"lei suona il violino e lui la tromba" su Google (con le virgolette) mi
da due pagine di risultati, tra cui testi come:
Si tratta di una tipica anfibologia, ovvero una frase ambigua dal
punto di vista semantico. Altri esempi: “Ho visto mangiare una
gallina” in cui non è chiaro se la gallina mangia o viene mangiata,
oppure il più noto: “Moglie e marito si esibiscono su un palco: lei
suona il violino e lui la tromba”.
Occorrerebbe provare con testi ambigui che non siano già oggetto di
"spiegazione".
Alberto
On 25/02/25 05:52, Giuseppe Attardi wrote:
Per anni ho pensato che per capire il linguaggio si dovesse passare
attraverso l’analisi sintattica e poi per quella semantica, perché
così dicevano i testi di linguistica.
Ho sviluppato un parser a dipendenze multiligua basato su word
embedding e rete neurale che funzionava molto bene.
L’ultima incarnazione si chiama DiaParser e si trova su GitHub:
https://github.com/Unipisa/diaparser
Tuttavia John Hewitt ha scoperto, usando un probe sintattico, che le
matrici di attention dei transformer contengono una rappresentazione
dell’albero sintattico della frase.
Altri layer delle metrici corrispondono ad altri fenomeni, come l’anafora.
I word embedding, che sono al primo livello del transformer, danno una
rappresentazione molto articolata del significato delle parole,
inclusi sinonimi e relazioni semantiche tra parole.
A questo punto l’ipotesi che si debba insegnare esplicitamente la
grammatica e la semantica a un modello ha vacillato.
Del resto i bambini imparano a capire e parlare una lingua ben prima
di andare a scuola e che gli vengano insegnati i concetti linguistici
astratti.
Probabilmente l’esposizione a 30 milioni di frasi nei primi tre anni
di vita è sufficiente (c’è chi dice siano di più, tenendo conto anche
dei feedback visivi).
Quindi, mai dare per scontate certe ipotesi che ci sembrano ovvie.
Ho provato quindi a chiedere questo a ChatGPT.
Analizza questa frase: lei suona il violino e lui la tromba. Cosa fa
lui esattamente?
ChatGPT: La frase è ambigua perché la costruzione grammaticale lascia
spazio a due interpretazioni:
1. Interpretazione comune e probabile: “Lei suona il violino e lui
[suona] la tromba.” Qui si sottintende il verbo “suonare” anche per il
secondo soggetto, quindi si capisce che entrambi stanno suonando
strumenti musicali.
2. Interpretazione ambigua e comica: “Lei suona il violino e lui la
tromba” potrebbe essere letto in modo diverso, dove “la tromba” non è
lo strumento musicale ma un’azione riferita a “lei”. In italiano
colloquiale, “trombare” può avere un significato volgare (sinonimo di
“fare sesso”). Se si legge in questo modo, la frase assume un doppio
senso ironico.
Il contesto in cui viene detta o scritta la frase aiuta a chiarire
quale delle due interpretazioni sia corretta.
Potrebbe darsi che ChatGPT abbia letto da qualche parte la spiegazione
di ARM.
Ma anche concludere che il modello non sa fare certe cose potrebbe
essere azzardato.
On 14 Feb 2025, at 16:59, Angelo Raffaele Meo <angelo....@polito.it>
wrote:
Difendo Richard Stallman ed anche l'Intelligenza Artificiale.
Nel 1960, quando quasi tutti i partecipanti a questo dibattito non
erano ancora nati oppure frequentavano l'asilo, io realizzai uno dei
primi prototipi di quel capitolo dell'Intelligenza Artificiale che
chiamiamo "riconoscimento della voce". Riconosceva sotto dettatura
una ventina di parole distinte, isolate, basandosi sull'analisi
acustico-lessicale del segnale vocale. Ad esempio, i brevissimi
istanti di silenzio caratteristici della lettera esplosiva "t"
suggerivano la parola "sette" oppure la parola "otto", mentre le
vocali hanno spettri di frequenza diversi.
