L’intelligenza artificiale (AI) e il Natural Language Processing (NLP) sembrano i motori che muoveranno il progresso nei prossimi anni, ma siamo pronti a relazionarci con le macchine in un modo che l’umanità non ha mai dovuto affrontare?
Intelligenza Artificiale e Natural Language Processing (NLP) sono entrati di prepotenza nelle nostre vite e in pochi mesi hanno già rivoluzionato il modo di vivere e lavorare di milioni di persone.
Che questa sia una delle più grandi e impattanti rivoluzioni dei tempi moderni è ormai una questione pressochè fuori da ogni dubbio. Ma nella frenetica corsa al’innovaione in questi campi, è oltremodo necessario soffermarsi a riflettere sui modi in cui l’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale stanno modificando anche il nostro modo di relazionarsi con queste macchine.
Il paradigma digitale mondiale ha subito un cambiamento significativo nel corso dell’ultimo anno, in particolare per quanto riguarda il modo in cui le persone si rapportano alla tecnologia. Persone di tutte le età stanno rapidamente familiarizzando con i modelli di intelligenza artificiale (AI), il più importante dei quali è ChatGPT di OpenAI, come risultato della profonda rivoluzione che ha avuto luogo in questo settore negli ultimi anni.
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L’importanza del Natural Language Processing (NLP) nella nuova rivoluzione tecnologica
Il fattore più significativo che ha contribuito all’accelerazione di questa rivoluzione è il progresso raggiunto nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nell’Intelligenza Artificiale (AI) conversazionale. L’NLP, o elaborazione del linguaggio naturale, è un’area dell’IA che si concentra sull’interazione tra computer ed esseri umani attraverso l’uso di modelli vocali e linguistici comuni. L’obiettivo finale dell’elaborazione del linguaggio naturale è quello di leggere, interpretare, comprendere e dare un senso al linguaggio umano in modo facilmente digeribile e comprensibile per gli utenti.
Per chiarire meglio il concetto, l’NLP mescola varie discipline, come il Machine Learning (ML), la statistica e l’apprendimento profondo, con la linguistica computazionale, che si riferisce alla modellazione basata su regole del linguaggio umano. Di conseguenza, i sistemi che utilizzano la NLP consentono ai robot di comprendere, interpretare, produrre e rispondere al linguaggio umano in modo significativo e contestualmente rilevante.
Inoltre, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comprende una serie di attività e metodi essenziali, come l’estrazione di argomenti, l’identificazione di entità denominate, l’analisi del sentiment, la traduzione automatica e l’etichettatura delle parti del discorso. Queste sfide aiutano i robot a comprendere il linguaggio umano e a fornire risposte simili a quelle umane. Per esempio, il part-of-speech tagging è il processo di determinazione del gruppo grammaticale a cui appartiene una certa parola, mentre il named entity recognition è il processo di determinazione di quali persone, organizzazioni o luoghi sono menzionati in un documento.
La NLP sta cambiando i confini della comunicazione
Anche se la tecnologia abilitata dall’intelligenza artificiale ha iniziato a far parte del mainstream digitale solo di recente, essa ha esercitato un effetto significativo su un gran numero di persone per la maggior parte del decennio precedente. Compagni come Alexa di Amazon, l’Assistente di Google e Siri di Apple sono entrati a far parte del tessuto della nostra vita quotidiana, aiutandoci in tutto, dagli appunti ai promemoria, fino alla gestione delle nostre case smart.
Una forte combinazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e intelligenza artificiale (AI) è l’ingrediente chiave che consente a questi assistenti di comprendere e rispondere al linguaggio umano. Detto questo, l’uso dell’NLP e dell’AI viene ora esplorato in una varietà di altri campi. Ad esempio, i chatbot consentono alle aziende di offrire un’assistenza clienti completamente automatizzata che fornisce soluzioni immediate alle domande dei clienti.
