Elaborazione del linguaggio naturale: la tecnologia invisibile che sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le macchine

Negli ultimi anni, ci siamo abituati a parlare con le macchine. Non ce ne siamo neanche accorti, ma lentamente abbiamo sviluppato l’abitudine di dialogare con i nostri dispositivi tecnologici: per tradurre al volo una frase quando siamo in viaggio o per sapere che ore sono mentre stiamo cucinando. Dietro queste interazioni, che per noi sono scontate, si nasconde una tecnologia sofisticata, silenziosa ma onnipresente: l’elaborazione del linguaggio naturale. Il Natural Language Processing (NLP) è ciò che permette ai sistemi informatici di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.

Ma come funziona? Come può un computer capire quello che stiamo dicendo? Come può rispondere come se fosse una persona reale? E perché oggi questa tecnologia rappresenta una delle frontiere più promettenti dell’Intelligenza Artificiale?

Per capirlo, dobbiamo partire dalla definizione di un concetto fondamentale: il linguaggio naturale è il linguaggio che usiamo ogni giorno per comunicare, in modo spontaneo e non strutturato. A differenza dei linguaggi artificiali, evolve nel tempo, riflette la cultura da cui proviene, ed è ricco di ambiguità e sfumature.

Oggi ci basta dire “Alexa, che ore sono?” o scrivere un messaggio e ricevere una risposta automatica per interagire con un sistema informatico. Ma l’idea che una macchina potesse comprendere – o almeno elaborare – il linguaggio umano nasce ben prima della diffusione di Internet e degli smartphone. Le origini dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) risalgono agli anni ’50, quando il fisico Alan Turing, nel suo celebre articolo “Computing Machinery and Intelligence”, formulò una domanda destinata a cambiare per sempre il rapporto tra uomo e macchina: “le macchine possono pensare?”. Negli anni ’60 prese forma il primo tentativo concreto di far “dialogare” una macchina con un essere umano: ELIZA, un chatterbot sviluppato dal ricercatore Joseph Weizenbaum. Si trattava di un sistema estremamente semplice, che riusciva a simulare una conversazione inserendo le parole dell’interlocutore all’interno di frasi preconfezionate. La fine degli anni ’80 segnò una svolta significativa per l’elaborazione del linguaggio naturale. Fino ad allora, i sistemi NLP si erano basati su regole rigide, scritte manualmente: ogni possibile struttura grammaticale, ogni interpretazione del linguaggio doveva essere formalizzata dai programmatori. Questo approccio, noto come “simbolico”, trovava applicazione nei cosiddetti Expert Systems, programmi progettati per imitare il ragionamento umano in ambiti specifici come la medicina o il diritto. Negli anni ’90, l’adozione di modelli statistici nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale rese evidenti i limiti dell’approccio simbolico. L’aumento della potenza di calcolo dei computer e la crescente disponibilità di dati linguistici, data dall’espansione della comunicazione globale e dalla digitalizzazione dei testi, diedero il via all’era del Machine Learning o “apprendimento automatico”. Grazie a questo sistema, le macchine potevano imparare dai dati in maniera autonoma, senza che qualcuno dovesse istruirle.

Negli anni 2000, il perfezionamento degli algoritmi di apprendimento automatico ha portato a un notevole miglioramento delle prestazioni, generando risposte sempre più accurate e migliorando significativamente la qualità dei traduttori automatici e dei chatbot.

Tuttavia, il vero salto qualitativo è avvenuto recentemente, con l’introduzione del Deep Learning, una branca del Machine Learning che sfrutta le reti neurali profonde (Deep Neural Networks) per simulare i processi decisionali del cervello umano. Questo approccio ha reso possibile la nascita di modelli di linguaggio AI come GPT (Generative Pre-Trained) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) che sfruttano il Deep Learning per generare un linguaggio simile a quello umano.

Oggi, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) non è più solo una disciplina accademica che interessa linguisti e specialisti, ma una tecnologia che è entrata a far parte della nostra quotidianità. Non si limita a leggere o scrivere testi, ma interpreta, analizza e risponde, cercando di replicare il linguaggio umano. Quello che un tempo sembrava un sogno irraggiungibile, oggi è una delle frontiere più avanzate dell’Intelligenza Artificiale, capace di gestire enormi quantità di dati e di ricavare significato da informazioni non strutturate. Noi utilizziamo il linguaggio in modo spontaneo e naturale, ma al suo interno si nasconde una rete complessa di significati, ambiguità e sfumature che, per quanto a noi sembri intuitiva, è estremamente difficile da gestire per una macchina. A differenza del linguaggio della programmazione, un linguaggio artificiale pensato per essere privo di ambiguità, il linguaggio naturale non ha regole fisse e dipende da molte variabili: pronuncia, neologismi, errori grammaticali, ortografici e uso di espressioni gergali.

Grazie ai modelli di linguaggio avanzati, alle reti neurali profonde e all’apprendimento contestuale, l’NLP è diventato un campo altamente sofisticato. Combinando la linguistica computazionale con algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, l’NLP analizza, comprende e genera il linguaggio umano in un modo che una macchina può elaborare.

