Dopo la doverosa tappa di analisi della Document AI, il nostro viaggio nel mondo del NLP, partito dai formati machine readable, arriva al capitolo degli AI Transfomers, già anticipato nelle scorse uscite. A differenza degli omonimi di Hollywood, questi esistono - e, umorismo a parte, fanno la differenza nel mondo dell’Intelligenza Artificiale.
Il concetto da cui sono nati i Transformers, nel 2018, è piuttosto una domanda: perché non processare contemporaneamente - ma sempre linearmente -, le parole di una frase? L’idea alla base di questo modello di Machine Learning è dunque quella di svolgere diversi calcoli non più in sequenza, ma in parallelo. Un approccio - per così dire - multitasking, che li distingue dal modello precedentemente più diffuso nel Natural Language Processing, ossia le Reti neurali ricorrenti (RNN, Recurrent Neural Network). Ma ancora più rivoluzionaria è la capacità dei Transformers di considerare l’area semantica del testo, grazie alla loro attention. Questo layer permette di identificare quale parola sia più rilevante nel contesto di una frase, rendendo possibile il collegamento tra parole distanti nel testo. Con la loro maggiore accuratezza i Transformers sono in grado di applicarsi a problemi più complessi, dunque a task più difficili e prima inimmaginabili in vari ambiti - ad esempio, quello del Q&A (Questions&Answers).
Nel nostro Manifesto parliamo “nuove opportunità di comprensione”, e il confronto mostrato qui sopra ne è una prova tangibile. Nell’immagine si mostra la differenza tra una ricerca su fonti normative bancarie fatta sul portale EUR-lex (l’attuale piattaforma di accesso alla legislazione Europea) e la stessa ricerca effettuata su Daitomic - il nostro software interattivo di Intelligenza Artificiale per la gestione della compliance bancaria. In Aptus.AI lavoriamo da anni per aumentare l’accuratezza dei nostri sistemi di NLP, anche sfruttando la maggiore capacità di comprensione dei testi - understanding - e di generazione dei contenuti resa possibile dagli AI Transformers. A tal proposito, se non lo conosceste già, vi presentiamo Geppetto, il primo modello di generazione di testo italiano (basato su GPT-2), o anche il più evoluto GPT-3 (solo in inglese). Ma soprattutto in un settore come quello del RegTech, una comprensione semantica del testo legale è essenziale per fornire quella che possa definirsi una vera e propria tecnologia AI. È da qui - dalla gestione della compliance bancaria - che parte il nostro percorso, che mira a rivoluzionare il modo in cui le persone interagiscono con i contenuti digitali.
