Archivio: Semantic Web

Web semantico. Ignazio Licata (ISEM): si apre una nuova era di connessioni tra la ricerca pura e le applicazioni avanzate

Focus sul web semantico: motori di ricerca, sistemi complessi e nuova logica. Un approccio innovativo.


1. Il problema della rappresentazione della conoscenza e l’approccio sistemico-cibernetico


 

L’intera storia dell’intelligenza artificiale può essere caratterizzata come il tentativo di trasformare in modelli formali una formidabile serie di questioni appartenenti alla secolare tradizione filosofica sulla natura della conoscenza (gnoseologia). Il concetto stesso di “agente intelligente” infatti implica una “descrizione del mondo” in base alla quale l’agente, in interazione con l’ambiente, opera le sue scelte attraverso l’attivazione di una serie di strategie di valutazione dei dati e selezione degli elementi significativi in relazione ad un obiettivo prefissato.

 


I vecchi approcci dell’IA cosiddetta “forte”, basata essenzialmente sul cognitivismo, erano centrati sull’idea di poter dare una descrizione esauriente di queste attività utilizzando gli strumenti della logica formale, eventualmente integrati con un set di regole euristiche, ed opportuni linguaggi di programmazione in grado di implementare questi formalismi.

Ricordiamo che il cognitivismo ha le sue radici in un programma di psicologia scientifica basato sull’idea che un “processo cognitivo” può essere completamente descritto tramite una serie di procedure specificabili in modo rigoroso con un livello di dettaglio molto elevato. L’assunzione centrale del programma IA “forte” consiste dunque nell’idea che un processo di questo tipo può essere anche piuttosto complicato, ma che il modello può essere opportunamente “complessificato” in modo da renderlo capace di prestazioni sempre più sofisticate e confrontabili con quelle di un agente intelligente naturale. Questo può essere fatto seguendo due vie: da una parte ampliando la descrizione del mondo, inteso come enti in relazione tra loro; dall’altra raffinando le strategie che permettono ad un sistema intelligente, stabilito un obiettivo, di raggiungerlo attivando una serie di risorse descrivibili come passi in grado di ottimizzare in vari modi il raggiungimento del risultato utilizzando la descrizione del mondo e le regole procedurali.

 

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Expert System applica la ricerca semantica a Twitter

L’azienda italiana lancia un’applicazione che permette di trovare in tempo reale i contenuti correlati agli argomenti di interesse tra milioni di messaggini


È in arrivo da Expert System, azienda leader nello sviluppo di software semantici per la comprensione e l'analisi delle informazioni, un’applicazione per la ricerca semantica e la categorizzazione automatica dei contenuti di Twitter. La ricaduta di questo software semantico sarà soprattutto per le aziende di marketing, interessate ai dati degli utenti.

 

RICERCHE IN TEMPO REALE – In sostanza si potranno effettuare ricerche in tempo reale fra milioni e milioni di tweet (i messaggini istantanei inviati dagli utenti con Twitter). Automaticamente, grazie a delle specifiche etichette (o hash-tag), si potrà visualizzare un grafico che fotografa tutti i temi trattati, chi dice cosa e per ogni argomento quali sono gli aspetti più caldi e dibattuti. Per esempio, come dimostra il video dimostrativo dell’applicazione, in Germania i tweet parlano soprattutto di politica, mentre i tweet italiani sono incentrati sul turismo, il cibo, lo sport e la questione della legalità.

 

IL SOFTWARE COGITO – È tutto merito di una piattaforma tecnologica chiamata COGITO, talmente intelligente da capire il significato dei testi. Il software infatti è in grado sia di riconoscere i sinonimi, accorpando per esempio il termine panino con il termine tramezzino, sia di distinguere parole identiche ma utilizzate con un’accezione completamente differente nelle conversazioni.

