Logogramma, chatbot

2. L’avvento dei chatbot: umanoidi parlanti

Lo sviluppo di robot parlanti, i cosiddetti chatterbot o chatbot, ha fatto tanti progressi in così poco tempo da raggiungere livelli di funzionamento considerati fantascientifici fino a pochi anni fa.

Sebbene il termine chatterbot fu coniato per la prima volta nel 1994 da Michael Mauldin, l’idea formale alla base di un macchinario capace di dialogare con l’uomo risale al secondo dopoguerra, quando Alan Turing elaborò un test da sottoporre alle macchine per valutarne la capacità di pensiero nel collegare e comunicare concetti in modo tale da essere scambiata per un essere umano.

Da allora, sono stati progettati molteplici esemplari di chatbot comprendenti sempre più sfumature della comunicazione umana, che hanno avuto esiti più o meno positivi e a volte sconcertanti.  

Negli anni Sessanta, nei laboratori del MIT nacque così ELIZA – e da lì anche la tendenza di dare ai chatbot nomi che rimandano più a uragani e monsoni che ad algoritmi di programmazione – un programma che, dato un input, identificava parole chiave e le relazionava a schemi prefissati per fornire una risposta adeguata e coerente. 

Qualche anno dopo fu rilasciato PARRY, definito un “ELIZA con un carattere”, e che carattere! In effetti, PARRY simulava i comportamenti di una persona affetta da schizofrenia e a quanto pare lo faceva anche piuttosto bene, dato che solo circa la metà degli psicologi chiamati a testarne l’utilizzo capì che non si trattava di un umano. 

Nel 1995, A.L.I.C.E. vide la luce… dei vecchi schermi a tubo catodico! Basato sullo stesso funzionamento di ELIZA, A.L.I.C.E. possedeva una conoscenza di base costituita da documenti in formato AIML (Artificial Intelligence Markup Language), che permetteva di evidenziare alcune espressioni chiave della lingua e di associarle interattivamente in modo da creare domini in relazione tra loro.

Così, si è cercato di riprodurre i meccanismi cognitivi con cui la mente umana categorizza ed etichetta la realtà, creando ciò che si definisce una ontologia: un database di concetti e relazioni. 

Sebbene questo meccanismo formi parte della struttura di molti apparati di intelligenza artificiale e chatbot oggi utilizzati, un’importanza ancora maggiore è riservata alla statistica. Il funzionamento di dispositivi come Alexa, Siri e Cortana – che in molti casi hanno la fortuna di dialogare con i propri utenti più di quanto questi facciano con i propri amici e parenti – si appoggia molto sulle analisi statistiche delle ricerche che gli stessi utenti effettuano nel Web. Calcolando le frequenze di utilizzo e la quantità di co-occorrenze delle forme linguistiche, cioè quante volte queste appaiono vicine in determinati contesti, i chatbot possono intuire e anticipare le esigenze dell’utente. 

Tutto questo è diventato possibile grazie all’enorme quantità di informazioni (testi scritti, audio e video) che si possono facilmente ricavare dal Web, i cosiddetti big data – no, non si tratta né di un rapper né di un wrestler – che, una volta raccolti e analizzati, consentono di costruire modelli sempre più simili al modo in cui avviene la comunicazione nella quotidianità. 

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