in commercio questa tecnologia potrebbe essere applicata nel coadiuvare gli studenti a ridurre la mole dello studio individuale, oppure in ambito legale a spulciare tra i casi giudiziari, ricavando quei precedenti legali utili ai fini di un caso specifico. Si tratterebbe quindi di risolvere i problemi strettamente collegati agli approcci che si possono avere con il linguaggio e all’interpretazione di testi complessi.
Si potrebbe ipotizzare un impatto socio-economico non indifferente. E sebbene circa il 45% dei posti di lavoro potrebbero essere automatizzati dalle tecnologie in fase di sviluppo, ci vorrà ancora parecchio tempo prima che ciò accada per davvero.
La questione della comprensione linguistica non è un problema chiuso alla sfera dell’AI, ma in realtà è un problema di tipo umano. Basti pensare a quanto divida gli americani il Secondo Emendamento, o anche l’interpretazione di alcuni passi della Bibbia oppure del Corano. La stessa cosa avverrebbe per la giurisprudenza.
Francesco Marino
Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic
