Ci sono voluti più di sessant’anni, ma alla fine le intuizioni di Ludwig Wittgenstein sulla filosofia linguistica sono diventate una realtà utilizzata da miliardi di persone in tutto il mondo. Il tutto grazie ai programmatori di Google, che nel migliorare gli algoritmi del loro utilizzatissimo “Translate” hanno tenuto conto proprio delle massime del filosofo austriaco: non esistono significati fissi delle parole, tutto cambia a seconda del contesto.
“Word2vec”, l’algoritmo creato a Mountain View per Google Translate, crea “rappresentazioni vettoriali”, ossia rappresentazioni numeriche di ogni singola parola, per cercare di mutarne il significato a seconda del contesto. Esattamente come scriveva Wittgenstein, ma attraverso l’algebra (in particolare la linguistica computazionale).
Per migliorare la qualità delle traduzioni, i programmatori di “Big G” hanno creato reti neurali, una forma di “machine learning” che addestra gli algoritmi a capire come tradurre correttamente le singole parole tenendo conto di come si relazionano l’una con l’altra. Pensiamo per esempio a “sei”, che può essere il numero o il verbo essere, oppure a “sole”, persone senza compagnia o stella a noi più vicina: per capire qual è la corretta traduzione, l’intelligenza artificiale di Google Translate deve cogliere il contesto della frase.
Le reti neurali, “leggendo” milioni di testi, mettono in relazione le singole parole con i lemmi che le precedono o le seguono, in modo da poter calcolare le probabilità di connessione tra ogni singolo termini in quella che è - appunto - uno spazio vettoriale multidimensionale di dimensioni colossali.
Non solo. Come spiega Patrick Hebron, che ha studiato la filosofia di Wittgenstein e successivamente lavorato in Adobe proprio nel settore dell'intelligenza artificiale, l’algebra può essere applicata alla rappresentazione vettoriale delle parole creata grazie alle reti neurali, creando significati. Hebron cita il classico esempio pubblicato per la prima volta su “Computer Science” nel 2013: prendendo il vettore associato alla parola “re”, sottraendo quello che rappresenta “uomo” e aggiungendo “donna”, ecco che l’intelligenza artificiale approderà con grande acume nello spazio vettoriale della parola “regina”. «La relazione spaziale tra questi termini permette di scoprire i legami concettuali che esistono tra loro», sottolinea Hebron.
Questa è l’applicazione concreta e futuristica delle teorie di filosofia linguistica di Wittgenstein, in particolare dell’intuizione (pubblicata per la prima volta postuma nel 1953 in “Ricerche filosofiche”) di parole che mutano continuamente di significato a seconda dell’uso che se ne fa. Come spiegano gli studiosi dell’opera del filosofo austriaco, non c’è ragione di cercare un solo significato essenziale di ogni termine, come è sempre stato fatto tradizionalmente (e in modo dogmatico): dobbiamo invece viaggiare attraverso l’utilizzo che viene fatto della parole in una complessa rete di incroci e somiglianze. Esattamente quello che viene fatto dall'algoritmo “word2vec”, creato da Google decine e decine di anni dopo la morte di Wittgenstein.
Quello tra Google Translate e Wittgenstein è un plastico esempio di matrimonio tra filosofia e intelligenza artificiale, ma non è certo il primo e non sarà l'ultimo. Pensiamo a pionieri della logica che oggi ritroviamo alla base dei moderni linguaggi di programmazione come George Boole (1815-1864) e Gottlob Frege (1848-1925). Ingegneri? Macché: filosofi.
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