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Automatizzare i preconcetti: cosa succede quando le macchine scoprono i generi

Posted on Ottobre 19, 2018 by

L’anno scorso, alcune grandi innovazioni nel campo dell’apprendimento automatico sono finite nelle prime pagine dei giornali, costringendoci a riflettere su molti dei pregiudizi persistenti nella nostra società. Quando si parla di stereotipi di genere e di come i sistemi computerizzati assimilano una lingua ci sono, infatti, dei rischi da tenere in considerazione. Kate McCurdy, linguista computazionale, ha osservato come gli algoritmi tendano a mettere sullo stesso piano il genere semantico e quello grammaticale, cercando di capire quali siano le conseguenze per le app che si basano sulla cosiddetta intelligenza artificiale e se ci sia un metodo per correggere questi risultati.

Che ne dici di iniziare parlandoci della tua ricerca?

Sì, dunque, mi occupo dello studio del genere grammaticale nel word embedding. Il word embedding (traducibile come “rappresentazione distribuita delle parole”) è una tecnologia per elaborare il linguaggio naturale usata in molti campi. Il fulcro di questa tecnologia è un algoritmo che riconosce il significato di una parola basandosi sulle parole vicine all’interno di un testo. Negli ultimi anni abbiamo assistito a una serie di sviluppi importanti in questo ambito: le ricerche in corso sono numerose e grandi compagnie come Facebook e Google fanno ormai uso di queste tecnologie. Solo qualche anno fa è stato elaborato un nuovo algoritmo che permette di processare velocemente un modello e creare delle elaborate rappresentazioni del significato delle parole. Ad esempio, utilizzando in modo automatico l’algoritmo su un corpus testuale, questo è capace di indicare, senza intervento umano, che i lessemi cane, gatto e animale da un lato, così come mela e banana dall’altro, sono correlati. Questa tecnologia ha un grande potenziale e trova applicazione nei campi più diversi. Anche le implicazioni problematiche, però, non hanno tardato a venire a galla.

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