Il linguaggio naturale è stato studiato da diverse prospettive nei decenni passati. Una di queste è quella rispondente alla Teoria della Dipendenza Concettuale, indagata e introdotta da Roger Schank alla fine degli anni ‘60
In questo articolo si parla di:
La Teoria della dipendenza concettuale viene utilizzata nei sistemi di intelligenza artificiale ed ha origini ben lontane dagli ultimi decenni, che hanno visto le tecnologie AI svilupparsi in modo così intensivo.
“Due frasi anche non identiche nella sintassi ma uguali nel significato avrebbero dovuto avere una rappresentazione univoca”
Roger Schanck e la Teoria della Dipendenza Concettuale
Nel 1969 Roger Schank, della Stanford University, introdusse, influenzato anche dal lavoro di Sidney Lamb, un modello per rappresentare il tipo di conoscenza a input, alla base del linguaggio naturale. Applicatori del progetto di Schank furono inoltre Robert Wilensky, Wendy Lehnert e la scienziata cognitiva Janet Lolodner. Tale processo si contestualizzò nella Teoria della Dipendenza Concettuale.
Rendere indipendente il significato dalle parole utilizzate per dare degli input era l’obiettivo della teoria della dipendenza concettuale. Ciò voleva dire, in conclusione, che due frasi anche non identiche nella sintassi ma uguali nel significato avrebbero dovuto avere una rappresentazione univoca. Per raggiungere determinate rappresentazioni si utilizzano dei token di base, come oggetti del mondo reale, azioni, frequenza degli stessi e luoghi.
SOFTWARE: BILANCIARE L’AUTOMAZIONE CON I PRINCIPI DEL CODING
Se il passaggio dai linguaggi macchina a quelli di alto livello ha segnato le prime ere dell’informatica, oggi stiamo assistendo alla transizione dalla programmazione manuale a quella assistita e “agentica” In questo articolo si parla di: L’automazione nella creazione: oltre il codice generativo L’adozione dell’IA nello sviluppo software è passata da semplici strumenti di autocompletamento…
Keep reading
IL LINGUAGGIO NATURALE E LA DIPENDENZA CONCETTUALE: OLTRE LA SINTASSI DELLE PAROLE
Per decenni, l’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale si sono interrogate su come una macchina possa non solo “leggere” una frase, ma comprenderne la struttura logica profonda In questo articolo si parla di: Quando comunichiamo, non stiamo semplicemente scambiando sequenze di suoni o simboli grafici; stiamo trasmettendo mondi di significato, intenzioni e, soprattutto, catene…
Keep reading
IL CAPITALE SEMANTICO: MEMORIA E CONSERVAZIONE NEL LINGUAGGIO NATURALE
Il capitale semantico è una risorsa inestimabile che la memoria individuale e collettiva costruisce e conserva nel linguaggio naturale. La sua conservazione è fondamentale per il mantenimento della nostra capacità di dare significato e comprendere il mondo In questo articolo si parla di: Le sfide legate all’invecchiamento semantico e all’evoluzione del significato richiedono un impegno…
Keep readingRagionamento basato sui Casi: implementazione nella tecnologia odierna
Parte in un periodo successivo anche il Ragionamento basato sui Casi (CBR),costruito sul modello di memoria dinamica di Roger Schank, che ha avuto una forte influenza negli anni ‘80, quando si introdusse il CBR nel ragionamento legale. Ancora più avanti, le tecnologie implementate con CBR sono cresciute a tal punto da divenire parte integrante di macchine industriali, scienze mediche e informatica.
Compaq SMART e l’AI: un fattore legante è la CBR
Uno degli esempi di implementazione nel mondo informatico è il caso di Compaq SMART, un sistema di help desk che utilizza il CBR come indicatore per la risoluzione di problemi che sono già stati riscontrati, tentando di risolvere quelli attuali. Il risultato è stato positivo sia per l’efficienza del programma che per l’usabilità del prodotto. La CBR ancora oggi continua ad essere uno strumento di rilievo per lo studio dei paradigmi dell’AI, in aree di ricerca disparate, come diritto, ingegneria e sanità.
Author: Claudia Sistelli
© Riproduzione Riservata
Investech Blog 
Lascia un commento