Il successo della tecnologia alla base dei prodotti Google è dovuto in gran parte all’enorme sforzo che gli sviluppatori hanno fatto per implementare e rendere operativo un meccanismo di “comprensione” delle frasi scritte, meccanismo che potesse in qualche modo capire ciò che l’utente desidera – specie nella ricerca – ed offrire risultati pertinenti.
Negli ultimi tempi, affinché l’intero ramo dell’Intelligenza Artificiale potesse progredire ancor più rapidamente ed efficientemente, Google ha deciso di rendere open source la tecnologia di Machine Learning TensorFlow.
E non finisce qui: il big di Mountain View ha deciso di rendere open source e dunque disponibile al mondo anche una particolare tecnologia derivante da TensorFlow, in particolare uno degli strumenti utilizzati per implementare la comprensione del linguaggio naturale. Questo strumento prende il nome di SyntaxNet, è tecnicamente un “parser” e a partire da oggi sarà open source.
Google ha inoltre deciso di mettere a disposizione del mondo anche il plugin di SyntaxNet che riguarda la comprensione della lingua inglese, plugin che prende il nome di – non ridete – Parsey McParseface.
Il modo in cui valutiamo le tecnologie internamente in realtà è molto diverso. Ci importa poco dei benchmark e molto di come queste [tecnologie] abbiano impatto sui sistemi più bassi. Il nostro obiettivo è quello di migliorare le esperienze utente
Detto in termini molto spiccioli, Google ha reso open source una parte della tecnologia che permette a strumenti come la ricerca e Google Now di contribuire per gran parte alla comprensione di cosa l’utente voglia effettivamente esprimere e lo fa analizzando la frase a blocchi, identificando di fatto le parti grammaticali di cui essa è composta – sostantivi, verbi, pronomi e quant’altro.
In pratica, SyntaxNet e Mr. McParseFace sono paragonabili ad un insegnante dell’asilo che insegna ad un bambino (in tal caso il software in cui vengono integrate) a comprendere il senso di ciò che gli viene detto. Secondo quanto dichiarato da Google, McParseFace sarebbe in grado di identificare le parti grammaticali di un predicato con una percentuale di successo del 94%. Esattamente come TensorFlow, anche SyntaxNet è scritto in C++.
Questa release include tutto il codice necessario per allenare nuovi modelli SyntaxNet sui vostri dati
spiega Google,
così come ParseyMcParseface, un parser inglese che abbiamo allenato per voi e che potrete utilizzare per analizzare il testo in inglese.
Insomma un passo importantissimo per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale anche su progetti esterni a Google… che, si sa, per quanto riguarda l’interpretazione e le reti neurali ne sa sempre una più del diavolo.
APPROFONDIMENTO | Announcing SyntaxNet (Google Blog)
