Immagina un mondo senza barriere linguistiche

11 min read
World without Language Barriers

Un articolo di Brandon Deer, originariamente pubblicato da OpenView Labs – “Una conversazione sul futuro dell’intelligenza artificiale con Vasco Pedro di Unbabel

Vasco Pedro è sempre stato affascinato dal linguaggio e dalla finestra che ci apre su come elaboriamo le informazioni. I suoi studi universitari si sono concentrati sull’intelligenza artificiale e sulla linguistica computazionale, e in seguito ha preso un Master e un dottorato di ricerca sull’elaborazione naturale del linguaggio presso la Carnegie Mellon. Durante la sua formazione, Vasco ha esplorato i principi fondamentali che stanno alla base del pensiero umano, come nasce la coscienza e tutti i principali aspetti di intelligenza artificiale del linguaggio.

Dieci anni dopo, Vasco, assieme al cofondatore João Graça, ha unito questi interessi fondando Unbabel, una piattaforma di traduzione basata sull’intelligenza artificiale. “Il motivo originario per cui è stata inventata l’intelligenza artificiale era quello di affrontare il problema delle traduzioni”, afferma Vasco. “Graça ed io eravamo frustrati dal fatto che la tecnologia avesse fatto la grande promessa delle traduzioni automatiche, ma che fosse ancora molto lontana dalla realizzazione di quell’obiettivo”.

Fu durante un’uscita per andare a fare surf che i futuri partner avrebbero iniziato ad esporre quello che avevano in mente. “Sapevamo che doveva esserci un modo migliore e ci rendemmo conto che quello era il momento per introdurre una grossa innovazione nel mondo delle traduzioni”, ricorda Vasco. “La domanda più importante alla quale cercavamo di rispondere era come sarebbe stato il mondo senza più barriere linguistiche. Quale sarebbe stato il PIL mondiale? ” La missione dell’azienda divenne quella di assicurare a tutte le imprese la possibilità di comunicare senza difficoltà in qualunque lingua, e in questo l’intelligenza artificiale avrebbe giocato un ruolo da protagonista.

Sotto il cofano di Unbabel: livelli di intelligenza artificiale

“Abbiamo deciso di combinare la velocità e la comodità della traduzione automatica con la qualità della traduzione umana”, dice Vasco. “Ma all’inizio era molto più di un semplice modello transazionale basato su un modulo d’ordine, sull’upload dei documenti e sul pagamento per pezzo tradotto”. Il team ha ben presto capito che la traduzione era, il più delle volte, una necessità ricorrente perché era legata alle conversazioni continue tra il servizio clienti di un’azienda, l’ufficio vendite, il marketing e i clienti della società. Sulla base di questa osservazione, fu lanciato un modello in abbonamento che gestiva svariate tipologie di contenuti. L’iterazione successiva del servizio ha perfezionato l’attenzione di Unbabel nei confronti del livello colloquiale dell’assistenza clienti.

“Aumentare le dimensioni del tuo supporto clienti facendolo diventare internazionale comporta una sfida enorme”, dice Vasco. “Hai bisogno di assumere persone che parlino quelle lingue. Diventa necessario avere uffici ubicati in diversi paesi per supportare quelle lingue. Risulta piuttosto complesso.” Unbabel affronta questa sfida e la sua complessità “togliendo la lingua dall’insieme delle competenze richieste”, in modo che le aziende possano assumere le persone in base alla conoscenza del prodotto, centralizzare il team addetto all’assistenza clienti e ottimizzare più facilmente la gestione delle risorse.

Dietro le quinte, la squadra Unbabel pensa all’intelligenza artificiale come ad una serie di funzioni che lavorano insieme per fornire un’esperienza di traduzione senza soluzione di continuità sulla quale dipendono i clienti dell’azienda. L’elemento più evidente d’intelligenza artificiale è la traduzione automatica. “Disponiamo di motori per la traduzione automatica che imparano continuamente ad ogni traduzione”, spiega Vasco. “L’obiettivo è quello di fornire ai nostri Unbabeler la migliore traduzione iniziale possibile”.

Gli altri livelli di intelligenza artificiale all’interno della piattaforma di Unbabel includono un modulo di valutazione della qualità, un motore basato su rete neurale che determina la qualità della traduzione e se necessita o meno di ulteriore lavoro da parte di un traduttore umano. Un motore di routing contribuisce poi a garantire che i task di traduzione umana vengano eseguiti dalla risorsa più appropriata. “Il motore di routing identifica gli utenti ideali all’interno della nostra comunità di 45.000 Unbabelers in base alla conoscenza della materia e al livello di competenza”, spiega Vasco. “Esegue quindi queste correlazioni ed effettua al volo le assegnazioni”.

“L’elemento finale di intelligenza artificiale è quello che noi chiamiamo Smartcheck, che costituisce un’integrazione del lavoro dell’uomo”, sostiene Vasco. “Questo elemento scansiona continuamente il testo e fornisce suggerimenti e correzioni ai traduttori umani. Lo Smartcheck funziona come una sorta di collega artificiale del traduttore umano.”