 

 

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Perché la semantica non funziona

O meglio, perché non funziona sui grandi numeri. Marco Varone di Expert System spiega a Punto Informatico dove sta andando il search di nuova generazione. E perché

Non è tutta semantica quello che luccica. Anzi, molto spesso di questa tecnologia negli annunci che si succedono a destra e manca non c'è proprio niente (o quasi niente): finisce che la parolina magica ci finisce per assonanza, e magari - come racconta Marco Varone, CTO di Expert System - nel comunicato originale non c'era neppure. E allora tanto vale cercare di capire cosa può fare e cosa non può fare davvero la semantica per il search: generalista e non.

È corretto, chiediamo, affermare che forse questa tecnologia va bene per motori tematici e non va bene per progetti ad ampio spettro? La risposta è una specie di nì: "La semplificazione è tutto sommato corretta, ma deriva essenzialmente da quello che è un inevitabile fattore costo: applicare la semantica ai grandi numeri, su grandi servizi che magari hanno milioni di utenti, richiede un investimento ingente per giungere a una messa a punto tale da garantire una qualità media del servizio accettabile". Il rischio, spiega Varone a Punto Informatico, è che se questa messa a punto non viene fatta il meccanismo semantico peggiori la percezione della qualità del servizio.

"Per applicazioni più specifiche è più semplice tenere sotto controllo i costi: a meno di non avere le risorse di un gigante come Google, è più semplice e realizzabile affrontare i problemi per piccoli passi". Non esiste un ostacolo tecnologico ad applicare la semantica ai grandi numeri di un search engine generalista, ma la curva dei costi di gestione rapportati all'effettiva efficienza è talmente ripida da rischiare di ridurre sul lastrico qualsiasi startup prima che sia riuscita a mettere a punto il suo motore. "C'è come uno scalone in ingresso, e non è facile superarlo per crescere: man mano che la tecnologia matura i costi si riducono ma non scompaiono: non è un caso che chi fa sperimentazione semantica su web, soprattutto oltreoceano, abbia speso decine di milioni di dollari ma i risultati di questi investimenti si vedano appena".

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Cnr, ecco "Kyoto" la bussola per cercare tutto sul web

Si chiama “Kyoto” (Knowledge yielding ontologies for transition-based organization) ed è il nuovo progetto promosso dall’Unione Europea che renderà più facile la ricerca di informazioni sul web.


“Kyoto”, infatti, è un algoritmo che, come una bussola, ci aiuterà a cercare di tutto nel mare magnum del web. Superando i limiti linguistici e il modo di rispondere degli attuali motori di ricerca semantici, aprendo alla “traduzione” di ogni tipo di domanda e fornendo, nella lingua usata per la richiesta, le risposte più mirate. Anche se l’informazione originaria è solo negli ideogrammi cinesi.

«Si tratta di un motore di ricerca -spiega il Cnr- capace di rispondere alle domande e interpretare le parole chiave a seconda del contesto, senza vincoli linguistici di sorta. Un “motore di ricerca semantico” che promette di essere la bussola più evoluta per navigare nel mare magnum di internet. Così, circoscrivendo la ricerca a particolari domini di interesse, il nuovo algoritmo consentirà di effettuare ricerche componendo domande nella propria lingua, ricevendo vere e proprie risposte».

Attualmente “Kyoto” parla italiano, inglese, spagnolo, basco, olandese, cinese e giapponese, ma la sua struttura modulare consentirà di accettare qualsiasi nuovo linguaggio. Il progetto, inoltre, limita le sue ricerche a un particolare dominio di conoscenza, le problematiche ambientali e, di qui, il nome “Kyoto”, ispirato all’omonimo Protocollo. «Il problema -affermano Maurizio Tesconi e Andrea Marchetti dell’Istituto di informatica e telematica (Iit) del Cnr di Pisa- è che l’estensione di un dizionario e dell’ontologia per diversi settori della conoscenza è un lavoro oneroso, che richiede la partecipazione di molte persone, le quali devono trovare un consenso generale sui concetti da legare ai singoli termini».

 

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