Debater: decidere sarà più facile

L’Intelligenza Artificiale può aiutarci a bilanciare i pro e i contro delle varie alternative che dobbiamo affrontare quotidianamente, e il progetto Debater di Ibm Research va proprio in questa direzione.

Prendere decisioni è un compito che dobbiamo affrontare quotidianamente. Siamo tutti i giorni alle prese con decisioni più o meno importanti della nostra vita, che siano cosa votare, se accettare un lavoro, se trasferirsi in una nuova città, se comprare una casa o stare in affitto, se andare al mare o in montagna, e cosi via.

Eppure spesso prendere decisioni non è facile ed è fonte di stress: richiede tempo, ricerca di informazioni, valutazione delle possibili alternative, e riflessione sulle possibili conseguenze.

Francesca Bonin è una Research Scientist in Natural Language Processing (Linguistica Computazionale) presso il Laboratorio di Ricerca di IBM Ireland.  Ha ottenuto il Dottorato di Ricerca presso il Trinity College di Dublino, e ha lavorato precedentemente presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, l’Istituto di Linguistica Computazionale del CNR di Pisa e il Language, Interaction and Computation Laboratory dell’Università di Trento. Francesca è autrice di vari articoli nel campo della Linguistica Computazionale e Guest Editor di Riviste Internazionali.

Immaginate ora di poter saltare almeno parte di questo processo. Immaginate di avere un sistema in grado, dato un argomento, di interrogare enormi quantità di dati (dal web, a basi di conoscenza) e di offrirvi un riassunto succinto di tutti i punti a favore e di tutti i punti a sfavore di una decisione.

Nei laboratori di IBM Research di Haifa, Dublino, Bangalore e Yorktown, stiamo lavorando proprio su questo: aiutare le persone a prendere decisioni informate, con un sistema in grado di estrarre automaticamente i pro e i contro di un argomento.

Si tratta del Debater project, un progetto internazionale IBM Ricerca che vede la fusione di discipline diverse dalla Linguistica Computazionale, all’Apprendimento Automatico, al Recupero di Informazione (per citarne alcune).

Se Deep Blue ha mostrato al mondo che un computer poteva battere il campione mondiale di scacchi, Watson ha dimostrato di sapersi aggiudicare il famoso quiz Americano Jeopardy!, il Debater fa un passo in avanti nella sfida dell’Intelligenza Artificiale: vuole assistere le persone nelle scelte, nei dibattiti e nei ragionamenti.

Infatti, non sempre c’è una risposta esatta, nero su bianco. Spesso le nostre scelte sono basate su sfumature e delicate meccanismi. Fino ad oggi abbiamo chiesto alle macchine di darci la risposta esatta.

Debater si inserisce là dove non c’è una risposta esatta, ma dove ci sono sfumature, dove ci sono motivi a favore di una risposta, e motivi a supporto del contrario.

Per farlo Debater utilizza un’enorme quantità di dati in linguaggio naturale che vengono processati a vari livelli. Si parte da un’analisi morfologica a livello di parole,  sintattica a livello di frase e infine semantica, fino ad arrivare ad estrarre affermazioni che siano chiaramente e inequivocabilmente in favore o in opposizione di un certo argomento.

Ma oltre a queste affermazioni, Debater sta imparando anche a trovare argomenti a supporto di tale affermazioni, prove tangibili (come studi, o opinione di esperti) che ci convincano che le motivazioni trovate non sono fonte di fantasia, ma sono basate su fatti verificabili.

Sta “imparando”. Già, perché una delle tecnologie alla base del Debater è l’Apprendimento Automatico: un processo per cui ad un algoritmo vengono presentati grandi quantità di dati annotati con informazione rilevante da cui l’algoritmo stesso impara automaticamente a distinguere informazione rilevante da informazione non rilevante.  Un po’ come se ci trovassimo in un paese straniero con un dizionario in mano: ascoltiamo parole (i dati), le cerchiamo sul dizionario (annotazione) e impariamo, così, che cat significa gatto.

Se da punto di vista tecnologico Debater è una sfida coraggiosa e affascinante, interessante è pensare anche alle potenziali applicazioni in campo finanziario, legale, medico. Non sostituirebbe i professionisti, ma fornirebbe un utile strumento di ricerca e di supporto alle decisioni in vari campi.

 

 

 

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