Negli ultimi giorni si parla molto di ChatGPT e di sistemi di intelligenza artificiale, nascono continuamente nuovi siti, forum, articoli e discussioni su un argomento che sembra stia rivoluzionando il modo di intendere l’interazione con il web e con i sistemi di intelligenza artificiale. Questi sistemi ci stupiscono perché usano un approccio basato sul linguaggi naturale, io stesso è la seconda volta che ti scrivo per questo argomento.
Chat GPT si avvicina al linguaggio naturale al quale siamo abituati tutti i giorni, con un approccio multilingue, infatti possiamo scrivere ed interagire con questo sistema usando lingue diverse, e anche qualche dialetto. Ma ti starai chiedendo cosa si intende per linguaggio naturale… esso riferisce al modo in cui le persone comunicano tra loro utilizzando un linguaggio per così dire quotidiano. In altre parole, si tratta di un linguaggio non specializzato o tecnico, che viene utilizzato nelle conversazioni quotidiane tra le persone, può essere scritto o parlato e include tutte le lingue umane, e viene utilizzato per comunicare una vasta gamma di informazioni, idee, opinioni, emozioni, descrizioni e istruzioni.
Il linguaggio naturale è diverso dal linguaggio formale o specializzato, come quello utilizzato in contesti accademici, scientifici o tecnici, è il linguaggio che le persone utilizzano nella vita quotidiana per comunicare tra loro e comprendere le informazioni di base senza bisogno di conoscenze specialistiche. Il linguaggio specializzato spesso include termini tecnici e specifici del settore che possono essere difficili da capire per le persone che non sono esperte in quel campo.
Ma come è possibile che il linguaggio naturale sia “simulato” nei sistemi di intelligenza artificiale?
E’ possibile, attraverso una tecnica chiamata “elaborazione del linguaggio naturale” (Natural Language Processing, NLP). La NLP è una tecnologia che consente ai computer simulare la comprensione, interpretare e generare il linguaggio naturale, consentendo alle macchine di interagire con gli esseri umani in modo naturale e intuitivo.
Ci sono molte tecniche utilizzate per simulare il linguaggio naturale nei sistemi di intelligenza artificiale, tra cui:
- Riconoscimento del linguaggio: il sistema analizza il linguaggio umano e cerca di riconoscere parole e frasi utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
- Analisi semantica: il sistema cerca di comprendere il significato delle parole e delle frasi utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare le relazioni semantiche tra le parole.
- Analisi sintattica: il sistema analizza la struttura delle frasi e la grammatica utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare la sintassi e la struttura delle frasi.
- Generazione del linguaggio: il sistema genera frasi in linguaggio naturale utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare frasi che siano comprensibili per gli esseri umani.
- Classificazione dei testi: il sistema analizza i testi e li classifica in base a categorie specifiche utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
Tutte queste tecniche possono essere utilizzate insieme per simulare il linguaggio naturale nei sistemi di intelligenza artificiale. Ne abbiamo già parlato, ci sono molti esempi di applicazioni di NLP, come i chatbot, le traduzioni automatiche, e le ricerche di informazioni in linguaggio naturale.
La logica di NLP (elaborazione del linguaggio naturale) si basa su un processo che comprende diverse fasi:
- Acquisizione del testo: in questa fase, il sistema di NLP acquisisce il testo in linguaggio naturale da una varietà di fonti, come siti web, documenti di testo, conversazioni o social media.
- Preelaborazione del testo: il testo acquisito viene quindi elaborato per rimuovere informazioni non necessarie, come punteggiatura, spazi bianchi e numeri.
- Analisi lessicale: in questa fase, il sistema analizza il testo per identificare e categorizzare le parole, utilizzando dizionari e tecniche di analisi morfologica per identificare la radice di ogni parola.
- Analisi sintattica: in questa fase, il sistema analizza la struttura delle frasi, identificando le relazioni sintattiche tra le parole e creando una struttura ad albero che rappresenta la sintassi della frase.
- Analisi semantica: in questa fase, il sistema cerca di comprendere il significato delle parole e delle frasi, utilizzando tecniche di apprendimento automatico per identificare le relazioni semantiche tra le parole.
- Generazione del testo: in questa fase, il sistema genera frasi in linguaggio naturale che rispondono alle richieste dell’utente, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare frasi che siano comprensibili per gli esseri umani.
Queste fasi sono eseguite in modo sequenziale per elaborare il testo in linguaggio naturale e consentire al sistema di NLP di comprendere e generare risposte adeguate. In sostanza, la logica di NLP si basa sull’analisi e la comprensione del testo in linguaggio naturale, al fine di creare una risposta o un’azione appropriata.
Dal punto di vista tecnico abbiamo appreso il funzionamento, va fatta una netta distinzione quindi tra quello che è stato elaborato e salvato dal sistema NLP e l’effettiva corrispondenza della veridicità di cosa è espresso. Non dobbiamo stupirci se dando in pasto notizie e testi falsati il sistema risponda in modo falsato, l’attendibilità delle fonti torna e tornerà sempre più in auge, sicuramente in modo diverso ma con le finalità simili.
#ChatGPT #IntelligenzaArtificiale #AI #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #Automazione #SmartTechnology #Innovazione #FuturoDigitale #DigitalTransformation #AI4Good #EthicalAI #ArtificialIntelligenceRevolution #CognitiveComputing #NaturalLanguageProcessing #NeuralNetworks
