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Intervista

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Dal testo al mondo virtuale: la promessa di MUSE

Alcuni lettori direbbero che i testi o i libri migliori sono quelli in grado di fornire l’esperienza più coinvolgente. Il progetto MUSE sta portando questa idea a un livello superiore sviluppando un sistema di traduzione in grado di convertire testi in mondi virtuali 3D.

Per quanto emozionanti possano essere, i fatti discussi nei libri di storia, per esempio, non sono sempre facili da capire specialmente per i bambini piccoli e leggere centinaia di pagine di testo può essere noioso. L’enorme successo dei videogiochi basati sulla storia mostra che l’interesse esiste, ma dimostra anche che l’interattività può essere a volte un modo molto migliore di raccontare storie in modo interessante e facile da ricordare. Ad oggi, però, il passaggio dal libro al videogioco è spesso lungo e costoso. E se invece, nel prossimo futuro, i computer potessero comprendere un testo e convertirlo automaticamente in personaggi, situazioni, azioni e oggetti raffigurati in un mondo virtuale a 3D, trasformando i lettori passivi in partecipanti attivi di una storia? È questa l’entusiasmante promessa fatta dal progetto MUSE (“Machine Understanding for interactive StorytElling”), finanziato dall’UE, che intende portare alla vita i testi sviluppando un innovativo sistema di traduzione dal testo al mondo virtuale. Negli ultimi due anni e mezzo, l’equipe ha valutato la tecnologia in due scenari: storie per bambini e materiali per l’educazione del paziente. Il sito del progetto per esempio contiene un video di dimostrazione di una conversione da un manuale per il paziente a un videogioco nel quale il lettore può passeggiare per i corridoi di un ospedale, imparare a conoscere le procedure di ricovero e capire meglio le cure che riceverà. Si tratta del primo importante passo verso la commercializzazione di una tecnologia tanto rivoluzionaria. MUSE potrebbe avere un impatto enorme su settori come l’industria dei videogiochi, che potrebbe usare il suo metodo di elaborazione del linguaggio naturale per semplificare i processi di sviluppo, o la scuola, che potrebbe usarlo per rendere i programmi d’insegnamento più efficaci e interessanti. La prof.ssa dr. Marie-Francine Moens della KU Leuven, che coordina il progetto, ci ha spiegato il modo in cui funzionerà questa tecnologia e i progetti della sua equipe per portarla sul mercato. Come avete concepito il concetto di MUSE? Da diversi anni ero già dell’idea che le persone e gli studenti in un ambiente di apprendimento - quando accedono alle informazioni - dovessero poter avere un esperienza più vivace. Da qui l’idea di trasformare automaticamente un testo in azioni e situazioni che avvengono in un mondo virtuale. In un mondo del genere, l’utente potrebbe alla fine diventare parte della storia. Per esempio, invece di leggere o studiare un testo storico piuttosto noioso, lo studente potrebbe diventare uno degli attori in una scena in cui Napoleone firma un trattato. Un ambiente del genere stimolerebbe la comprensione del testo e la memorizzazione del suo contenuto. Il progetto MUSE non arriva a questo punto, ma getta le fondamenta per una tecnologia di questo tipo. Come funzionerà esattamente la conversione? L’idea è tradurre azioni, attori e oggetti riconosciuti in un testo in elementi visivi. Abbiamo sviluppato componenti avanzati di elaborazione del linguaggio naturale per l'elaborazione semantica dei testi. Questi comprendono il riconoscimento dei ruoli semantici nelle frasi (cioè “chi” “fa cosa” “dove”, “quando” e “come”), relazioni spaziali tra gli oggetti (dove si trova un oggetto o una persona) e cronologia degli eventi. Qui seguiamo le annotazioni linguistiche semantiche standard, poiché queste sono state studiate a fondo in passato e forniscono set di dati annotati per addestrare i nostri algoritmi di riconoscimento. Poiché i riconoscimenti sono spesso incerti e in molti casi sono necessarie informazioni di background per capire le espressioni del linguaggio naturale (che è lasciato implicito nel testo), abbiamo sviluppato un quadro di rete bayesiano per trovare l’interpretazione più probabile di una frase alla luce delle testimonianze ottenute dal testo stesso e da conoscenze di background. A quali mercati si rivolge questa tecnologia? Principalmente ci rivolgiamo al settore dei giochi e alle case editrici che offrono strumenti di e-learning. Quando creano mondi virtuali, queste industrie attualmente si basano molto su conoscenze artigianali. La traduzione automatica delle espressioni del linguaggio naturale in istruzioni in un mondo grafico risolverebbe questo problema. Nel caso delle storie per bambini, quali sono i vantaggi della vostra tecnologia? Lo strumento di MUSE può essere di aiuto quando il bambino comincia a leggere. Gli elementi visivi potrebbero essere adattati alle capacità di lettura del bambino. Lo strumento può aiutare i bambini a imparare come fare deduzioni quando leggono e in definitiva a capire meglio un testo. Inoltre potrebbe essere uno strumento di aiuto nella comprensione, la memorizzazione e il collegamento tra le varie parti del testo (per esempio quando si studia un testo di scienza o biologia). In questo momento, stiamo valutando l’uso delle visualizzazioni con i bambini. Il progetto si concluderà presto. È soddisfatta dei risultati ottenuti fino a questo momento? In generale, sono molto soddisfatta dei risultati. Sono contenta in particolare dei risultati della nostra ricerca sulla comprensione del linguaggio naturale. Siamo riusciti a fare avanzare lo stato dell’arte di questo campo molto impegnativo. Ci sono diverse pubblicazioni in preparazione. La comprensione del linguaggio naturale è molto importante per un enorme quantità di applicazioni, ma ha ancora bisogno di ricerca fondamentale specialmente per quanto riguarda l’acquisizione automatica del background percettivo o della conoscenza del mondo. MUSE ci ha dato informazioni preziose, che si tradurranno in ulteriore ricerca. Un partner con conoscenze di lingue di programmazione specificamente progettate per guidare le visualizzazioni nella grafica computerizzata avrebbe potuto rendere più forte il consorzio di MUSE, perché l’obiettivo di MUSE è mappare il linguaggio naturale in standard di rappresentazione per il mondo della grafica computerizzata, ma tali competenze sono difficili da trovare. Quando pensate che la tecnologia MUSE sarà commercializzata? Siete già in contatto con potenziali partner? Le tecnologie del linguaggio saranno usate in una spin-off belga chiamata SmartSpoken, che è attualmente in fase di organizzazione. Siamo già in contatto con l’azienda di gaming belga Fishing Cactus. Avete progetti di follow-up dopo la conclusione del progetto? Si, un nuovo campo molto interessante di ricerca sulla comprensione del linguaggio naturale esamina l’apprendimento della rappresentazione multimodale (basato su tecnologie di rete neurale, modelli vettoriali, modelli grafici probabilistici, ecc.) nel quale i dati testuali e visuali aiutano ad acquisire e assimilare conoscenze di background e del mondo. Questa tecnologia è utile per la comprensione del linguaggio naturale e per la visione computerizzata. Abbiamo fatto domanda per diversi progetti di ricerca su questo argomento a livello sia nazionale che europeo e speriamo di ottenere finanziamenti. Per ulteriori informazioni, visitare: MUSE http://www.muse-project.eu/

Paesi

Belgio