Integrando gli sforzi dell’uomo grazie all’intelligenza artificiale, Unbabel è in grado di fornire velocità e scalabilità. “Un traduttore umano può elaborare tipicamente circa 300 – 400 parole all’ora senza Unbabel,” afferma Vasco. “Lavorando in Unbabel, quello stesso traduttore umano può elaborare approssimativamente da 1.200 a 1.400 parole all’ora, un significativo aumento della velocità.”

Questo tipo di combinazione tra intelligenza umana ed artificiale rappresenta molto probabilmente il terreno più fertile per un ulteriore sviluppo pratico dell’intelligenza artificiale; ma siamo ancora molto lontani dal portare tale realtà nel mainstream. Per avere un po’ di contesto, abbiamo bisogno di vedere a che punto siamo davvero nel processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale.

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale

“Siamo ancora ad uno stadio abbastanza primitivo dell’intelligenza artificiale”, dice Vasco. “Ci sono tante cose che non conosciamo dell’intelligenza in generale. Non comprendiamo come funziona l’intelligenza umana, per cui è molto difficile replicarla. Siamo molto bravi a fare tutto ciò che può essere considerato come compito di classificazione, ma quando si tratta di ragionare – ragionamento simbolico, ragionamento in generale e apprendimento in generale – molte cose sono rimaste agli anni ’80. Siamo ancora a circa quattro o cinque grandi scoperte di distanza dall’avere qualcosa che possa essere davvero autonomo”.

Quindi, non siamo assolutamente vicini a Skynet o a Matrix, ma quanto progresso abbiamo fatto? Le prime ricerche sull’intelligenza artificiale e sul suo utilizzo risalgono agli anni ’60. A quel tempo la gente si aspettava che nel giro di dieci anni ci sarebbe stato un sistema in grado di parlare e tradurre come un essere umano. Chiaramente, le cose non sono andate come previsto, e arrivò quello che Vasco chiama primo “inverno di intelligenza artificiale”.

Quel primo inverno fu seguito da altre battute d’arresto, tra cui la rinascita degli anni ’80 con l’intelligenza artificiale simbolica e i sistemi esperti (un concetto che prevedeva che l’intelligenza artificiale sostituisse i medici e altri specialisti), e l’onda delle traduzioni automatiche degli anni ’90 (che vennero molto pubblicizzate, ma che non furono all’altezza delle aspettative). Oggi, quella neurale è l’ultima aggiunta nel panorama dell’intelligenza artificiale e, come i suoi predecessori, è sotto pressione affinchè risolva ogni problema.

Una parte di ciò che rende l’intelligenza artificiale una materia così impegnativa è la natura volubile degli esseri umani. “In quanto esseri umani, siamo facilmente influenzati da ciò che appare umano”, spiega Vasco. “Ma, nello stesso tempo, veniamo anche facilmente frustrati da ciò che sembra umano, ma in realtà non lo è.” In altre parole, le persone hanno una bassa tolleranza nei confronti dell’intelligenza artificiale che non si dimostra immediatamente e completamente all’altezza delle loro aspettative.

Vasco cita Google Home e Alexa di Amazon come esempi di prodotti dell’intelligenza artificiale che evidenziano gli attuali limiti della tecnologia. “Google e Amazon stanno investendo tonnellate di denaro su questi prodotti”, sottolinea Vasco. “Stanno facendo cose veramente fantastiche, ma se interagisci con uno dei due, ti accorgi immediatamente di quanto siano limitati. Se fosse possibile spingersi ancora più in là rispetto a quello che stanno facendo, lo farebbero, perché sarebbe certamente nel loro interesse”.

Quello che Vasco ritiene ancora più interessante rispetto agli assistenti personali dotati di intelligenza artificiale, è il progresso realizzato dagli innovatori che lavorano all’idea di unire capacità umane e robotiche. “Credo fermamente in quello che Elon Musk e Ray Kurzweil sostengono: noi diventeremo l’intelligenza artificiale”, spiega Vasco. “La vera sfida sta nell’interfaccia con la nostra neocorteccia. Elon Musk ha appena lanciato la sfida del cosiddetto neural lace, e ci sono altri progetti in corso”.

Vasco vede già questa fusione tra uomo e macchina in situazioni quotidiane che diamo per scontate. “I numeri di telefono non risiedono già più nel tuo cervello. Si trovano nel tuo telefono “, sostiene. “Analogamente, i compleanni sono memorizzati su Facebook e le indicazioni stradali le troviamo nelle applicazioni GPS. È proprio come sostiene Kurzweil – la cosa particolare è il nostro fonderci con le macchine e l’incremento delle nostre potenzialità attraverso questo processo”.
“Ma,” dice Vasco, “siamo ancora molto lontani da questo. Le persone associano l’intelligenza artificiale con HAL di 2001 Odissea nello spazio, ma si tratta ancora di qualcosa di molto meno avanzato.”

