February 2025 - nexa - server-nexa.polito.it

Tutto quello che i linguisti computazionali avrebbero voluto sapere sul linguaggio ma non hanno avuto il coraggio di chiedere

by Guido Boella

Carissime e carissimi segnalo articolo su TuttoScienze https://www.lastampa.it/tuttoscienze/2025/02/26/news/tutto_quello_che_i_lin… la cui versione completa potete trovare sul Magazine Intelligenza Artificiale magia.news https://magia.news/tutto-quello-che-i-linguisti-computazionali-avrebbero-vo… saluti Guido -- Dipartimento di Informatica Università di Torino Cso Svizzera 185 10149 Torino Vice-Rettore Vicario dell'Università di Torino per le tematiche dell'Intelligenza Artificiale e per la promozione dei rapporti con le imprese e le associazioni di categoria delle imprese e per il coordinamento con le iniziative di innovazione industriale sul territorio Vicepresidente del Competence Center CIM4.0 www.cim40.com Visitate i siti delle nostre iniziative www.magia.news www.chedih.eu www.pai-edih.eu www.firstlife.org www.commonshood.eu https://corpusproject.eu/ www.projectco3.eu www.sipeia.it www.ai-aware.eu nlab4cit.eu [image: CHEDIH] <http://chedih.eu>[image: edih PAI]

Feb. 26, 2025

Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by Alberto Cammozzo

Sul punto del tuo messaggio penso di concordare. E' possibile che gli LLM ci aiutino a capire qualcosa della lingua, ammesso che si riesca a esplorare le loro intricatezze, ma dubito ci aiutino a descriverla (ci dicono /che/, ma non /perché/) Questi modelli sono predittivi senza essere descrittivi: il modello "sa" in quanto rispecchia le probabilità del discorso: sintassi, semantica e grammatica corretti sono probabilisticamente interni alla lingua che il modello rispecchia in quanto sono rare le violazioni alle rispettive regole nel set di addestramento. Addestrando esclusivamente con testi sgrammaticati e "dadaisti" penso otterremmo risultati diversi. Invece insegnare la sintassi e la semantica al contrario costruisce modelli descrittivi, non solo predittivi. Anche l'umano inizialmente impara a parlare (più o meno) correttamente, ma poi impara anche il perché. A. On 25/02/25 13:21, Giuseppe Attardi wrote: > LOL, avevo previsto l’obiezione, ma non ti sei accorto della nota: > > “Potrebbe darsi che ChatGPT abbia letto da qualche parte la spiegazione di ARM.” > > Comunque anche la spiegazione su Google è vaga, non entra nell’analisi sintattica dettagliata della frase e la risoluzione dell’anafora (la per lei) per spiegarne l’ambiguità, che era il punto del mio messaggio. > > -- > >> On 25 Feb 2025, at 12:19,nexa-request@server-nexa.polito.it wrote: >> Date: Tue, 25 Feb 2025 12:19:26 +0100 >> From: Alberto Cammozzo<ac+nexa(a)zeromx.net> >> To:nexa@server-nexa.polito.it >> Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di >> intelligenza artificiale >> Message-ID:<7eef1c2c-1947-495a-830b-8aca3b0c0140(a)zeromx.net> >> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" >> >> "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.meo(a)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-bounces(a)server-nexa.polito.it> on behalf of >>>> Giuseppe Attardi<attardi(a)di.unipi.it> >>>> *Sent:* Friday, February 14, 2025 12:20 PM >>>> *To:*nexa@server-nexa.polito.it <nexa(a)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-dec…> >>>> msdmanuals.com >>>> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >>>> >>>> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >>>> >>>> >>>>> On 14 Feb 2025, at 12:00,nexa-request@server-nexa.polito.it wrote: >>>>> >>>>> From: Giacomo Tesio<giacomo(a)tesio.it> >>>>> To:nexa@server-nexa.polito.it >>>>> Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di >>>>> intelligenza artificiale >>>>> Message-ID:<5FABC401-5B15-4A28-9850-5BC9ED4E2ED6(a)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. >>

