[Disclaimer: non sono esperto di niente (men che mai di linguistica); esprimo
opinioni.]
A livello di LINGUAGGIO, mi par di capire, ci sono modi di gestire la cosa
(...che sanno solo i "neuroni elettronici" degli LLM) che non separano sintassi
da semantica.
Al punto di suscitare interesse (più che legittimo).
A livello di DISCORSO, mi sento di dire, almeno sapere in che dominio di
discussione ci si trovi a parlare..., sarebbe non poco utile; altrimenti, si fa
la fine dei filosofi che hanno discusso per millenni di non-essere, senza
capire che:
a) la negazione appartiene solo ai linguaggi, e non -- esempio non casuale --
all'ontologia,
b) che il dominio "naturale" di discussione del non essere è -- guarda caso --
l'ontologia,
c) ne consegue che hanno blaterato al vento per millenni su un concetto
PURAMENTE LINGUISTICO con SEMANTICA NULLA (ovvero, proprio non ha senso alcuno)
nell'ambito appunto del DISCORSO (che non è emettere parole con un significato
apparente, ma "indicare" uno straccio di qualcosa).
Mi chiarite cortesemente il dubbio (legittimo anche questo, spero) sulla
faccenda?
Molte grazie.
----- Original Message -----
From: Guido Vetere
To: Giuseppe Attardi
Cc: nexa@server-nexa.polito.it
Sent: Saturday, March 01, 2025 11:40 AM
Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza
artificiale
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) 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.
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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.
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Strategie per il processo decisionale clinico - Argomenti
speciali - Manuali MSD Edizione Professionisti
msdmanuals.com
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.