Tutto parte dalla trasformazione del linguaggio in una forma che un sistema informatico possa interpretare. Quando l’interazione avviene tramite la voce, il primo passaggio è il riconoscimento vocale (Speech Recognition): il sistema trasforma il segnale audio in testo scritto. A questo punto, inizia un processo di pre-elaborazione del testo, che permette di scomporre le frasi in unità comprensibili. Questo avviene attraverso passaggi come la tokenizzazione (scomposizione in parole o frasi), la rimozione delle Stop Word (parole di uso comune come “il” o “è”) e lo Stemming, o lemmatizzazione, che riduce le parole alla loro forma base. Una volta “ripulito”, il testo viene trasformato in una rappresentazione numerica: ogni parola o gruppo di parole viene convertito in vettori, ovvero insiemi di numeri che descrivono caratteristiche linguistiche e semantiche. È su queste rappresentazioni che agiscono i modelli di NLP per riconoscere relazioni sintattiche e semantiche.

È il caso della Sentiment Analysis, una tecnica sempre più utilizzata soprattutto in ambito aziendale: analizzando recensioni, commenti o messaggi sui social, il sistema non si limita a individuare parole chiave, ma cerca di capire se una persona è soddisfatta, frustrata o incerta, interpretando non solo cosa viene detto, ma anche come viene detto.

In questo contesto, è fondamentale operare una distinzione tra Natural Language Understanding (NLU) e Natural Language Generation (NLG):

• il Natural Language Understanding è il sottoinsieme dell’NLP che si occupa della comprensione del linguaggio umano, analizza la struttura sintattica e semantica delle frasi, ne riconosce il significato, individua l’intenzione e interpreta le sfumature del messaggio. È ciò che permette a un assistente virtuale di capire cosa vuole l’utente, anche quando lo dice in modo implicito o ambiguo;
• il Natural Language Generation, invece, si occupa del passaggio successivo. Dopo aver compreso il significato di una domanda o di un comando, un sistema NLG può rispondere in modo fluido e coerente, creando risposte che sembrano naturali per gli esseri umani, come nel caso di modelli come GPT e BERT.

Tutto questo è reso possibile dall’addestramento di modelli linguistici su grandi quantità di dati testuali, il cosiddetto Deep Learning. Alla base ci sono le reti neurali, modelli di apprendimento automatico che imitano il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, che permettono al sistema di riconoscere schemi ricorrenti nel linguaggio, associare parole e concetti, cogliere sfumature e intenzioni. Questi modelli apprendono in modo autonomo da testi di ogni tipo – libri, articoli, conversazioni online – assimilando la grammatica, il lessico, le ambiguità, i significati nascosti del linguaggio e il contesto d’uso reale delle parole. In questo modo, sviluppano la capacità di generalizzare, ovvero di rispondere in modo pertinente anche a domande mai viste prima, interpretare frasi ambigue e adattare il registro linguistico in base alla situazione.

Quando si parla di “modelli linguistici” si fa riferimento principalmente ai Large Language Model (LLM), modelli di Intelligenza Artificiale che sfruttano le tecniche di Deep Learning per comprendere e generare linguaggio. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più noti sono i modelli GPT di OpenAI, come GPT-3 e GPT-4, il modello PaLM di Google e il modello LLaMa di Meta. È grazie a loro che oggi possiamo parlare di una comprensione linguistica “a 360 gradi”, che va oltre la semplice lettura del testo. Ma questi modelli non sono solo un’evoluzione dell’elaborazione del linguaggio: rappresentano una vera e propria fusione tra i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale e l’Intelligenza Artificiale. Se fino a qualche anno fa erano considerati ambiti distinti – l’AI come analisi di dati e numeri, l’NLP come studio del linguaggio – oggi sono due facce della stessa medaglia. Non si può più parlare di Intelligenza Artificiale senza includere l’elaborazione del linguaggio naturale: perché un’AI che non capisce, semplicemente, non serve. I sistemi di Intelligenza Artificiale, infatti, oggi nascono già con capacità linguistiche integrate: comprendere, interpretare e rispondere in modo naturale sono operazioni che fanno parte del loro funzionamento di base.

L’ambiguità del linguaggio, le espressioni idiomatiche, il sarcasmo o le sfumature culturali restano ostacoli difficili da superare: anche il sistema NLP più avanzato può fraintendere un doppio senso o interpretare in modo letterale ciò che è ironico. A questo si somma un rischio più profondo e strutturale: i modelli linguistici apprendono da corpus di testi scritti da esseri umani. E questi testi riflettono pregiudizi, stereotipi, disuguaglianze culturali e sociali. Di conseguenza, anche i sistemi NLP più avanzati rischiano di riprodurre e amplificare questi bias in modo inconsapevole. Non è un difetto di programmazione, ma un limite del linguaggio stesso, che è sempre carico di significati impliciti, storici, politici. A complicare ulteriormente il quadro, ci sono le cosiddette hallucinations linguistiche: risposte inventate ma perfettamente plausibili, formulate dai modelli con una sicurezza che può ingannare anche l’utente più attento. È il paradosso dei modelli generativi: producono testi coerenti, ma non sempre corretti. Infine, c’è la questione della trasparenza: gran parte dei modelli di NLP funziona come una vera e propria “scatola nera”, per cui non è sempre chiaro su quali dati si basino certe risposte, né come vengano elaborate. In un contesto in cui l’AI viene impiegata in ambiti sensibili – dall’accesso a servizi pubblici alla selezione del personale – la mancanza di spiegazioni comprensibili non è più accettabile.

