Un nuova ricerca realizzata su 3,3 milioni di abstract scientifici mostra come l’elaborazione del linguaggio naturale da parte dei computer possa favorire il progresso scientifico.
di Karen Hao
L’elaborazione del linguaggio naturale ha visto importanti progressi negli ultimi anni, grazie allo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico non supervisionate che colgono con precisione le relazioni tra le parole, contando quanto spesso e quanto strettamente siano utilizzate in relazione l’una con l’altra.
Queste relazioni vengono mappate in uno schema vettoriale tridimensionale che serve per prevedere analogie di base come “l’uomo è re e la donna è regina”, per costruire frasi o per il completamento automatico e altri sistemi di predizione.
Un gruppo di ricercatori ha utilizzato questa tecnica per analizzare 3,3 milioni di abstract scientifici pubblicati tra il 1922 e il 2018 in riviste che ospitano articoli collegati alle ricerche sulla scienza dei materiali.
Lo studio delle relazioni tra le parole ha permesso di ritrovare riferimenti alle conoscenze fondamentali del settore, inclusa la struttura della tavola periodica e le descrizioni delle proprietà delle strutture chimiche. I risultati della ricerca sono stati pubblicati su “Nature” pochi giorni fa.
Grazie alla capacità del sistema di trovare analogie, sono venute alla luce una serie di composti chimici che dimostrano proprietà simili a quelle dei materiali termoelettrici, ma che in precedenza non erano mai stati presi in considerazione da questo punto di vista.
I ricercatori ritengono che questo potrebbe essere un nuovo modo per analizzare la letteratura scientifica esistente alla ricerca di correlazioni precedentemente non considerate e favorire nuove scoperte.
Non è la prima volta che l’IA trova collegamenti sorprendenti tra testi dedicati ad argomenti tra loro lontani. Nel 2017, per esempio, un articolo pubblicato su “Science” ha evidenziato che quando un sistema di intelligenza artificiale “apprende” una lingua dai testi, finisce per assimilare anche i pregiudizi razziali e di genere degli esseri umani.
Queste ricerche mostrano quanta informazione sul nostro mondo sia implicita nel linguaggio umano e come l’apprendimento automatico ci stia dando gli strumenti per sbloccare questa conoscenza.
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(rp)
