Inutile negarlo, poiché è evidente a tutti, ma uno dei campi in cui il progresso delle Intelligenze Artificiali risulta più marcato è quello dello sviluppo degli assistenti virtuali che riconoscono sempre più e sempre meglio il linguaggio naturale dell’uomo.

Oggi è possibile dialogare abbastanza agevolmente e naturalmente con Alexa, piuttosto che con Siri che, soprattutto negli ultimi 10 anni, sono diventate, insieme agli altri assistenti vocali, sempre più precise e capaci di comprendere una nostra richiesta.

Tale progresso è stato possibile grazie a due fattori principali, uno che agisce in fase di progettazione e l’altro che agisce in fase di addestramento del chatbot.

Da una parte abbiamo ovviamente gli studi di semantica applicata alla creazione degli algoritmi, che grazie ad essi imparano sempre più e sempre meglio a comprendere le parole e i discorsi umani espressi in qualunque lingua.

Dall’altra abbiamo i big data, in particolare quelli generati sui social network, che consentono di addestrare sempre più velocemente tutte quelle AI che sono chiamate ad interagire con l’uomo attraverso la voce ed il linguaggio.

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Le reti neurali, il machine learning e il deep learning, hanno permesso alle intelligenze artificiali negli ultimi 20-25 anni di diventare più efficienti e performanti di noi umani in svariati, ma specifici, campi o compiti. Saremo mai sostituiti dalle macchine?

Il passo successivo, come era intuibile, era non solo la comprensione di parole, lingue, dialoghi e testi, ma la creazione degli stessi, ed è qui che negli ultimi anni molte aziende e startup stanno investendo studi e finanziamenti per creare delle AI che siano in grado di generare degli articoli, come e forse meglio dei giornalisti umani.

Già oggi esistono AI in grado di ricercare, sintetizzare e creare articoli  analizzando una mole di dati, facendo ricerca insomma, che nessun umano sarebbe in grado di gestire. Già oggi ci sono AI alla portata economica di molti editori che sono in grado di redigere articoli di giornale che sono perfetti sia dal punto contenutistico, di sintesi degli argomenti, che dello stile. 

Cosa significa tutto ciò per chi fa il nostro mestiere, che fra poco saremo disoccupati?

Secondo Federico Neri, Specialist Director AI & Data di Deloitte Italia, quello che le AI ancora per il momento non potranno fare è scrivere articoli che “mostrino” un punto di vista e un approfondimento dell’argomento trattato.

Lungi dall’essere nostre nemiche e ladre dei nostri lavori, Federico Neri ci ha spiegato che le AI applicate al giornalismo, un po’ come è successo con i robot in fabbrica, ci libereranno da quei lavori ripetitivi, alienati e gravosi, permettendoci di concentrare la nostra creatività ed intelligenza su quello che rende un semplice comunicato stampa un vero articolo di opinione o approfondimento.

Quindi la chiave di svolta per i giornalisti umani, così come fu per gli operai della fabbrica, sarà la “specializzazione” e l’”approfondimento” di specifici campi del sapere.

Di tutto questo e di tanto altro ancora abbiamo parlato in questa interessante intervista con Federico Neri, che con la sua quasi trentennale esperienza nel campo della comprensione automatica del linguaggio è stato l’interlocutore ideale con il quale dialogare delle AI applicate al riconoscimento e generazione dei testi.

Nota. Questa intervista è figlia della nostra recente collaborazione con AIWEEK di cui siamo stati media partner.

 

 

Nell'immagine Federico Neri  Director AI & Data | Deloitte Consulting  Human Language Technologies Leader  - Smart MarketingFederico Neri

Director AI & Data | Deloitte Consulting

Human Language Technologies Leader

Laureato in Fisica, ha avviato il suo percorso professionale in Synthema, una compartecipata IBM nata dalle ceneri del suo centro scientifico a Pisa, partecipando allo sviluppo delle prime applicazioni nell’ambito del Trattamento del Linguaggio Naturale (NLP). A partire dalla metà degli anni 90, ha sviluppato soluzioni Text Mining multilingua per la gestione delle informazioni in ambito Intelligence (OSINT), in Italia e all’estero, e monitoraggio del sentiment e delle opinioni.

Nel 2014 è stato tra i fondatori e promotori di synUosa, società di consulenza specializzata nell’analisi di sentiment, nel posizionamento di prodotto e nel recovery reputazionale.

Nel 2015 ha poi abbracciato Integris, assumendo la responsabilità dell’area Text Analytics. Nel 2018, come Tech Lead del gruppo AI di Harman e Team Lead per ASR / Q&A / TTS e VD, ha coordinato lo sviluppo dell’assistente virtuale di Samsung, Bixby. In questi anni, ha sempre alternato attività manageriali di coordinamento all’erogazione di servizi professionali strategici di impresa. Ha poi continuato la sua attività di ricerca, pubblicando oltre venticinque articoli scientifici su NLP e Text Mining, tenendo lezioni e seminari presso corsi di laurea e master, partecipando al comitato scientifico di alcuni congressi internazionali, tra cui ASONAM, FOSINT e EISIC.

 

 

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