I tempi di attesa si sono già ridotti in modo significativo grazie a questi chatbot automatizzati, in quanto sono in grado di gestire contemporaneamente diverse transazioni dei consumatori.
Un altro campo in cui l’elaborazione del linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale hanno fatto grandi progressi è quello della traduzione linguistica. Le app sono ora in grado di tradurre in tempo reale sia il testo che il parlato, contribuendo così ad abbattere le barriere causate dalle differenze linguistiche e a promuovere la comunicazione attraverso i confini culturali.
Secondo un rapporto pubblicato su The Lancet, queste capacità di traduzione hanno il potenziale per reimmaginare il settore dell’assistenza sanitaria. I ricercatori ritengono che questi metodi possano essere implementati nelle nazioni che non dispongono di un numero adeguato di operatori sanitari. In questo modo, i medici e gli altri operatori sanitari potrebbero praticare la valutazione del rischio clinico a distanza e in diretta.
Anche l’analisi del sentiment, che è un altro uso dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), viene utilizzata per discernere le sfumature emotive sottostanti alle parole, e le risposte vengono rese ancora più simili a quelle umane da piattaforme come Google Bard, ChatGPT e Jasper.ai.
Queste tecnologie, grazie alla loro crescente competenza, possono essere integrate nei sistemi di monitoraggio dei social media, nelle analisi di mercato e nell’assistenza ai clienti. Le aziende possono ottenere informazioni significative su come i consumatori percepiscono i loro prodotti o servizi esaminando da vicino i commenti dei clienti, le recensioni e il buzz sulle piattaforme di social media come Facebook e Twitter.
Infine, l’intelligenza artificiale e la NLP hanno iniziato a fare breccia nel campo della produzione di contenuti. I sistemi guidati dall’intelligenza artificiale sono ora in grado di creare un linguaggio simile a quello umano, di produrre qualsiasi cosa, dalle notizie alle poesie, di assistere nella creazione di contenuti per i siti web, di creare e-mail su misura e di creare copy di marketing.
Gli sviluppi di Intelligenza artificale (AI) e natural language processing (NLP)
Molte persone esperte ritengono che il futuro prevedibile dell’IA e della PNL sarà ricco di emozioni. Secondo Dimitry Mihaylov, cofondatore e direttore scientifico della piattaforma di diagnosi medica basata sull’intelligenza artificiale Acoustery, l’incorporazione di input multimodali, che comprendono immagini, dati audio e video, sarà il prossimo grande passo dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale. Mihaylov ha dichiarato in un’intervista che i tempi sono ormai maturi per questa svolta, aggiungendo che:
“Questo permetterà di produrre traduzioni più complete e precise, tenendo conto di segnali non testuali come le informazioni visive e audio. Gli esperti di IA stanno anche concentrando la loro attenzione sull’analisi del sentiment, che consentirebbe una comprensione più precisa e sfumata dei sentimenti e delle idee che vengono comunicati attraverso il linguaggio scritto. Poiché è certo che tutte le aziende e i ricercatori si concentreranno sullo sviluppo di capacità in tempo reale, temo che la maggior parte delle professioni attualmente svolte da interpreti umani diventeranno obsolete.”
In modo simile, Alex Newman, progettista di protocolli presso Human Protocol (HMT), una piattaforma che offre servizi di etichettatura decentralizzata dei dati per progetti di Intelligenza Artificiale, ritiene che la NLP e l’AI siano sul punto di aumentare significativamente la produttività individuale. Questo è essenziale alla luce della prevista riduzione della forza lavoro che deriverà dall’aumento dell’automazione dell’IA.
Secondo Newman, l’analisi del sentiment è uno dei fattori più importanti e ritiene che le reti neurali e i sistemi di deep learning forniranno un’interpretazione più sofisticata dei dati. Inoltre, prevede l’open-sourcing delle piattaforme di dati come mezzo per fornire un servizio migliore a quelle lingue che storicamente hanno avuto un supporto inadeguato dai servizi di traduzione.
