* manipolano i simboli, non significato: I computer lavorano con simboli:lettere, numeri, punteggiatura. Analizzano le relazioni tra questi simboli, non i concetti sottostanti che rappresentano.
* Analisi statistica: L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si basa fortemente sulle statistiche. Gli algoritmi sono addestrati su enormi set di dati di testo e codice, schemi di apprendimento e probabilità di utilizzo delle parole, struttura della frase e relazioni tra le parole. Prevedono il significato più probabile in base a questi schemi.
* Machine Learning: I modelli di apprendimento automatico, come le reti neurali, consentono ai computer di imparare dai dati senza una programmazione esplicita. Possono identificare modelli complessi nei dati linguistici che potrebbero essere troppo sottili per i programmatori umani per definire direttamente. Questi modelli migliorano la loro precisione nel tempo attraverso l'esposizione a più dati.
* Sistemi basati sulle regole: Gli approcci NLP più vecchi si basavano su regole realizzate a mano che definiscono strutture grammaticali e relazioni semantiche. Questi sistemi erano limitati nella loro capacità di gestire le sfumature e l'ambiguità del linguaggio naturale.
In sostanza, i computer simulano la comprensione. Excel in compiti come:
* Traduzione: Identificazione di parole e frasi corrispondenti in diverse lingue basate su correlazioni statistiche.
* Analisi del sentimento: Determinare il tono emotivo di un testo analizzando le scelte di parole e la struttura della frase.
* Risposta alla domanda: Recupero di informazioni pertinenti da un database in base alla corrispondenza delle parole chiave e all'analisi contestuale.
* Riassunto del testo: Condensare grandi quantità di testo in riassunti più brevi identificando frasi e concetti chiave.
Tuttavia, ancora lottano con:
* sarcasmo e ironia: Questi si basano fortemente sul contesto e sul significato implicito, che sono difficili da capire per i computer.
* Ambiguità: Il linguaggio umano è spesso ambiguo, con parole e frasi che hanno molteplici significati.
* Ragionamento del buon senso: I computer mancano della conoscenza di base e della comprensione del mondo reale che gli umani possiedono.
Quindi, mentre i computer possono svolgere attività impressionanti legate al linguaggio, non comprendono veramente * il linguaggio nello stesso modo in cui fanno gli umani. La loro "comprensione" è una simulazione sofisticata basata su modelli statistici e algoritmi.
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