L'archivio Nexa sarà veramente prezioso in futuro: spero che ne esistano molte copie, archiviate con sistemi ad alta affidabilità.
Un giorno, storici, psicologi e sociologi studieranno questi scambi. Ci si chiederà come sia potuto accadere che tante persone intelligenti e colte attribuiscano "apprendimento", "intelligenza" e persino "capacità linguistiche" ad un grosso archivio compresso. Chissà quali bizzarre ipotesi faranno questi studiosi del futuro. Ricondurranno questi scambi ad allucinazioni di massa? Alla superficialità di intellettuali decadenti? A "echo chamber" personalizzate dai BigTech? Ad alienazione cibernetica? A servitù volontaria? Alcuni parleranno di "secoli bui", tracciando analogie col medioevo. Analogie che ci indignerebbero, ed indignerebbero ancor di più molti intellettuali medioevali. Questo breve messaggio in bottiglia è per ricordare loro che non tutti avevano completamente perso la lucidità e c'era ancora nel 2025 chi comprendeva come da una versione propriamente compressa di enormi quantità di testo sia possibile estrarre frammenti che, ancorché corrotti e privi di significato, rispettino i pattern statisticamente rilevanti nel dataset selezionato per la loro programmazione. E se sorriderete all'immagine dei minatori di LLM alla ricerca di verità perdute, distillate dalle GPU... sappiate che il vostro futuro sollazzo è il maggior risultato economico che le AI generative abbiano prodotto. Ai miei contemporanei suggerisco invece di provare questo nuovo "large language model", che ha "imparato" a programmare in C un intero kernel unix-like "leggendo" una singola mailing list pubblica (https://lkml.org/) https://git.kernel.org/torvalds/t/linux-6.14-rc4.tar.gz Giacomo (che spera in futuro continuino ad esistere ironia e sarcasmo... ;-) On Sat, 1 Mar 2025 11:40:54 +0100 Guido Vetere wrote: > La bipartizione sintassi-semantica (che data indietro almeno al '600) > fu già rifiutata dalla Lexicon-Grammar di Maurice Gross (*Méthodes en > syntaxe*, 1975), portata anche in Italia da Annibale Elia. > Gli LLM confermano oggi che i 'pattern' sintattico-semantici, benché > esibiscano 'somiglianze di famiglia', vanno presi uno a uno, e di > fatto solo la forza bruta computazionale può compiere l'impresa. > Credo (l'ho scritto anche qui > <https://lucasossellaeditore.it/libro/intelligenze-aliene/>) che la > lessicografia dovrà trovare il modo di estrarre conoscenze dalle > miniere degli LLM, e che queste conoscenze dovranno basarsi su > modelli teorici adeguati, che forse ancora non abbiamo. Ma cento > miliardi di numeri in virgola mobile non sono una teoria linguistica, > perché una teoria è un modello causale. Il fatto che per fare certe > operazioni non ce ne sia bisogno non significa nulla: si riusciva a > navigare anche senza l'idraulica, per dire ... > > G. > > On Tue, 25 Feb 2025 at 05:52, Giuseppe Attardi <atta...@di.unipi.it> > 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. > > ------------------------------ *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. > > > >
