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20 Marzo 2019

I robot stanno imparando a raccontare le storie, ora cosa succede?

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L’incontro fra storytelling e intelligenza artificiale non è forse fra le cose più prevedibili. Come competenza da sempre prettamente umana, lo storytelling di solito non si associa facilmente alla tecnologia (anche se su questo gli esperti hollywoodiani di effetti speciali avrebbero qualcosa da ridire).

E, quanto all’intelligenza artificiale, nell’opinione comune essa ha a che fare primariamente con strumentazioni tecnologiche complesse, quali per esempio le self-driving car.

Pubblichiamo un estratto dal libro di Joseph Sassoon Storytelling e intelligenza artificiale (Franco Angeli)

Ottenere che un’auto si guidi da sola, in effetti, di intelligenza ne richiede parecchia. Se si vuole evitare che investa qualcuno o si schianti contro un muro, occorre riempirla di algoritmi e una quantità incredibile di dati e informazioni.

Ma l’intelligenza artificiale oggi non si limita ad aree di applicazione speciali come questa. Anche se spesso non ne siamo consapevoli, essa ci accompagna in una serie rapidamente crescente di situazioni quotidiane. Quando Netflix ci presenta ogni sera liste di film che curiosamente potrebbero piacerci, non si tratta di un caso: è la conseguenza dell’impiego dell’AI, ovvero di software sofisticati che vagliano le nostre scelte precedenti, le confrontano con quelle di altri utenti con gusti simili ai nostri, e ci propongono film che questi ultimi hanno già visto e noi no.

Il fatto che l’AI sia usata da una piattaforma come Netflix è di per sé un caso interessante di intersezione fra tecnologia e storytelling.

In un contesto nel quale l’intelligenza artificiale offre soluzioni automatizzate a una quantità di bisogni umani, la domanda centrale è piuttosto la seguente: quanto l’AI può e potrà influire sul contenuto specifico dello storytelling, ovvero sui modi in cui le storie sono ideate e narrate?

Iniziando a occuparmi di questo argomento sono arrivato presto a constatare che: a) il tema è oggetto di un vivace dibattito fra esperti e storyteller, ma viene discusso soprattutto in articoli o blog online e, a mia conoscenza, non sono ancora disponibili analisi compiute in forma di libri.

Sebbene possa sembrare più agevole narrare una storia che guidare una macchina, in realtà ottenere che un racconto sia davvero creato da un robot pone una serie di problemi molto particolari.

I sistemi artificiali, normalmente privi di esperienza del mondo, faticano a far propria l’enorme ricchezza del linguaggio, la varietà dei contesti e la complessità delle emozioni

Posso dire che questi problemi riguardano soprattutto la difficoltà che i sistemi artificiali, normalmente privi di esperienza del mondo, facciano propri l’enorme ricchezza del linguaggio, la varietà dei contesti di riferimento e la complessità delle emozioni umane. Se questo è vero, è anche vero però che per risolvere i problemi accennati stanno lavorando in molti, e che grandi player di rilievo mondiale stanno investendo in quest’ambito somme sostanziali.

Come in altri campi in cui è attiva l’intelligenza artificiale, le cose cambiano velocemente. Per darne un’idea, il testo propone vari esempi delle numerose sperimentazioni in corso.

Ciò detto, occorre avvertire che questo libro non è un testo tecnico e lo scrivente, esperto di storytelling, non è esperto di intelligenza artificiale. Ciò implica che l’analisi che segue sia condotta su filoni tematici pertinenti al tema ma senza approfondimenti in merito alle tecnologie dell’AI, oggetto di libri d’altra natura.

Ciononostante, alcuni chiarimenti su termini che ricorrono nel testo saranno probabilmente utili.

Anzitutto, cos’è esattamente l’intelligenza artificiale? Essa può essere definita come la capacità dei sistemi computerizzati di svolgere compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana.

Per funzionare poi l’AI si avvale di algoritmi. Cos’è un algoritmo? Sebbene la parola possa suonare un po’ misteriosa, il suo significato è abbastanza semplice: un algoritmo è una sequenza di istruzioni che dice a un computer che cosa fare.

Per quanto, per molti aspetti, autonoma e distinta dagli umani, dunque, l’intelligenza artificiale ha ovviamente un intervento umano alla sua origine.

Un’altra espressione importante usata spesso è machine learning. Con essa si intende un insieme di algoritmi che analizzano i dati, imparano da essi e poi applicano quello che hanno imparato per prendere decisioni informate.

Un facile esempio è quello appena accennato di Netflix o un servizio di streaming musicale on-demand: anche in questo secondo caso il sistema prende decisioni su quali nuove canzoni suggerirvi in base a come il machine learning analizza le vostre preferenze e quelle di altri utenti con preferenze simili alle vostre.

Un sotto-insieme del machine learning è inoltre chiamato deep learning. Esso si differenzia dalla definizione più ampia perché è caratterizzato da un grado di autonomia maggiore. Come chiarisce un articolo di Zendesk (2017) i sistemi generici di machine learning diventano progressivamente migliori nel fare quel che fanno, ma hanno sempre bisogno di qualche supporto: se un algoritmo conduce a una predizione inaccurata, un ingegnere deve intervenire per fare degli aggiustamenti.

Ma un modello di deep learning, che funziona in base a una struttura di algoritmi stratificata chiamata “rete neurale”, se la cava da solo: i suoi algoritmi possono determinare autonomamente se una predizione è accurata o no.

Con il deep learning quindi il processo di apprendimento sfugge al controllo umano ed è di qualità superiore (di fatto comunque il deep learning è anch’esso una forma di machine learning).

Adesso i robot stanno imparando cosa sono le storie, come vanno costruite, cosa le rende attraenti o efficaci, come è possibile caricarle di emozione

Ci troviamo in una fase in cui i robot si trovano precisamente nella situazione di imparare cosa sono le storie, come vanno costruite, cosa le rende attraenti o efficaci, come è possibile caricarle di emozione, e hanno bisogno del machine learning per questo.

Molti dei concetti sottostanti allo storytelling sono già noti agli studiosi e agli operatori del settore – anche se non tutti hanno la stessa capacità di applicarli. Le macchine si stanno misurando con essi, e iniziano ad acquisire le chiavi per appellarsi con successo all’immaginario umano. Tale prospettiva può entusiasmare o inquietare, ma va presa in conto perché il processo è già in atto.

Mentre i sistemi artificiali stanno dando prova oggi di essere in grado di fare storytelling in vari modi di grande interesse, diversi esperti prevedono che sviluppi decisivi su questo piano potranno aversi nei prossimi 5-10 anni.

Diventa quindi essenziale comprendere quali saranno, e che conseguenze potranno determinare – sia per gli addetti ai lavori sia per la società nel suo insieme.

L’avanzata delle macchine sul terreno dello storytelling tenderà a investire massicciamente anche il terreno delle aziende e dei brand. Chi lo comprende prima ha buone probabilità di poterne derivare grandi vantaggi competitivi.


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