Tastiere intelligenti e meccanismi altamente tecnologici di previsione di digitazione dei testi fanno parte delle nostre vite già da tempo…
Nella quotidianità – quando inviamo messaggi di testo o registriamo messaggi vocali – facciamo tutti un un uso estensivo di Natural Langugage Processing e Machine Learning. In linguaggio tecnico si parla di predictive text quando si cerca di prevedere la presenza di determinate espressioni a partire da poche lettere o parole, per minimizzare errori e tempi di inserimento di un testo.
Questo è il meccanismo alla base della progettazione delle cosiddette tastiere intelligenti ormai integrate nella quasi totalità di tablet e smartphone in commercio.
Agli albori del predictive text, però, c’era il T9 – Text on 9 keys: uno strumento con cui le generazioni pre-millennials hanno potuto godere di momenti di vera ilarità. Infatti, dato che le tastiere dei telefoni di vecchia generazione avevano soltanto 9 tasti, la digitazione dei messaggi era cosa piuttosto lunga e macchinosa perché obbligava a cliccare più volte su uno stesso tasto per poter scegliere una delle 3 lettere associate, il cosiddetto multitap. In pratica, mentre oggi per scrivere Ciao con un normale smartphone basta cliccare 4 volte sulle diverse lettere a schermo prima invece erano necessari 9 click su 4 tasti diversi (2-4-2-6).
Grazie al T9, a partire dalla digitazione delle prime lettere di una forma, si inizia a tentare di associare ciò che si sta digitando con un dizionario o con le scelte più frequenti dell’utente, ottimizzando così il processo di scrittura.
In questo modo diventa possibile suggerire la forma finale di parole inserite solo parzialmente, oppure cercare di disambiguare forme diverse che, per essere inserite, prevederebbero l’impiego degli stessi tasti e la stessa sequenza ma con numero di tap diversi (come scusa/paura, date entrambe dalla sequenza di tasti 7-2-8-7-2 con diverse sequenze di click). Proprio la disambiguazione ha dato vita ad una serie di slang derivanti da autocorrezioni non volute ed è stato causa di diffuse critiche al T9, colpevole di non suggerire sempre le giuste soluzioni.
Di strada però ne è stata fatta tanta e, oggi, anche grazie al massivo uso che se ne fa sul mercato, la ricerca finalizzata allo sviluppo delle tastiere intelligenti è un ambito molto vivace in cui intanto – anche se negli ultimi venti anni ha continuato a basarsi su metodi prettamente statistici e probabilistici – sono state poste le basi per la progettazione di tecnologie di predictive text che possano tenere conto anche di fattori contestuali, come si fa ad esempio con i modelli basati sulle reti neurali. Ma questa è un’altra storia…
