Sì ma la codifica si scontra con la singola grafia e l'usura, e lì appunto fallisce con i manoscritti italiani come ha mostrato @LaVi . Però è vero, grafie ben più codificate come arabo/siriaco/osmanli sono paradossalmente più facili da leggere nonostante le vocali siano implicite.

Per quanto riguarda gli entusiasti, diciamo che ho visto cose drammatiche, progetti che ricevono milioni di euro di fondi pubblici il cui uso della AI si limita a "let's feed all those sources to LLMs and see what happens", inutile, meglio spendere sti soldi per mandare qualcuno in archivio. Invece capisco bene l'entusiasmo di biologi, neuroscienziati, fisici, climatologi che ora possono fare in una settimana cose che

avendo usato un programma che viene definito dagli stessi ideatori "intelligenza artificiale" (e non LLM)

Scusa se avevo equivocato, ma quando avevi detto "Analizza una grande quantità di dati e ti offre come risposta alle tue domande ciò che è percentualmente più verosimile" avevo pensato subito a un LLM, perché quella è proprio la definizione di un LLM con prompt in linguaggio naturale.

Il punto però è un altro, perché tu parli di

un programma

è evidente che nessun programma è in grado di leggere una scrittura corsiva, a meno che non sia altamente formalizzata, come la scrittura che viene utilizzata da chi ha imparato a scrivere nella scuola proma degli anni 90 in Inghilterra o nella costa orientale USA. Ogni programma di questo tipo infatti è un potentissimo semilavorato che necessita tuttavia di un addestramento ben fatto. In questo addestramento, il "domatore" è l'elemento chiave di un buon progetto e deve avere competenze di grafica, di IA, dello specifico prodotto e si fa pagare abbastanza tantino…

Ho visto coi miei occhi modelli avanzati fallire a leggere documenti manoscritti del 1600-1700, ma … fare trascrizioni perfette da documenti medievali arabi e ottomani.

Sì, perché dipende da chi li ha impostati (e al momento il setting non può farlo una macchina)

le storiche e gli storici sono fra le poche categorie dove AI fatica a sostituire l'umano proprio perchè i documenti sono troppo complessi

La paleografia e la diplomatica in realtà sono discipline già predisposte alla codifica, ma quello che manca alla macchina è la capacita che chiamerei Tajanica, per cui i documenti "valgono fino a un certo punto", perché è il requisito diplomatico è solo una delle due componenti che rende il documento sensato; l'altro è il contesto e il contesto non è un concetto faclmente codificabile

Purtroppo però anche in questo ambiente ci sono gli AI enthusiasts..

Ovviamente, ma alcuni entusiasti lo sono a ragion veduta; altri lo sono senza motivo. Altri ancora lo sono solo per interesse personale, perché sono già in parola con qualche venditore di "soluzioni rivoluzionarie"

Capisco e condivido il tuo scetticismo di fondo, ma l'esempio che hai portato è tuttaltro che significativo…

Il riconoscimento di caratteri (anche di caratteri manoscritti vergati in scritture cancelleresche) è una delle sfide maggiormente sdoganate e riuscite tra quelle che l'intelligenza artificiale ha vinto. E stiamo parlando di almeno due decenni!

La tua non è quindi una dimostrazione perché è metodologicamente sbagliato utilizzare un LLM per decifrare dei caratteri scritti a mano.

Quanto alla traduzione da una lingua sconosciuta, anche questo è un campo di applicazione perfetto per una IA, ma anche in questo caso bisogna sempre ricordare che "IA" è diverso da "LLM".

Naturalmente questi sistemi basati sulla IA vanno settati molto bene e il setting di solito costituisce un costo consulenziale non indifferente

@GustavinoBevilacqua

@macfranc @scienza