L’intelligenza artificiale può davvero rilevare il sarcasmo?

Redazione
Intelligenza artificiale

Il metodo usato è quello per addestrare programmi di intelligenza artificiale complessi chiamati reti neurali.


Un nuovo strumento di intelligenza artificiale finanziato in parte dalle forze armate statunitensi si è dimostrato abile in un compito che è stato tradizionalmente molto difficile per i programmi per computer: rilevare l’arte umana del sarcasmo. Potrebbe aiutare i funzionari o le agenzie dell’intelligence ad applicare meglio l’intelligenza artificiale all’analisi delle tendenze evitando i post sui social media che non sono seri, come riporta Defense One.

Alcune parole disposte in combinazioni specifiche possono essere un indicatore prevedibile di sarcasmo in un post sui social media, anche senza molto altro contesto, hanno notato due ricercatori dell’Università della Florida centrale in un articolo di marzo pubblicato sulla rivista Entropy . 

Utilizzando una varietà di set di dati di post da Twitter, Reddit, vari dialoghi e persino titoli di The Onion, Garibay e il suo collega Ramya Akula hanno mappato come alcune parole chiave si relazionano ad altre parole. “Ad esempio, parole come ‘solo’, ‘di nuovo’, ‘totalmente‘, hanno bordi più scuri che le collegano a tutte le altre parole in una frase. Queste sono le parole nella frase che alludono al sarcasmo e, come previsto, ricevono un’attenzione maggiore di altre“, scrivono. 

Il metodo si basa su ciò che i ricercatori definiscono un’architettura di attenzione di sé, un metodo per addestrare programmi di intelligenza artificiale complessi chiamati reti neurali per dare più peso ad alcune parole che ad altre, a seconda di quali altre parole compaiono nelle vicinanze. 

L’attenzione è un meccanismo per scoprire schemi nell’input che sono cruciali per risolvere il compito dato. Nell’apprendimento profondo, l’auto-attenzione è un meccanismo di attenzione per le sequenze, che aiuta a imparare la relazione specifica del compito tra i diversi elementi di una data sequenza per produrre una migliore rappresentazione della sequenza ” ha detto Ivan Garibay, uno dei ricercatori. 

Rilevare il sarcasmo con gli algoritmi potrebbe non sembrare avere molta rilevanza militare, ma occorre considerare quanto tempo le persone trascorrono online in più rispetto a pochi anni fa, oltre al ruolo crescente dell’intelligence open source, come i post sui social media, nell’aiutare i militari a capire cosa sta succedendo nelle aree chiave in cui potrebbero operare. 

Non è la prima volta che i ricercatori provano a utilizzare l’apprendimento automatico o l’intelligenza artificiale per rilevare il sarcasmo in brevi pezzi di testo, come i post sui social media. Ma il metodo migliora gli sforzi precedenti, molti dei quali erano basati su algoritmi di addestramento per cercare segnali molto specifici selezionati con cura dai ricercatori, come parole che suggerivano emozioni specifiche o persino emoji. Ciò ha portato all’algoritmo la mancanza di molte istanze di sarcasmo che non avevano quelle caratteristiche. 

Altri metodi utilizzavano reti neurali per trovare relazioni nascoste. Questi tendono a funzionare meglio, ha detto Garibay. Ma è impossibile dire come la rete neurale sia arrivata alla conclusione che ha raggiunto. Garibay afferma che il vantaggio principale della nuova tecnica è che si comporta come altre reti neurali nel rilevare il sarcasmo, ma consente all’utente di tornare indietro e vedere come il modello ha ottenuto i risultati che ha ottenuto, qualcosa che i funzionari dell’intelligence hanno definito essere essenziale.

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