Come utenti abituati a navigare sul web quotidianamente, siamo abituati ad avvalerci di Google o di qualsiasi altro motore di ricerca per trovare l’oggetto dei nostri interessi, che si tratti della data di nascita della regina Elisabetta o di come cucinare una pasta alla carbonara. Forgiati da migliaia di ricerche, ciascuno di noi sarebbe capace di individuare due o tre parole chiave perfette per quello che cerchiamo in base a ogni circostanza.
Al motore non vengono rivolte domande, semplici affermazioni o anche esclamazioni spazientite; non si usa, in sostanza, un linguaggio naturale. Come si fa, allora, a insegnare a una macchina a utilizzare il linguaggio di ogni giorno?
A questa domanda hanno cercato di rispondere ingegneri e informatici di Google attraverso un motore di ricerca molto particolare: Talk to Books.
L’idea alla base è molto originale: utilizzare miliardi di frasi tratte da un archivio virtuale di oltre 100mila volumi (per ora) per insegnare all’Intelligenza Artificiale a capire com’è articolata la conversazione umana reale, quotidiana.
Il glossario Google, alla voce “Machine Learning”, dà questa definizione: “un programma o sistema che costruisce (o impara) un modello predittivo a partire da dati di input”.
In pratica, con dati di input si intende la “ricerca” dell’utente, che può essere costituita da una domanda, un’affermazione, anche come “Ti odio!”, a cui il sistema risponde attraverso delle citazioni tratte dal suo archivio. È importante che venga utilizzato un linguaggio naturale, preferibilmente rivolgendosi alla macchina in inglese.
Dopodiché, quindi, cosa fa Talk to books? Il motore di ricerca, che gli utenti possono utilizzare in demo cercandolo su quello tradizionale, cerca tra i suoi 100mila testi a disposizione la risposta migliore, quella che più presumibilmente seguirebbe alla prima affermazione in una conversazione tra due esseri umani. La frase di risposta è evidenziata in grassetto, assieme a delle porzioni di testo successive o precedenti tratte dal contesto.
Si tratta, in sostanza, di un nuovo sistema d’apprendimento delle IA che si basa sul contenuto semantico più che sulle singole parole ricercate, andando oltre il sistema di ricerca meccanico che procede per parole-chiave e a cui siamo stati abituati da sempre. Con Talk to books, invece, è la macchina che fa il passo in avanti verso il linguaggio umano.
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Trattandosi di una demo, ovviamente c’è ancora spazio per migliorare. Infatti, il meccanismo lavora attualmente a livello di frase, il che comporta la possibilità di ottenere delle risposte che siano fuori contesto. Una precisione maggiore si potrebbe raggiungere ampliando l’analisi a livello di intero paragrafo.
Infine, in questo particolare motore di ricerca non esiste la Seo. Vale a dire che non conta quanto un testo sia conosciuto perché appaia tra i primi risultati, ma quanto il significato della chiave di ricerca e del testo ricercato coincidano. In questo modo gli utenti possono anche venire a conoscenza di testi di cui ignoravano l’esistenza e che potrebbero voler leggere, ma che non avrebbero mai incontrato senza Talk to books.