Secondo Megan Skye, technical content editor di Astar Network, un Layer applicativo decentralizzato multichain basato sull’intelligenza artificiale e sull’elaborazione del linguaggio naturale, il cielo è il limite dell’innovazione, come si suol dire. Ciò è dovuto in gran parte alla capacità dell’AI di auto-assemblare nuove versioni di se stessa e di migliorare le proprie capacità, spiega l’autrice, aggiungendo:
“È possibile che l’analisi del sentiment basata sull’IA e sull’NLP sia attualmente in corso su piattaforme come YouTube e Facebook che utilizzano un grafo di conoscenza, e che questa analisi possa essere estesa alla blockchain. Ad esempio, se una nuova IA specifica per il dominio è progettata per prendere blocchi appena indicizzati come flusso di dati di input di origine, e se avessimo accesso o creassimo un algoritmo per l’analisi del sentiment basata sulla blockchain, questa potrebbe essere una combinazione molto potente.”
Il futuro dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sarà alla convergenza dell’edge computing e del cloud computing, secondo Scott Dykstra, chief technology officer del repository di dati basato sull’AI Space and Time. Secondo quanto ha dichiarato a alla stampa, nel breve-medio termine la maggior parte degli smartphone sarà probabilmente dotata di un modello di linguaggio integrato di grandi dimensioni che funzionerà di concerto con un vasto modello fondamentale memorizzato nel cloud. “Questa configurazione consentirà di avere un assistente AI leggero in tasca e un’AI pesante nel centro dati”, ha proseguito.
Le enormi difficoltà che ci attendono nel futuro
Anche se c’è motivo di essere ottimisti sul futuro dell’IA e dell’NLP, questo campo non è privo di ostacoli. Per esempio, Mihaylov spiega che per addestrarsi e funzionare bene, i modelli di IA e NLP necessitano di quantità sostanziali di dati di alto livello in quantità enormi.
Tuttavia, in molti campi, ottenere dati etichettati o esclusivi di un dominio può essere difficile a causa delle numerose norme che regolano la privacy dei dati. Inoltre, i diversi settori commerciali hanno ciascuno i propri vocabolari, terminologie e varianti contestuali, che richiedono modelli molto particolari. A suo parere, esiste un ostacolo sostanziale costituito dalla mancanza di persone qualificate in grado di progettare questi modelli.
Skye riflette questa opinione, aggiungendo che, nonostante i sistemi di IA siano in grado di funzionare in modo indipendente praticamente in qualsiasi azienda, esistono ostacoli sostanziali legati alla logistica dell’integrazione, alla modifica dei processi e alla formazione. Inoltre, i sistemi di IA e NLP richiedono una manutenzione costante, soprattutto quando è fondamentale avere risposte di alta qualità e una bassa probabilità di errore.
In conclusione, Newman ritiene che la questione dell’accesso a nuove fonti di dati rilevanti per ogni settore economico che cerca di utilizzare queste tecnologie diventerà sempre più evidente con il passare del tempo, aggiungendo che:
“C’è una grande quantità di dati disponibili; tuttavia, non sempre sono facilmente accessibili, costantemente aggiornati o sempre adeguatamente preparati per l’apprendimento automatico. Senza dati che riflettano accuratamente le complessità di un’azienda, comprese la terminologia, le leggi e le procedure, l’intelligenza artificiale non sarà in grado di comprendere alcun contesto e non potrà funzionare con successo.”
Pertanto, mentre un numero sempre maggiore di persone continua a gravitare verso l’uso delle tecnologie sopra citate, sarà interessante vedere come l’attuale paradigma digitale continuerà a evolversi e a maturare, soprattutto vista la rapidità con cui l’uso dell’AI sembra infiltrarsi in vari settori.
In particolare, sarà interessante vedere come l’attuale paradigma digitale continuerà a evolversi e a maturare in seguito alla rapida velocità con cui l’uso dell’IA sembra diffondersi in vari settori.
