Antonio Lieto

University of Turin, Dipartimento di Informatica, ItalyICAR - CNR, Palermo, Italy

http://www.di.unito.it/~lieto/

Tavola rotonda su Intelligenza Artificiale e Chatbot, Torino, 29 maggio 2017https://www.llc.unito.it/eventi/tavola-rotonda-su-intelligenza-artificiale-e-chatbot

Fiducia e Chatbot

D: In base a cosa gli utenti ripongono o meno fiducia nei (chat)bot?

R: Per aumentare la fiducia degli utenti nei i chatbot deve migliorare la capacità di interazione di questi ultimi (su modelli articolati del mondo e non su problemi giocattolo).

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- Cosa non possono (ancora) fare i chatbot

- Come potrebbero essere progettati per fare ciò che non sono in grado di fare

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Il mio intervento:

Di cosa c’è bisogno per far comprendere ad un sistema artificiale una frase?

Cosa succede quando gli esseri umani sentono una frase del tipo:

“Giovanni ha colpito Ada”

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Di cosa c’è bisogno per far comprendere ad un sistema artificiale una frase?

Cosa succede quando gli esseri umani sentono una frase del tipo:

“Giovanni ha colpito Ada”

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abuso coniugale

Di cosa c’è bisogno per far comprendere ad un sistema artificiale una frase?

Cosa succede quando gli esseri umani sentono una frase del tipo:

“Giovanni ha colpito Ada”

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abuso coniugale

punizione paterna

Di cosa c’è bisogno per far comprendere ad un sistema artificiale una frase?

Cosa succede quando gli esseri umani sentono una frase del tipo:

“Giovanni ha colpito Ada”

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abuso coniugale

punizione paterna

atto ingiustificato

Di cosa c’è bisogno per far comprendere ad un sistema artificiale una frase?

Cosa succede quando gli esseri umani sentono una frase del tipo:

“Giovanni ha colpito Ada”

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abuso coniugale

punizione paterna

atto ingiustificato…

Contesti e Modelli

Le frasi non significano granché al di fuori di un contesto. Tuttavia, due cose sono vere:

1. Noi non abbiamo mai un contesto completo (gli esseri umani fanno inferenze e utilizzo una serie di euristiche per cercare di fare il meglio che possono con le poche informazioni disponibili).

2. i sistemi artificiali, per poter fare la stessa cosa dovrebbero avere ciò che gli esseri umani hanno: un modello del mondo.

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Contesti e Modelli

Le frasi non significano granché al di fuori di un contesto. Tuttavia, due cose sono vere:

1. Noi (esseri umani) non abbiamo mai un contesto completo (i “comprensori” umani fanno inferenze e utilizzo una serie di euristiche per cercare di fare il meglio che possono con le poche informazioni disponibili.

2. i sistemi artificiali, per poter fare la stessa cosa dovrebbero avere ciò che gli esseri umani hanno: un modello del mondo.

• Tutti i programmi di IA utilizzati oggi non hanno un modello generale e complesso del mondo (esistono modellizzazioni ad hoc e domain specific). 10

Contesti e Modelli Uno dei principali metodi utilizzati al momento per rispondere a domande (o sostenere una conversazione) è basato sul keyword matching.

Ad esempio, potrei sostenere una conversazione con una persona chiedendo:

Cosa pensi che accadrà se continuiamo ad avere elezioni dove alla maggior parte degli elettori non piace nessuno dei candidati?

Nessun sistema attuale di AI saprebbe rispondere/intrattenere una conversazione (una persona, di norma, si. Le persone sanno fare predizioni sugli outcome di azioni).

Se si prova a fare questa conversazione su un chatbot o con un personal assistant (Siri), quello che otteniamo è una lista di articoli di giornali dove abbiamo un keyword matching con alcune delle nostre parole. 11

Mancanza di Senso Comune

Ancora…se dicessi ad un chatbot:

“Un mio amico ha appena ordinato una pizza”

Un chatbot che non ha un modello complesso/uno script di quella situazione non sarà in grado di “capire” (e quindi di tenere delle conversazioni sensate) che a breve si mangerà (mangiare non è menzionato nell’ input), non saprà se si utilizzeranno le posate ecc.

