Il Deep Learning o apprendimento profondo è una branca del Machine Learning basata su algoritmi che imitano le reti neuronali umane. Per capirci, si tratta di rendere le intelligenze artificiali sempre più intelligenti non solo in maniera lineare, ma stratificata.
Possiamo quindi definire il Deep Learning come un apprendimento sempre più profondo, grazie al quale le macchine raggiungono livelli complessi di astrazione e di comprensione. Ciò può essere cruciale nell’applicazione di un’intelligenza artificiale emozionale a settori come il customer care e il marketing. Ed ecco che entrano in gioco i chatbot.
Che cos’è il Deep Learning?
Letteralmente Deep Learning significa “apprendimento profondo” ed è un modello che sfrutta le reti neuronali artificiali. Proprio come quelle biologiche, queste reti sono capaci di connettere informazioni e dati per una conoscenza approfondita del linguaggio scritto e parlato, e non solo.
Cosa significa apprendimento profondo nella pratica? Partendo da dati di input conosciuti il Deep Learning sfrutta tutta una serie di strati intermedi di interpretazione per giungere a livelli di output di grande valore. Gli strati intermedi sono definiti hidden layers e i software di intelligenza artificiale più avanzati arrivano ad averne 150 e più.
Ognuno di questi “strati nascosti” analizza il dato grezzo a un livello più profondo e crea una catena di dati sempre più complessi. Per esempio, nell’analizzare un’immagine, il primo livello sarà il riconoscimento dei contorni. Il secondo, quello di forme note. Il terzo, l’associazione tra forme note ed etichette ad esse collegate. Così, l’intelligenza artificiale distingue un quadrato da un triangolo attraverso livelli di astrazione sempre più precisi.
L’apprendimento profondo applicato alla quotidianità
Nell’applicazione del Deep Learning, le reti neuronali artificiali diventano sempre più complesse con l’aumentare dei dati a disposizione e l’affinarsi degli algoritmi. Così, se riconoscere un triangolo o un quadrato è un’operazione abbastanza semplice, l’intelligenza artificiale raggiunge competenze e conoscenze sempre più complesse e applicabili a settori diversi.
Basti pensare ai sistemi di guida automatica, che riconoscono contemporaneamente innumerevoli dati, dalla forma degli oggetti che li circondano alla distanza, dalla temperatura alle condizioni atmosferiche per una guida sicura.
Oppure i software di intelligenza artificiale applicati alla medicina e alla diagnostica: anch’essi sfruttano il Deep Learning per analizzare una gran quantità di dati complessi.
Leggi anche il nostro approfondimento su intelligenza artificiale e medicina: tre casi di successo.
Anche nella creazione di intelligenze artificiali conversazionali entra in gioco il Deep Learning. Per esempio, il riconoscimento di una parola indipendentemente dal tono di voce, dalla cadenza e dall’accento regionale dell’utente è una caratteristica chiave dei sistemi di ricerca vocale.
Oppure l’analisi del modo di scrivere, dei tempi di risposta, delle emoji utilizzate si applica alla creazione di chatbot emotivamente intelligenti.
La comprensione degli intenti di ricerca
La prima e più basica applicazione del Deep Learning ai chatbot è il riconoscimento degli intenti di ricerca. Un software di intelligenza artificiale conversazionale, infatti, può essere utilizzato anche per effettuare ricerche all’interno di un sito oppure per trovare risposte alle domande più frequenti.
Così, durante la progettazione di un’interfaccia conversazionale, è necessario creare anche un sistema ad albero che connetta specifiche parole chiave a risposte predefinite. Ma non solo: il chatbot usa il Deep Learning per comprendere a un livello più profondo le esigenze dell’utente. Ciò è possibile con l’integrazione di dati e la loro analisi a più livelli.
Si tratta dello stesso sistema usato dai motori di ricerca per individuare i contenuti di maggior valore rispetto a una query.
Una volta inserita la parola chiave, il sistema analizza:
- la localizzazione geografica da cui è partito l’input;
- i potenziali errori ortografici o grammaticali;
- le tendenze di ricerca di quel settore in quel dato momento;
- la co-occorrenza di termini;
- eventuali sinonimi.
Riconosciuti e interconnessi tutti questi dati, la casella di ricerca è in grado di fornire i contenuti più validi e quindi di risolvere il dubbio o la richiesta dell’utente.
Lo stesso vale per i chatbot che sfruttano il Deep Learning. L’interconnessione tra i dati ricevuti e la loro analisi a livelli di astrazione sempre più profondi fa sì che l’intelligenza artificiale dia esattamente la risposta più corretta e più rilevante alla richiesta del cliente o lo indirizzi al contenuto che sta cercando.
Emotional dialogue system: quando il chatbot interpreta le emozioni
L’uso dei chatbot per una conversazione sempre più naturale e spontanea tra utente e azienda ha reso necessario dare a questi strumenti non solo un’intelligenza, ma anche un’anima. In senso lato, ovviamente.
Le interfacce conversazionali, come appunto i chatbot, imparano non solo a comprendere il linguaggio umano e rispondere in maniera corretta agli input, ma anche a cogliere l’emotività dell’essere umano con cui interagiscono.
Nel caso del customer care, per esempio, è importante cogliere sfumature di rabbia o impazienza da parte del cliente che espone una richiesta. E come fare? Creando algoritmi complessi che, attraverso il Deep Learning, permettono al chatbot di riconoscere il tempo di risposta, l’uso di punteggiatura e termini specifici, l’inserimento di emoji e collegarle ad un’emozione.
Questo permette al chatbot di rispondere in maniera adeguata non solo alla necessità pratica dell’utente, ma anche al suo stato emotivo instaurando un dialogo ancora più “umano”, naturale, spontaneo, che permetta una reale interazione tra il cliente e l’azienda.
Questo è stato l’intento dietro la creazione del chatbot psicologo ideato per rispondere alle necessità di salute mentale durante il primo lockdown nella pandemia da Covid-19.
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Quali benefici per l’azienda che usa un chatbot emotivo?
Il mondo dell’intelligenza artificiale si fa sempre più complesso e sfaccettato man mano che le macchine imparano a riconoscere e interpretare correttamente gli input degli utenti. A cosa serve tutto ciò? A livello di business, l’applicazione del Deep Learning ai chatbot presenta numerosi benefici.
La sensazione di essere ascoltati, compresi e valorizzati da parte dell’azienda a cui ci si rivolge genera fidelizzazione e lealtà da parte del cliente. Il brand viene percepito non più come un’entità astratta con cui si comunica attraverso una macchina, ma come un interlocutore interessante e interessato.
Così, mentre l’azienda risparmia soldi, tempo ed energie nella customer care, l’utente ne riconosce i valori. Per assurdo, la connessione attraverso un’interfaccia conversazionale diventa estremamente personale, umana ed empatica proprio nell’utilizzo di tecnologie sempre più raffinate.
Se ad oggi il Deep Learning applicato ai chatbot permette interazioni sempre più naturali con l’utente, nel tempo potrebbe rendersi sempre più utile in attività complesse. D’altra parte, già adesso l’apprendimento profondo viene applicato a sistemi di riconoscimento facciale, di diagnostica medica, di sicurezza informatica. Chissà quale sarà la prossima frontiera da valicare.
