Frontiere della comunicazione: Linguaggio e intelligenza artificiale

by Silvia Mazzetta Date: 16-06-2023 IA linguaggio comunicazione

Nel libro "Come la vita imita gli scacchi", Garry Kasparov condivide la sua storia e le sue memorabili partite contro Karpov e Deep Blue.

Deep Blue, il programma sviluppato da IBM, si è sfidato in due partite contro il campione del mondo degli scacchi alla fine degli anni '90. La prima partita si è tenuta a Philadelphia nel 1996. Nonostante la grande precisione della macchina, non è riuscita a sconfiggere la strategia di Kasparov, il quale ha ottenuto la vittoria in questo primo incontro tra uomo e macchina.

Un anno dopo si è svolta la seconda partita, un epico duello nella storia degli scacchi.

La partita si è conclusa con la vittoria di Deep Blue, nonostante le mosse insolite di Kasparov che cercava disperatamente una nuova vittoria.

Questa sfida richiama alla mente il concetto di "Imitation Game" descritto dal matematico Alan Turing.

Deep Blue ha imparato dai movimenti di Kasparov attraverso l'imitazione delle sue mosse.

Negli ultimi anni, gli algoritmi di deep learning si sono evoluti a tal punto da poter sconfiggere i migliori giocatori di scacchi del mondo e riconoscere i volti con la stessa precisione, se non addirittura migliore, rispetto agli esseri umani.

Non possiamo ignorare il ruolo che l'intelligenza artificiale sta giocando durante la pandemia di COVID-19. In Asia, soprattutto in Cina, diverse tecnologie e applicazioni sono state utilizzate per accelerare il sequenziamento del genoma.

Tuttavia, la sfida più difficile dell'IA rimane quella di comprendere appieno la complessità del linguaggio umano.

Immagina di trovarti in una stanza completamente isolata, senza finestre né porte, tranne un piccolo buco nella parete e scaffali pieni di libri. I libri sono scritti in strani simboli accompagnati da istruzioni in inglese per tradurli in altri simboli altrettanto strani.

All'improvviso, un pezzo di carta cade dal buco. Lo raccogli e contiene una serie di simboli che non comprendi, simili a quelli presenti nei libri. Sfogli tutti i libri fino a trovare i caratteri corrispondenti e segui le istruzioni che ti dicono cosa scrivere sotto il messaggio originale. Poi rimetti la carta nel buco, seguendo le istruzioni alla lettera.

Nell'altra stanza ci sono dei cinesi che hanno appena ricevuto una risposta perfetta alla domanda che hanno posto. Arrivano alla conclusione logica che ci sia una persona di madrelingua cinese dall'altra parte. Ma noi sappiamo che non è così.

Questo esperimento mentale è noto come "stanza cinese" ed è stato proposto dal filosofo John Searle nel 1980. Nell'esperimento, i libri forniscono solo istruzioni su come ricevere informazioni, manipolare i simboli e restituire una risposta, ma non sono dei dizionari.

Searle sosteneva che il test di Turing fosse inaffidabile per valutare se una macchina possa veramente comprendere il linguaggio o possedere una mente. Secondo la sua prospettiva, anche se una macchina riesce a superare il test e a indurre un interlocutore umano a credere che sta comunicando con un altro essere umano, ciò non dimostra necessariamente che la macchina abbia una comprensione reale o una coscienza.

Searle ha introdotto l'esperimento del "Chinese Room" per illustrare la sua argomentazione. In questo esperimento ipotetico, immaginiamo una persona che non comprende la lingua cinese, ma ha a disposizione un manuale che gli permette di manipolare simboli cinesi per rispondere a domande in questa lingua. Se l'interlocutore all'esterno del "Chinese Room" riceve risposte coerenti in cinese, potrebbe erroneamente presumere che la persona all'interno comprenda effettivamente il cinese, quando in realtà sta solo seguendo delle istruzioni senza comprendere il significato delle parole.

Searle argomenta che anche una macchina che supera il test di Turing agisce semplicemente seguendo delle regole e manipolando simboli, senza avere una vera comprensione del linguaggio o della situazione.

La sua critica si basa sulla nozione che l'intelligenza artificiale basata su regole simboliche o su algoritmi di apprendimento automatico non può generare una vera comprensione o coscienza.

Tuttavia, è importante notare che l'argomento di Searle è oggetto di dibattito nel campo dell'intelligenza artificiale e della filosofia della mente. Molti studiosi sostengono che l'intelligenza artificiale può raggiungere una forma di comprensione del linguaggio senza la necessità di una coscienza simile a quella umana.

Alcune approcci recenti all'intelligenza artificiale, come le reti neurali profonde, hanno dimostrato una capacità sorprendente nel comprendere e generare il linguaggio umano, anche se il modo in cui lo fanno può essere diverso rispetto al funzionamento della mente umana.

In conclusione, sebbene Searle abbia sollevato importanti questioni riguardo alla comprensione del linguaggio da parte delle macchine, il dibattito sulla vera natura della coscienza e della comprensione linguistica rimane aperto.

L'intelligenza artificiale continua a progredire rapidamente, e sarà interessante vedere come la nostra comprensione di questi concetti evolverà nel tempo.

Fonti:

Language AI is really heating up, Pieter Buteneers is Director of Engineering in Machine Learning and AI

 A synopsis of lingustic theory, 1957, John Rupert Firth

Palabra de Robot, Inteligencia Artificial y comunicación, 2006,Óscar Villarroya

 
by Silvia Mazzetta Date: 16-06-2023 IA linguaggio comunicazione visite : 2052  
 
Silvia Mazzetta

Silvia Mazzetta

Web Developer, Blogger, Creative Thinker, Social media enthusiast, Italian expat in Spain, mom of little 9 years old geek, founder of  @manoweb. A strong conceptual and creative thinker who has a keen interest in all things relate to the Internet. A technically savvy web developer, who has multiple  years of website design expertise behind her.  She turns conceptual ideas into highly creative visual digital products. 

 
 
 

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