Vengono impiegati per comprendere e generare testi simili a quelli umani
Siamo circondati da assistenti virtuali e, più recentemente, da chatbot più sofisticati alimentati dall’intelligenza artificiale che a volte ci danno la percezione di parlare con una persona. Vi siete mai chiesti come fanno queste tecnologie a capire il vostro discorso e a rispondere quasi come un altro essere umano? Ecco una panoramica della tecnologia che sta alla base di questo fenomeno: L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La tecnologia NLP è stata utilizzata per costruire le risposte che avete ottenuto utilizzando ChatGPT o altri modelli di intelligenza artificiale simili.
Come spiegato qui, ultimamente l’elaborazione del linguaggio naturale è uno strumento inestimabile. Funge da collegamento per una comunicazione significativa tra persone e computer. Sia gli appassionati che gli esperti possono trarre beneficio dalla conoscenza delle sue funzioni fondamentali e della loro applicazione nel mondo moderno.
In poche parole, NLP migliora la facilità e la naturalezza delle nostre interazioni con le macchine. Pertanto, la prossima volta che chiederete a Siri le previsioni del tempo o a Google una rapida traduzione, tenete a mente la straordinaria tecnologia in funzione.
L’obiettivo del settore dell’intelligenza artificiale noto come elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è quello di utilizzare il linguaggio naturale per stabilire una comunicazione significativa tra persone e macchine. Il linguaggio naturale si riferisce ai linguaggi che le persone usano quotidianamente, in contrapposizione ai linguaggi formali, che i computer sono in grado di comprendere intrinsecamente.
Far sì che i computer ci capiscano è un obiettivo dell’elaborazione del linguaggio naturale o NLP che comprende una serie di aspetti, ognuno dei quali contribuisce all’obiettivo generale di una efficace interazione uomo-macchina.
- Sintassi: Comprendere l’ordine delle parole e analizzare le strutture delle frasi.
- Semantica: Comprendere il significato che si deduce dalle parole e dalle frasi.
- Pragmatica: Poiché l’NLP riconosce il contesto in cui il linguaggio viene utilizzato, le interpretazioni possono essere più precise.
- Dialogo: Come la frase precedente può influenzare il modo in cui viene compresa la frase successiva.
- Discorso: I componenti dell’elaborazione del linguaggio parlato.
Molti dei programmi e delle tecnologie che utilizziamo quotidianamente sono basati su NLP. Si tratta di:
- Motori di ricerca: Google utilizza NLP per comprendere le query e presentare risultati di ricerca più pertinenti.
- Assistenti vocali: NLP viene utilizzato da Siri, Alexa e Google Assistant per comprendere ed eseguire gli ordini vocali.
- Traduzione linguistica: NLP è utilizzato da servizi come Google Translate per produrre traduzioni accurate.
- Chatbot: I chatbot con capacità NLP forniscono assistenza ai clienti e rispondono alle richieste di informazioni.
Ci sono diverse librerie e strumenti disponibili per aiutarvi se non siete sicuri di come integrare NLP nelle vostre applicazioni. Per esempio, Python dispone delle librerie NLTK (Natural Language Toolkit) e SpaCy. Queste librerie offrono funzionalità per una varietà di applicazioni, tra cui la tokenizzazione, il parsing e il ragionamento semantico.
NLP ha i suoi obiettivi, proprio come qualsiasi altra tecnologia. Per citarne alcune:
- Comprensione del contesto: Le sottigliezze del linguaggio umano, come il linguaggio gergale o i modi di dire, sono difficili da comprendere per i computer.
- Ambiguità: A seconda del contesto, una parola o una frase può avere un significato diverso. È quindi difficile analizzarle con precisione.
- Differenze culturali: Costruire un sistema NLP che funzioni in tutte le culture è difficile perché le lingue variano notevolmente tra di loro.
I dati sono un buon punto di partenza per migliorare i risultati di NLP. Un set di dati deve essere consistente e diversificato. L’accuratezza può essere aumentata anche attraverso frequenti test e miglioramenti dell’algoritmo.
Nel cuore di ChatGPT viene utilizzato NLP. Si tratta di un uso sofisticato dei modelli basati sui trasformatori, un sottoinsieme di modelli NLP rinomati per la loro capacità di comprendere il contesto testuale. Ecco un rapido riassunto di come ChatGPT sfrutta NLP:
Elaborazione del testo
La tokenizzazione, la fase iniziale della procedura, prevede la suddivisione del testo in ingresso in unità più piccole, spesso parole, o anche parti più piccole. In questo modo, il modello può lavorare con il testo in modo sistematico e gestibile.
Comprensione del contesto
L’architettura del modello Transformer viene poi impiegata da ChatGPT per comprendere il contesto dell’input. Il modello Transformer esamina ogni token del testo simultaneamente, consentendo di comprendere le connessioni e le dipendenze tra le varie parole di una frase.
Generazione di una risposta
Il modello utilizza le probabilità apprese durante l’addestramento per produrre una risposta quando ha compreso il testo. Si tratta di prevedere la parola (o il token) successiva in una serie. Ripetutamente, genera parole una dopo l’altra fino a un punto finale predeterminato.
Messa a punto
Per affinare ChatGPT viene utilizzato un set di dati con un’ampia varietà di testi da internet. Tuttavia, non ha accesso ad alcuna informazione di identificazione personale, se non espressamente menzionata in una discussione, né conosce le specifiche dei documenti che compongono il suo set di addestramento.
È fondamentale ricordare che, sebbene ChatGPT possa produrre risposte che sembrino informate e comprensive, non ha alcuna convinzione o desiderio. Le risposte vengono prodotte in base agli schemi sviluppati durante l’addestramento.
ChatGPT è in grado di partecipare a una discussione, di comprendere la situazione e di rispondere in modo appropriato grazie a questa applicazione di NLP. È l’esempio ideale di come NLP stia colmando il divario tra tecnologia e comunicazione umana.
Con i continui sviluppi, NLP si sta rapidamente integrando in molte diverse tecnologie. Possiamo prevedere progressi nella generazione di testi che assomigliano al parlato umano, nella comprensione del contesto e nel riconoscimento vocale.
Gli algoritmi di NLP stanno davvero cambiando il modo in cui ci approcciamo ai computer, perché permettono alle persone di parlare un linguaggio naturale per fare richieste e ricevere risposte allo stesso modo. Questo cambierà il modo in cui cerchiamo informazioni su Internet. Anche i robot parleranno la nostra stessa lingua grazie agli algoritmi di NLP. Tuttavia, anche se le risposte sembrano molto naturali, non significa che i bot capiscano davvero quello che chiediamo o quello che dicono. La percezione che abbiamo è che stiano imparando a essere senzienti, ma in realtà sono più bravi ad attingere informazioni e a restituirle con una struttura più naturale.