Servono dataset più bilanciati e inclusivi, in grado di rappresentare anche quelle prospettive linguistiche e culturali spesso escluse dai processi di addestramento. Allo stesso modo, diventa fondamentale garantire un certo grado di trasparenza, quindi la possibilità di comprendere e ricostruire il percorso logico di un modello. Alcuni sistemi di Intelligenza Artificiale spiegabile (XAI) iniziano a muovere i primi passi in questa direzione, ma la strada è ancora lunga. Infine, serve una governance chiara, con linee guida etiche e policy trasparenti. Sempre più aziende, infatti, stanno istituendo AI Ethics Board per monitorare lo sviluppo e l’implementazione responsabile di questi sistemi.

Le applicazioni dei sistemi NLP nei dispositivi che utilizziamo quotidianamente, infatti, sono moltissime: oggi, grazie a tecnologie sempre più sofisticate, questi dispositivi riescono a comprendere e interpretare il linguaggio umano in modi che qualche anno fa erano impensabili. I chatbot moderni sono ora in grado di comprendere l’intenzione dietro le domande poste dall’utente, rispondendo in modo pertinente anche quando la richiesta viene formulata in modi diversi. Allo stesso modo, gli assistenti vocali come Siri e Alexa sono in grado di comprendere significati complessi e di cogliere le intenzioni nelle parole di chi le pronuncia, ma non solo: questi strumenti sono in grado di adattarsi al tono e alle abitudini dell’utente, migliorando la qualità e la personalizzazione del servizio. Anche i traduttori automatici, come Google Translate e DeepL, hanno fatto progressi straordinari. Non si limitano più a tradurre parola per parola, ma sono in grado di ricostruire la frase nel suo contesto per produrre traduzioni più accurate e naturali. Ad esempio, DeepL ha introdotto una funzionalità che consente agli utenti di fornire un contesto aggiuntivo durante la richiesta di traduzione, migliorando così la precisione dell’output.

Ne sono un esempio i filtri antispam delle e-mail, che analizzano il contenuto dei messaggi per determinare se sono pertinenti o indesiderati, o i sistemi di raccomandazione sui siti di e-commerce, che suggeriscono prodotti in base alle preferenze dell’utente, comprendendo le intenzioni dietro le sue scelte precedenti. Inoltre, i sistemi NLP vengono usati anche su siti e applicazioni per garantire accessibilità, leggendo ad alta voce il testo di una pagina web per persone non vedenti o con difficoltà di lettura. Oltre ai dispositivi che usiamo ogni giorno, l’NLP sta rivoluzionando interi settori professionali. Nel marketing, per esempio, i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale permettono di creare campagne sempre più mirate, analizzare in tempo reale il sentiment degli utenti e personalizzare i messaggi in base al linguaggio e alle intenzioni del pubblico.

Una rivoluzione che si inserisce pienamente nel contesto dell’Industry 5.0, in cui l’Intelligenza Artificiale non sostituisce l’uomo, ma lo affianca per rendere il lavoro più efficiente e sostenibile. Nel settore sanitario, l’NLP viene utilizzato per generare referti medici più comprensibili, adattare i testi alle diverse competenze dei destinatari – siano essi medici, operatori o pazienti – e facilitare la condivisione di informazioni tra reparti o strutture diverse. I sistemi di Natural Language Processing vengono usati per produrre materiale informativo più chiaro e rassicurante, traducendo concetti tecnici in un linguaggio più accessibile. Questo è particolarmente utile in ambiti delicati come la sanità, dove una comunicazione efficace può ridurre l’ansia del paziente, migliorare l’aderenza alle terapie e favorire una maggiore consapevolezza del proprio percorso di cura. In ambito scolastico, i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale consentono di generare materiali didattici personalizzati, riassumere testi complessi e rendere l’apprendimento più inclusivo e interattivo. Come in tutti gli altri ambiti, anche in questo caso è necessario che l’utilizzo di questi sistemi venga regolamentato per evitare che questi strumenti sostituiscano il pensiero critico, semplifichino eccessivamente i contenuti o introducano bias nei processi educativi. Anche nel mondo delle risorse umane, l’NLP sta ridefinendo i processi: dall’analisi automatica dei curricula alla valutazione del linguaggio usato nei colloqui, fino alla stesura delle job description e alla classificazione delle competenze.

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) non è più una tecnologia accessoria, ma un’infrastruttura linguistica fondamentale che investe la nostra vita, rivoluzionando il modo in cui interagiamo, apprendiamo, curiamo e lavoriamo.