In quella prima fase della ricerca comprendemmo, ad esempio, che la
dettatura automatica o la traduzione da una lingua ad un'altra
richiedono l'integrazione dell'analisi lessicale con l'analisi
sintattica, ma è ancora più importante l'analisi semantica.
Fui io ad introdurre un esempio significativo che è stato citato più
volte. Consideriamo la frase "lei suona il piano e lui la tromba".
Due diversi alberi sintattici possono sottendere quella frase. Nel
primo albero sintattico la parola "tromba" è un'unità nominale; nel
secondo albero sintattico la stessa parola è unità verbale.
Per l'ascoltatore che non sa nulla della vita sentimentale di lei e
lui, "tromba" è un'unità nominale; invece, per l'ascoltatore che sa
che lei e lui sono amanti, in un particolare contesto della
conversazione, in virtù di quel capitolo della semantica che è
chiamato "pragmatica", "tromba" diventa un'unità verbale, con
implicazioni importanti sul processo di traduzione.
In questo momento, introdurre la semantica o la pragmatica
nell'elaborazione del linguaggio naturale è ancora difficilissimo.
Quindi, Intelligenza Artificiale interpretata alla lettera non esiste
ancora. Sono sicuro che questo fosse il significato della
provocatoria affermazione di Stallman e quindi che Stallman abbia
ragione.
Comunque, senza usare semantica o pragmatica, in virtù di una
raffinata elaborazione statistica e della capacità tecnologica di
trattare immensi volumi di dati, quel nuovo insieme di discipline
scientifiche che chiamiamo Intelligenza Artificiale sta producendo
risultati meravigliosi. La dettatura automatica e la traduzione da
una lingua all'altra sono due esempi significativi. Commettono ancora
qualche errorino ma sono di grandissima utilità.
Viva l'Intelligenza Artificiale, chiara dimostrazione
dell'intelligenza naturale di homo sapiens.
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*From:* nexa <nexa-boun...@server-nexa.polito.it> on behalf of
Giuseppe Attardi <atta...@di.unipi.it>
*Sent:* Friday, February 14, 2025 12:20 PM
*To:* nexa@server-nexa.polito.it <nexa@server-nexa.polito.it>
*Subject:* Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di
intelligenza artificiale
È anche peggio di così, come ammettono nei manuali per medici:
I medici spesso utilizzano termini vaghi come "altamente probabile",
"improbabile" o "non è da escludere" per descrivere la possibilità di
una malattia.
<default_share_msd.jpg>
Strategie per il processo decisionale clinico - Argomenti speciali -
Manuali MSD Edizione Professionisti
<https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-decisionale-clinico/strategie-per-il-processo-decisionale-clinico>
msdmanuals.com
<https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-decisionale-clinico/strategie-per-il-processo-decisionale-clinico>
<https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-decisionale-clinico/strategie-per-il-processo-decisionale-clinico>
On 14 Feb 2025, at 12:00, nexa-requ...@server-nexa.polito.it wrote:
From: Giacomo Tesio <giac...@tesio.it>
To: nexa@server-nexa.polito.it
Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di
intelligenza artificiale
Message-ID: <5fabc401-5b15-4a28-9850-5bc9ed4e2...@tesio.it>
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Giuseppe, mi permetto un buon consiglio non richiesto:
Il 14 Febbraio 2025 10:36:55 UTC, Giuseppe Attardi ha scritto:
Quante probabilità ho che sia questo o quello?
Quant’è la probabilità di guarigione?
Quanto stima possa durare la riabilitazione?
Quant’è il rischio di ricadute?
È tutto un ragionare a spanne su probabilità stimate a naso.
se il tuo medico risponde a domande come queste con stime numeriche
delle probabilità (a naso o meno), cambia medico.