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(Alcuni) Approcci di IA

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Modello

IA ClassicaNuova IA

(Alcuni) Approcci di IA

Modello

OntologieModelli simbolici/basati su logicaModello esplicito del mondoCostruzione manuale del modello

IA ClassicaNuova IA

Alcuni Approcci di IA

Modello

OntologieModelli simbolici/basati su logicaModello esplicito del mondoCostruzione manuale del modello

Deep LearningReti NeuraliModello distribuitoOpacità della modello prodotto

IA ClassicaNuova IA

Alcuni Approcci di IA

Modello

OntologieModelli simbolici/basati su logicaModello esplicito del mondoCostruzione manuale del modello

Deep LearningReti NeuraliModello distribuitoOpacità della modello prodotto

IA ClassicaNuova IA

Metodi statisticiEs. usati da IBM Watson

Modelli e ApprocciLe persone costruiscono dei modelli articolati relativi al mondo con cui interagiscono. E sono in grado di esplorare tali modelli per spiegare il proprio comportamento/ragionamento ecc.

le IA attuali non costruiscono modelli articolati del mondo, quindi non sono in grado di rispondere a domande arbitrarie (del tipo “quello che sto dicendo ha un senso?” o di fornire suggerimenti in situazioni del tipo; “Sto pensando di cambiare casa. Ma mi domando cosa accadrà alle relazioni con gli amici di sempre…”)

una IA in grado di conversare richiede una modellazione del mondo che ci permetta di comprendere le azioni delle persone, i loro intenti, le loro credenze e molto di più. Fare keyword matching non è IA!

• Le tecniche di deep learning possono fornire un modello “ispezionabile”? • Come si possono collegare approcci “nuovi” e “vecchi” ? • Questo tipo di situazione ricorda il vecchio dibattito tra “cognitivisti” ed

“emergentisti” nell’ambito dei cosiddetto approccio cognitivo all’AI 17

Approccio cognitivo

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Inspiration

Explanation

Type 1/Type 2 features

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Cognitivism Nouvelle AI

Focus on high level cognitive functions Main focus only on perception

Assuming structured representations (physical symbol system, Simon and Newell, 1976)

Assuming unstructured representation (e.g. such as neural networks etc.) and also integration with symbolic approaches.

Architectural Perspective (integration and interaction of all cognitive functions

System perspective (not necessary to consider a whole architectural perspective).

Inspiration from human cognition (heuristic-driven approach)

Bio-inspired computing, bottom-up approach (for learning etc.).

Modelli della cognizioneEntrambi gli approcci possono permettere, in linea di principio, la realizzazione di sistemi cognitivi artificiali.

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Cognitive Function (NL Understanding)

Cognitive Processes Neural Structures

Sintax MorphologyLexical Processing…

Bio-Physical Plausibilityof the Processes

Cognitive Plausibilityof the Processes

Cognitivism Emergent AI

Nel caso dei chatbotPotrebbe essere utile provare a realizzare sistemi che si focalizzano su modelli cognitivi di alto livello legati al:

• dialogo • argomentazione (es. tecnologie persuasive) • aspetti inferenziali di senso comune che entrano in gioco

nell’interpretazione del linguaggio naturale

Il focus su aspetti neurali per problemi legati alla conoscenza e al suo utilizzo è in qualche modo irrilevante.

• L’approccio cognitivo ha il vantaggio di fare riferimento a modelli teorici/sperimentali espliciti che possono fungere da riferimento per la progettazione i sistemi artificiali (non è l’unica strada percorribile).

• E’ necessario trovare un ponte tra componente neurale/di basso livello e componente modellistica di alto livello

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