L’intelligenza artificiale continua a muovere miliardi e a segnare lo sviluppo tecnologico globale. Negli ultimi anni, la Silicon Valley ha dominato il settore con soluzioni capaci di generare contenuti e rispondere a domande complesse, sfruttando modelli linguistici avanzati. Ma l’Europa ha messo in campo un progetto ambizioso che guarda oltre la semplice elaborazione testuale. Il cuore dell’innovazione? Considerare l’intelligenza artificiale come un processo di traduzione esteso a segnali visivi, uditivi e contestuali, per superare i limiti attuali e portare le macchine a interagire con il mondo reale.
La nuova prospettiva: intelligenza artificiale come traduzione oltre le parole
L’idea alla base del progetto europeo DVPS è semplice e rivoluzionaria al tempo stesso. L’intelligenza artificiale creativa non si limita più a tradurre lingue diverse, ma si spinge a trasformare un quesito complesso in risposte adeguate, ad adattare competenze tecniche a linguaggi accessibili, e a convertire segnali sociali e ambientali in dati fruibili. Non si tratta solo di convertire l’inglese in francese, ma di tradurre ciò che accade nel mondo in informazioni comprensibili alla macchina.
Il significato dell’acronimo e la multidimensionalità
L’acronimo latino che dà il nome al progetto riassume questa filosofia: “Attraverso percorsi diversi, risolvo molteplici problemi”. Questa visione riconosce che ogni interazione umana passa per numerosi livelli di comunicazione, non solo verbali ma anche non verbali. DVPS, finanziato per 29 milioni di euro e coordinato dall’italiana Translated con la partecipazione di ricercatori provenienti da 9 paesi europei, mette al centro la multidimensionalità di quest’approccio.
I limiti dell’intelligenza artificiale attuale e la sfida della realtà
I sistemi di intelligenza artificiale di oggi si basano soprattutto su dati digitali organizzati e privi di rumore, ottenuti da grandi archivi testuali. Questi modelli linguistici comprendono bene la scrittura e riescono a rispondere a query in condizioni ideali, ma si trovano in difficoltà appena emergono situazioni reali più complesse. Per esempio, un traduttore automatico fatica a comprendere dialoghi simultanei in ambienti rumorosi, dove più persone parlano insieme, perché non sa distinguere chi dice cosa.
Gli esseri umani superano facilmente questi problemi grazie a segnali visivi e auditivi . Questi elementi permettono a chi ascolta di identificare il parlante e modulare l’attenzione. Le macchine invece ricevono solo flussi audio privi di contesto, per questo non riescono a interpretare la realtà sociale e fisica attorno a loro. DVPS prova a superare questa barriera combinando informazioni linguistiche con dati visivi e sensoriali provenienti dall’ambiente circostante, per creare una comprensione più completa e dinamica.
La distinzione umana tra apprendimento e contesto
“Gli esseri umani superano facilmente questi problemi grazie a segnali visivi e auditivi .”
Comme imparano gli uomini e cosa manca all’intelligenza artificiale
Marco Trombetti, amministratore delegato di Translated, individua un nodo centrale nei processi di apprendimento umano e artificiale. Gli esseri umani imparano in due momenti diversi: nel primo, scolastico, si ricevono istruzioni guidate e supervisionate. Nel secondo, quello della vita reale, si impara tramite esperienze dirette, senza supervisione esterna ma osservando il mondo e adattandosi.
I modelli oggi più diffusi di intelligenza artificiale sono rimasti fermi a quella prima fase. L’apprendimento avviene solo su dati statici e supervisionati, senza che la macchina possa apprendere davvero dall’interazione col mondo esterno, né modificare il proprio comportamento. DVPS punta invece a sviluppare sistemi capaci di accedere a quella seconda fase: apprendimento non supervisionato, fondato sull’esperienza diretta, in cui l’IA si confronta con la realtà e ne trae insegnamenti continui.
Applicazioni concrete: traduzione, salute e ambiente in prima linea
Il progetto DVPS non si limita a idee astratte, ma mira a costruire applicazioni tangibili in campi strategici. In ambito linguistico, i ricercatori lavorano a tecnologie di traduzione simultanea in grado di integrare testo, voce, gesti e contesto fisico. Questo permetterebbe una comunicazione più naturale e fluida, superando limiti degli attuali sistemi.
Innovazioni nel settore sanitario e ambientale
Nel settore sanitario, il progetto svilupperà gemelli digitali del cuore in tre dimensioni. Queste “repliche” virtuali serviranno a identificare precocemente i rischi cardiovascolari, migliorando la diagnosi e la prevenzione delle malattie. La combinazione di modelli 3D con dati medici reali rappresenta un passo avanti per la medicina personalizzata.
Sul fronte ambientale, DVPS punta a rafforzare la capacità di risposta alle calamità naturali. Un sistema avanzato di previsione delle alluvioni integrerà informazioni provenienti da satelliti, droni e sensori distribuiti sul territorio. Così sarà possibile monitorare in tempo reale situazioni a rischio e intervenire più tempestivamente per limitare danni e perdite.
Questo approccio combinato segna un traguardo importante per l’intelligenza artificiale europea. Mentre la Silicon Valley si affida soprattutto a modelli linguistici puri, DVPS adotta una strategia più ampia, basata sull’interazione reale con l’ambiente e su una maggiore comprensione contestuale. Non manca quindi chi osserva questo percorso come una nuova sfida per colmare un divario tecnologico, tenendo conto delle specificità e delle esigenze del contesto europeo.
