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Intelligenza artificiale e lingua

Intelligenza artificiale e linguaggio

Tra le aree di applicazione più affascinanti dell’intelligenza artificiale c’è sicuramente quella relativa al linguaggio. La capacità di esprimere concetti complessi attraverso un sistema di segni è sempre stata considerata una caratteristica distintiva degli esseri umani. Gli studi di linguistica generale del secolo scorso sono arrivati a sostenere che la lingua sia non solo il sistema che utilizziamo per descrivere il mondo, ma addirittura il modo con cui diamo forma al mondo stesso. In pratica, non esistono propriamente dei significati indipendenti che noi descriviamo con dei significanti, ma i significanti e i significati sono interconnessi. Tentare di attribuire alle macchine la capacità di comprendere e utilizzare il linguaggio in modo naturale è quindi uno dei confini più significativi a cui la tecnologia possa aspirare. Il marketing è una disciplina basata sulla comunicazione, ed è quindi per definizione una delle attività umane più coinvolte in questo sviluppo

Gli sviluppi più recenti

Il progresso più significativo nel campo dello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale applicato alla lingua è stata la pubblicazione nel 2013 da parte di Tomas Mykolov del modello Word2Vec. Fino a quel momento tutti gli algoritmi delle applicazioni linguistiche si basavano su regole fisse mutuate dagli studi di lunguistica e sulla struttura delle diverse lingue. I risultati in termini di qualità di traduzione tra idiomi diversi e di comprensione dei testi da parte dei software erano decisamente rudimentali. Abbiamo tutti presente i risultati delle prime traduzioni di Google Translate: che più che un servizio di reale utilità erano utilizzati come fonte di meme

Cos’è Word2Vec

E’ una rete neurale a due strati il cui funzionamento è basato sul principio del word embedding: dato un corpus di testo in input il sistema elabora una mappa multidimensionale delle parole rappresentata da un insieme di vettori. In pratica il sistema è in grado di apprendere le relazioni semantiche tra le diverse parole di un testo sulla base della distanza con la quale occorrono, e attribuisce loro un valore numerico che ne indica il vettore sulla mappa. In questo modo il sistema è virtualmente in grado di apprendere il significato di un testo (o più precisamente la relazione tra i suoi diversi elementi), a prescindere dalla lingua in cui è scritto. Pertanto è anche in grado di riprodurre lo stesso significato in una lingua differente, ovvero di tradurlo, in modo piuttosto soddisfacente.

Word2Vec è tuttora il metodo più sofisticato di cui disponiamo per addestrare l’intelligenza artificiale linguistica, ma ha dei limiti strutturali che devono essere ancora superati: oltre alla quantità di dati necessari per l’elaborazione, che richiede sistemi di dimensioni elevatissime, non è ancora in grado di risolvere pienamente la polisemia, cioè la proprietà di alcune parole di assumere significati diversi anche nello stesso contesto. Grazie a Word2Vec sono stati invece individuati diversi criteri per svolgere uno dei compiti che è sempre stato considerato un limite quasi insuperabile per l’intelligenza artificiale: riconoscere l’ironia.

Lingua artificiale e applicazioni di marketing

Le applicazioni attuali e soprattutto gli sviluppi futuri che ci si possono attendere dai sistemi di intelligenza artificiale applicati alla lingua sono tantissime, e limitate solo dall’immaginazione dei marketers:

Ovviamente la traduzione dei testi con una buona qualità può ridurre se non eliminare molti vincoli geografici alla distribuzione di contenuti e prodotti: le schede prodotto per un e-commerce possono essere tradotte in tutte le lingue, presto lo saranno gli articoli di un giornale o le campagne pubblicitarie di un’azienda.

Lo sviluppo di bot in grado di interagire in modo coerente con gli umani è già largamente utilizzato e con buoni risultati. I bot sono ancora in grado di sostenere solo una conversazione su temi limitati e presto saranno probabilmente capaci di conversare su argomenti complessi.

Il contextual advertising è poi una tecnologia sotto i riflettori in questo momento. A causa delle limitazioni sull’uso dei cookies per la profilazione degli utenti che praticamente ne impediranno l’utilizzo a partire dal prossimo anno, le aziende dell’Adtech stanno investendo molte risorse per sviluppare sistemi basati sul Machine Learning in grado di pianificare la pubblicazione degli annunci sulla base del contenuto delle pagine.

Ma forse lo sviluppo più incredibile e affascinante che ci si può attendere, e che per ora è ancora in fase iniziale, sarà la capacità delle reti neurali di scrivere autonomamente testi. Oggi esistono software in grado di produrre brevi testi di qualità accettabile su base schematica (schede prodotto, brevi notizie in ambito specifico, come le news di borsa). Ci sono anche aziende che propongono servizi di copy creativo per campagne digitali basato su intelligenza artificiale. Ma è probabile che nel giro di qualche anno i software saranno in grado di produrre contenuti testuali complessi, persino romanzi, poesie. Il content marketing è sicuramente una disciplina che attraverserà una trasformazione strutturale e una crescita significativa. 

Oggi non sappiamo quanto tempo richiederanno questi progressi, ma la tecnologia ha dimostrato che la crescita tende ad essere esponenziale, per cui non ci sarebbe da sorprendersi se nel giro di un paio d’anni leggeremo il primo romanzo interamente concepito e scritto da un sistema di intelligenza artificiale.

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