Feb. 25, 2025

Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by alessandro marzocchi

I bambini come imparano a capire e parlare una lingua? Domanda Attardi e questo, a mio avviso, è il punto da cui partire: noi umani siamo così diversi da queste macchine? I bambini come identificano la persona materna, perchè chiamano "mamma" questa persona? Pare avvenga in molte. Mamma potrebbe essere il nome di un qualunque oggetto, invece perchè "mamma" è il nome della mamma? In questo processo, la "statistica" non rileva? I bambini non imparano le parole con tentativi continui, con continui premi e correzioni? Fino ad arrivare ai grandi della scienza la verità non si scopre provando e riprovando? ----- Date: Tue, 25 Feb 2025 05:52:42 +0100 From: Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> An HTML attachment was scrubbed... URL: < http://server-nexa.polito.it/pipermail/nexa/attachments/20250225/0832018c/a… > > i bambini imparano a capire e parlare una lingua ben prima > di andare a scuola e che gli vengano insegnati i concetti > linguistici astratti ----- Le altre questioni che ritengo rilevanti sono: - una macchina potrà indagare con mezzi suoi propri? - rispettando il primo principio di Asimov? Cordialmente. Duccio (Alessandro Marzocchi)

Feb. 25, 2025

Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by Giuseppe Attardi

LOL, avevo previsto l’obiezione, ma non ti sei accorto della nota: “Potrebbe darsi che ChatGPT abbia letto da qualche parte la spiegazione di ARM.” Comunque anche la spiegazione su Google è vaga, non entra nell’analisi sintattica dettagliata della frase e la risoluzione dell’anafora (la per lei) per spiegarne l’ambiguità, che era il punto del mio messaggio. -- > On 25 Feb 2025, at 12:19, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: > Date: Tue, 25 Feb 2025 12:19:26 +0100 > From: Alberto Cammozzo <ac+nexa(a)zeromx.net> > To: nexa(a)server-nexa.polito.it > Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di > intelligenza artificiale > Message-ID: <7eef1c2c-1947-495a-830b-8aca3b0c0140(a)zeromx.net> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed" > > "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.meo(a)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-bounces(a)server-nexa.polito.it> on behalf of >>> Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> >>> *Sent:* Friday, February 14, 2025 12:20 PM >>> *To:* nexa(a)server-nexa.polito.it <nexa(a)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-dec…> >>> msdmanuals.com >>> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >>> >>> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >>> >>> >>>> On 14 Feb 2025, at 12:00, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: >>>> >>>> From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it> >>>> To: nexa(a)server-nexa.polito.it >>>> Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di >>>> intelligenza artificiale >>>> Message-ID: <5FABC401-5B15-4A28-9850-5BC9ED4E2ED6(a)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. >

Feb. 25, 2025

Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by Alberto Cammozzo

"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.meo(a)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-bounces(a)server-nexa.polito.it> on behalf of >> Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> >> *Sent:* Friday, February 14, 2025 12:20 PM >> *To:* nexa(a)server-nexa.polito.it <nexa(a)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-dec…> >> msdmanuals.com >> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >> >> <https://www.msdmanuals.com/it/professionale/argomenti-speciali/processo-dec…> >> >> >>> On 14 Feb 2025, at 12:00, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: >>> >>> From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it> >>> To: nexa(a)server-nexa.polito.it >>> Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di >>> intelligenza artificiale >>> Message-ID: <5FABC401-5B15-4A28-9850-5BC9ED4E2ED6(a)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.

Feb. 25, 2025

Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by Marco A. Calamari

On mar, 2025-02-25 at 05:52 +0100, 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. Ciao Giuseppe, ciao tutti. Mi lascia perplesso questo tuo ultimo inciso. Come tutti gli LLM, ChatGPT è stato esposto alla conoscenza umana pregressa, molta di essa proveniente da Internet. Ti sta semplicemente restituendo quello che ha letto. Se avesse letto solo e ripetutamente una fake news ti restituirebbe quella. Il rasoio di Occam pretende di restare aderenti alla spiegazione più semplice. Nel momento in cui una ricerca sottoposta a peer review *dimostrerà* che gli strati di una rete neurale rappresentano i diversi livelli di strutturazione del linguaggio, allora potremo cambiare idea. Sai, sono povero ingegnere, non riesco a ragionare diversamente. ;-) Buona giornata a tutti. Marco > > > On 14 Feb 2025, at 16:59, Angelo Raffaele Meo > > <angelo.meo(a)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-bounces(a)server-nexa.polito.it> on behalf of > > Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> > > Sent: Friday, February 14, 2025 12:20 PM > > To: nexa(a)server-nexa.polito.it <nexa(a)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 > > msdmanuals.com > > > > > > > > > > > > > On 14 Feb 2025, at 12:00, nexa-request(a)server-nexa.polito.it > > > wrote: > > > > > > From: Giacomo Tesio <giacomo(a)tesio.it> > > > To: nexa(a)server-nexa.polito.it > > > Subject: Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di > > > intelligenza artificiale > > > Message-ID: <5FABC401-5B15-4A28-9850-5BC9ED4E2ED6(a)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.

