Quando comunichiamo con una persona ci serviamo di una combinazione convenzionale di segni, intesi come significanti e significati – secondo il modello di Saussure. Per nostra sfortuna, la corrispondenza tra contenuti e forme non è biunivoca, neanche attenendoci a delle strette regole convenzionali. Una buona comunicazione allora dipende certamente dalla nostra capacità di usare i giusti significanti per i significati voluti, ma anche dalla corrispondenza fra il contenuto espresso e quello recepito. Noi elaboriamo un concetto e lo esprimiamo attraverso una forma, il nostro interlocutore fa il processo inverso. Come ogni buona operazione inversa che si rispetti, nasconde molte più insidie di quella diretta a cui è associata. All’interlocutore, infatti – ed è qui la parte interessante – è necessariamente richiesta la nostra stessa conoscenza ed esperienza e una certa intelligenza a elaborare le informazioni, intuendo, per quanto possibile, il concetto espresso. Se è vero quindi che è difficile fare le domande giuste, è ancora più arduo comprenderle.

Il nuovo motore di ricerca di Google, Knowledge Graph muove i primi passi verso la simulazione del processo di comprensione, servendosi di un patrimonio di conoscenze d’eccezione e di una esperienza collettiva. In altre parole, d’ora in poi BigG non cercherà più solo parole e frasi come semplici stringhe di caratteri, ma ne comprenderà il significato, proponendoci dei risultati di conseguenza.

Se è vero che la comprensione passa per l’elaborazione di conoscenze ed esperienze, il Google Blog Team ci spiega quali sono quelle sfruttate da Knowledge Graph:

Il Knowkledge Graph di Google non è solo basato su fonti pubbliche come Freebase, Wikipedia e il CIA World Factbook, ma è amplificato su una scala molto più estesa, poiché il nostro intento è offrire una portata molto più esauriente e approfondita. Al momento contiene oltre 570 milioni di oggetti, oltre a 18 miliardi di informazioni e relazioni tra questi diversi elementi ed è perfezionato in base alle ricerche dagli utenti e alle informazioni che troviamo sul Web.

Knowledge Graph (d’ora in poi KG) attinge quindi a sorgenti di conoscenze di primissimo livello, ma si serve anche di una esperienza particolare, quella di tutti gli utenti. O per dirla in altri termini, di una serie di dati statistici che rappresentano l’esperienza di navigazione media degli utenti Google.

Potrebbe capitare allora che quando abbiamo in mente qualcosa ma il nome ci sfugge, oppure non sappiamo neanche noi quale sia il modo migliore per chiederla, la grande G interpreti le nostre goffe richieste e ci anticipi, fornendo come argomento correlato il vero oggetto della nostra ricerca. Non è forse simile a ciò che fa il nostro ipotetico interlocutore quando, nonostante una nostra amnesia o incapacità temporanee, ci comprende ugualmente, e anzi spesso ci anticipa, grazie alla propria esperienza precedente? Quella di BigG però è una esperienza che nasce dall’elaborazione di un passato particolare: le cronologie di ricerca di decine di milioni di persone. Tecnicamente, questa funzionalità è resa possibile grazie alla creazione di un enorme grafo della conoscenza, in cui sono inserite le voci di ricerca e il sistema di relazioni tra loro esistente. In questo modo, un insieme di informazioni correlate diventa conoscenza ed esperienza.

Un nuovo pannello sulla destra, a fianco dei risultati di ricerca convenzionali, introduce una serie di caratteristiche nuove. Se digitiamo il nome di un artista o un politico, compaiono artisti della stessa corrente culturale, o politici dello stesso periodo storico. Così, se ci ricordiamo il periodo storico e i protagonisti principali, siamo in grado di risalire velocemente a quelli secondari che sfuggono alla memoria. Se cerchiamo un regista, probabilmente è perché siamo interessati alla sua produzione cinematografica, o all’uscita di una sua ultima fatica. È altrettanto probabile che se cerchiamo una persona di spettacolo spesso siamo semplicemente curiosi di vedere quanti anni ha, quanto è alto o la sua nazionalità. Non a caso nel pannello sulla destra ora compaiono data e luogo di nascita, età e altezza (a onor del vero, BigG commette anche qualche svista, a meno che Napoleone Bonaparte non fosse effettivamente alto un metro e settanta). Alla ricerca di un gruppo rock, Google risponde proponendo altri gruppi con un certo grado di affinità musicale o tematica, la lista degli album pubblicati e le prossime date dei concerti. E così via.

Ci si può chiedere allora quanto sia intelligente questo sistema, dal momento che sembrerebbe questo il suo unico limite, avendo a disposizione un patrimonio di conoscenze ed esperienze di gran lunga superiore a qualsiasi interlocutore.

Affermare che quella di KG sia una forma di intelligenza nel senso più generale del termine è ovviamente ancora troppo ardito. Si potrebbe allora restringere il campo alla capacità di comprensione, affermando che almeno in questo senso Google si sia umanizzato. Tuttavia anche qui occorre usare molta cautela, perché persino i Chatterbot, le intelligenze artificiali in grado di sostenere conversazioni – il più famoso dei quali oggi è sicuramente Siri di Apple – sembrano comprenderci ma in realtà rispondono solo in base a una serie di istruzioni, per quanto complicate possano essere (l’esperimento mentale della stanza cinese ideato da John Searle ed esposto in Minds, brains and programs  presenta un argomento molto convincente a favore di questa tesi). Per approfondire, effettivamente potrebbe essere altrettanto interessante interrogarsi su quanto il processo di comprensione di un essere umano differisca da quello in questione, considerando per di più che l’algoritmo di Knowledge Graph si affida a dati statistici di esperienze di ricerca umane.

In questo senso, KG è in grado di collezionare esperienze collettive, e di dedurne le istruzioni per rispondere alle successive ricerche. In effetti, messa in questi termini, e fatto salvo il lato emotivo, forse non manca poi così tanto a quando Google sarà in grado di rivaleggiare con l’interlocutore più colto che conosciamo. Rimarrà il dubbio se ci stia realmente comprendendo o meno, ma quanto è davvero importante, se ci dà le risposte giuste?

Speriamo infine che, a differenza di un ipotetico interlocutore umano, KG non riproduca anche la capacità di mentire, dissimulare o distorcere. In questo caso, più che un’abilità auto-acquisita, si tratterebbe piuttosto di un comportamento indotto. Già ora, a proposito di scelte indotte, Google pensa bene di farsi un po’ di pubblicità. I principali avversari infatti hanno mosso più di una critica alla nuova ricerca semantica, perché se finora Google Plus non ha riscosso un gran successo, e non ha quindi impensierito più di tanto i giganti Facebook e Twitter, con Knowledge Graph il Social Network di BigG sarebbe favorito e potrebbe prendersi una bella fetta di utenti dei due concorrenti. D’ora in poi, se l’oggetto della nostra ricerca ha una pagina dedicata o un profilo Google+, verrà riportato il link insieme alle informazioni personali e pubbliche, e messo in evidenza con l’opzione “visualizza ultimo post su Google+”. Se questa è solo un po’ di innocente autocelebrazione, esiste certamente il rischio che il colosso di Mountain View si serva della propria posizione monopolistica per sottacere e nascondere, filtrando informazioni che riconducano ad altri Social o ad altri concorrenti (sempre che gli convenga veramente).

Se succederà, più che di intelligenza di Google si comincerà a parlare di astuzia e spregiudicatezza. Quelle tutte umane dei suoi vertici.

Articolo scritto originariamente per www.ghiaccionove.com