Sfide umane alla tecnologia basata su intelligenza artificiale

Tornando allo stato attuale dell’intelligenza artificiale, Vasco riconosce che ci sono alcune sfide sul mercato, ma ritiene che la maggiore sia legata al dover gestire la forma mentis umana, piuttosto che agli ostacoli della tecnologia. “Intelligenza artificiale è una parola che cattura l’immaginazione”, sostiene Vasco. “Per cui tutti la usano. È un po’ quello che è successo qualche tempo fa con il termine “big data”, e spesso viene usata a sproposito. Diventa una parola di poco peso perché tutti sembrano applicarla, ma non c’è nessuno che stia facendo qualcosa di veramente risolutivo”.

Nonostante il problema di coloro che sostengono di essere impegnati nel campo dell’intelligenza artificiale pur non comprendendo appieno ciò che significa, ci sono molte aziende che stanno facendo un grosso lavoro in questo ambito. “Nel customer service stiamo vedendo un grosso impatto”, sostiene Vasco. “Aziende come DigitalGenius gestiscono il servizio clienti automatizzando determinate attività. Vedo il loro lavoro più come approccio di “primo livello” in cui utilizzi l’intelligenza artificiale come primo passaggio e quindi un modo intelligente per incrementare o scalare quella umana”.

Vasco vede altre applicazioni fatte da aziende che stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per gestire processi di qualificazione e GAN (generative adversarial networks), ma osserva anche un fenomeno interessante per cui le persone smettono di pensare all’intelligenza artificiale come tale una volta che un certo utilizzo dell’intelligenza artificiale si dimostra efficace. “Sembra che non appena l’intelligenza artificiale ha successo, smetta di essere intelligenza artificiale e diventi solo tecnologia”, sostiene Vasco. “Cose che, dieci anni fa, erano sicuramente considerate intelligenza artificiale sono diventate ‘ricerca’ o ‘traduzione automatica’ o qualcos’altro. Abbiamo la tendenza a spostare la linea di meta dell’intelligenza artificiale, rendendola evidentemente irraggiungibile. Non potremo mai essere veramente soddisfatti dell’intelligenza artificiale finché sarà una macchina cosciente che percepiamo come simile all’uomo”.

Quattro suggerimenti per le startup che hanno grandi sogni di intelligenza artificiale

Applicare l’intelligenza artificiale al mondo delle startup comporta degli ostacoli, ma Vasco ha quattro suggerimenti per chi vuole prendere in considerazione tale possibilità. Il primo consiste nel riuscire a vedere una grande idea attraverso la sua fruizione.

“Quando si guarda alle startup, la sfida deriva dal fatto che ci sono tante persone in possesso di grandi idee e con le competenze per realizzarle, ma finiscono per utilizzare le loro risorse iniziali per costruire infrastrutture e tutto quel che è necessario per lanciare la startup”, dice Vasco. “Prendi noi di Unbabel, ad esempio, avevamo una bellissima tesi su come utilizzare l’intelligenza artificiale, ma ci sono voluti quasi due anni prima che riuscissimo ad avviare qualcosa che avesse a che fare con l’intelligenza artificiale. Molte aziende hanno lo stesso problema. Discutono nella maniera corretta focalizzandosi sulla soluzione di un problema specifico tramite l’intelligenza artificiale, ma poi è difficile capire se hanno veramente le risorse da investire per progredire in quel campo “.

Il secondo consiglio di Vasco è di assumere le persone giuste “Prendi qualcuno nella tua squadra che sa davvero cosa sta facendo”, dice senza mezzi termini. “Oggi c’è parecchio fermento nei confronti dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, ed è facile essere ingannati, soprattutto se non si dispone di competenze personali. Tuttavia è d’obbligo che la persona che si occupa di intelligenza artificiale nella tua squadra abbia le giuste competenze”.

Vasco raccomanda inoltre di concedersi un attimo di respiro. “Occorre dare più tempo alla sperimentazione”, sostiene. “Hai due opzioni. O stai utilizzando un approccio standard nell’affrontare un problema noto (come la classificazione), nel qual caso la cosa migliore è continuare ad utilizzare tecniche collaudate che ti daranno un aiuto immediato e ti permetteranno di cogliere il risultato più a portata di mano. Oppure hai bisogno di concederti più tempo per sperimentare in modo da poter escogitare qualcosa di veramente nuovo”.

Infine, Vasco suggerisce di non esagerare con le proprie aspettative. “L’intelligenza artificiale è fantastica per aiutare gli esseri umani, ma – con alcune eccezioni degne di nota – se la utilizzi da sola e hai grandi aspettative sul risultato, finirai col rimanere deluso”, sostiene. “Mentre credo nei veicoli a guida autonoma e ritengo che stiamo facendo grandi progressi nella traduzione automatica, siamo ancora lontani dal rendere l’intelligenza artificiale la bacchetta magica con la quale migliorare qualsiasi prodotto. Bisogna essere cauti e realistici nelle aspettative – sia le tue sia quelle dei tuoi clienti”.

ArtboardFacebook iconInstagram iconLinkedIn iconUnbabel BlogTwitter iconYouTube icon