Feb. 25, 2025

Re: [nexa] Perché Richard Stallman sbaglia in tema di intelligenza artificiale

by Giuseppe Attardi

Feb. 25, 2025

MEMENTO | 120° Nexa Lunch Seminar | 26 febbraio 2025, ore 13.00

by Nexa - Media

Gentilissime, gentilissimi, Vi ricordiamo che mercoledì 26 febbraio, dalle ore 13.00 alle ore 14.00, si terrà il 120° Nexa Lunch Seminar con un incontro dal titolo: "Imagining war with AI: Teenagers, Generative AI, Social Media and the Representation of War". Ospiti dell'incontro: Ilaria Ingrao (Università di Torino), Maede Mirsonbol (Università di Torino), Antonio Santangelo (Senior Research Fellow del Centro Nexa, Università di Torino). L'incontro si terrà IN PRESENZA e ONLINE. SEDE FISICA dell'incontro: Centro Nexa su Internet e Società, Politecnico di Torino, Via Boggio 65/a, Torino. Per accedere alla sala si raccomanda di suonare al citofono Portineria e di seguire le indicazioni segnalate lungo il percorso. QUI<https://nexa.polito.it/contatti> maggiori informazioni su come raggiungerci. STANZA VIRTUALE dell'incontro: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent Per maggiori dettagli è possibile consultare la pagina web dell'evento: https://nexa.polito.it/lunch-120 Cordiali saluti, -- Valeria Bergantino Communication Manager Nexa Center for Internet & Society Politecnico di Torino - DAUIN Via Pier Carlo Boggio, 65/A - 10138 Torino web: https://nexa.polito.it/ mail: valeria.bergantino(a)polito.it<mailto:valeria.bergantino@polito.it> tel: 3473443585

Feb. 24, 2025

Re: [nexa] (no subject)

by Stefano Quintarelli

interessante un sacco di affermazioni, senza fonti non dedico tempo a fare debunking del resto, perche' so che questa frase "The Italian government approved nine large-scale projects related to lab-grown meat and genetically engineered crops in 2023," e' banalmente falsa https://temi.camera.it/leg19/temi/divieto-di-produzione-e-di-immissione-sul… https://www.gazzettaufficiale.it/eli/id/2023/12/01/23G00188/sg ciao, s. On 22/02/25 18:18, Giovanni Leghissa via nexa wrote: > mi permetto di girare qui un link che spero non venga trovato fuori tema > si parla spesso qui di sovranità - in primis di sovranità digitale > la questione a quanto pare è più estesa, dal momento che l'azione di > molte corporation coinvolge più settori, non solo quello legato alla > gestione degli spazi digitali > buona lettura e buon we > Giovanni > https://www.debugliesintel.com/the-global-nexus-of-philanthropy- > corporate-influence-and-government-aid-unraveling-usaids-strategic- > partnerships-with-the-gates-foundation/ > #Influence_in_Italy_Health_Agriculture_and_Media_Manipulation_The_Expansion_of_Corporate_Control_Over_Public_Policy_and_National_Sovereignty <https://www.debugliesintel.com/the-global-nexus-of-philanthropy-corporate-i…> -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

Feb. 22, 2025

(no subject)

by Giovanni Leghissa

mi permetto di girare qui un link che spero non venga trovato fuori tema si parla spesso qui di sovranità - in primis di sovranità digitale la questione a quanto pare è più estesa, dal momento che l'azione di molte corporation coinvolge più settori, non solo quello legato alla gestione degli spazi digitali buona lettura e buon we Giovanni https://www.debugliesintel.com/the-global-nexus-of-philanthropy-corporate-i…

Feb. 22, 2025