Fino a poco tempo fa poter chiedere informazioni in un sito web nel proprio linguaggio naturale era inimmaginabile. In questo articolo spieghiamo come l’implementazione del NLU e l’impatto rivoluzionario dei LLM nelle applicazioni che usiamo tutti i giorni ha cambiato il nostro approccio con la tecnologia.

Cos’è il NLU, Natural Language Understanding

Fin dalla comparsa dei motori di ricerca, siamo stati abituati a cercare le informazioni attraverso l’utilizzo di parole chiave. Negli anni le nostre ricerche si sono trasformate e i motori di ricerca, attraverso l’inserimento di frasi più o meno lunghe o di vocali, interpretavano gli intenti di ricerca.

L’implementazione del NLU – il Natural Language Understanding – nell’IA ha consentito di analizzare e interpretare il linguaggio umano in modo significativo. Attraverso l’analisi sintattica e semantica, infatti, l’estrazione delle informazioni e la classificazione degli intenti, il NLU permette all’IA di comprendere il significato reale delle frasi, andando quindi oltre la corrispondenza di parole chiave. Questa modalità consente alle macchine di rispondere in modo più naturale e coerente alle domande e alle richieste degli utenti.

L’arrivo del LLM, Large Language Models

I LLM – Large Language Models – sono uno degli sviluppi più promettenti delle reti neurali. Questi modelli, basati sull’apprendimento automatico (il machine learning) e sull’apprendimento profondo (il deep learning), sono addestrati su un’enorme quantità di dati testuali per sviluppare una comprensione avanzata del linguaggio.

L’uso di tecniche come le reti neurali – ANN, Artificial Neural Network, che provano ad emulare il cervello umano e le sue interazioni – ha permesso ai Large Language Models di superare i limiti dei modelli precedenti, consentendo una comprensione più contestuale e sofisticata del linguaggio umano.

Applicazioni dei LLM

I Large Language Models hanno rivoluzionato molte applicazioni basate sul linguaggio naturale. Ad esempio, i chatbot alimentati dai Large Language Models sono in grado di comprendere e rispondere in modo coerente alle domande degli utenti, dando il via – tra le altre cose – al marketing conversazionale (leggi le differenze tra chatbot divergenti e convergenti). Se parliamo di ricerche, i Large Language Models possono fornire risultati più accurati e rilevanti, comprensibili anche a partire da frasi incomplete o mal formate (ne è un esempio Bing).

I Large Language Models hanno trovato impiego anche in ambiti come l’analisi dei sentimenti, l’elaborazione dei test, la traduzione automatica e in ambito educativo (su questo tema è da guardare il TED talk di Sal Khan uscito recentemente).

I limiti dei LLM

Nonostante i significativi progressi, il Natural Language Understanding e i Large Language Models hanno ancora davanti molte sfide da vincere. Sebbene i risultati siano incoraggianti, la comprensione del contesto, del sarcasmo, dell’ironia e delle sfumature linguistiche rimangono ancora compiti complessi da affrontare. Come lo è anche l’etica e la privacy, aspetti che permettono di garantire un uso responsabile delle tecnologie.

Ci sono cinque ambiti in particolare dove questi modelli devono ancora migliorare:

• La dipendenza da grandi quantità di dati
• La mancanza del comune buon senso
• La mancanza di empatia
• Il livello di personalizzazione che è ancora troppo limitato
• L’isolamento ed il fatto che i dati sono normalmente off-online.

Inoltre questi modelli dovranno fare i conti con le modifiche normative che nei prossimi mesi inizieranno ad essere implementate da vari stati nel mondo, proprio perché lo sviluppo tecnologico corre a velocità impressionanti e i temi che affronta sono estremamente delicati. Ad esempio l’Europa è ormai quasi pronta alla pubblicazione dell’AI ACT, che regolamenta lo sviluppo dell’IA.

Il futuro dei LLM

I ricercatori stanno continuamente migliorando i Large Language Models, creando modelli sempre più avanzati e in grado di comprendere il linguaggio umano con sempre maggiore precisione. La combinazione del NLU con altre tecnologie emergenti, come l’elaborazione del linguaggio naturale basata sulla conoscenza e la comprensione multimodale, cioè l’utilizzo di diverse fonti di dati come testo, foto, video e audio, porterà a sistemi ancora più potenti e intuitivi.

Conclusione

Il Natural Language Understanding e i Large Language Models stanno rivoluzionando le interazioni tra uomini e macchine, consentendo alle macchine di comprendere il linguaggio umano in modo più accurato e contestualmente ricco. Nonostante gli sviluppi e le sfide attuali che abbiamo presentato, il futuro del NLU è promettente, con il potenziale per ulteriori progressi e applicazioni innovative.

Siamo solo all’inizio di un’era in cui le macchine comprendono veramente ciò che diciamo e rispondono alle nostre esigenze in modo intelligente.