Integrazione di reti neurali con approcci simbolici per problemi di ragionamento deduttivo in linguaggio naturale

Uno degli obiettivi più ambizioni e interessanti dell'informatica, specialmente nel campo dell'intelligenza artificiale, consiste nel raggiungere la capacità di far ragionare un computer in modo simile a come farebbe un essere umano. I più recenti successi nell'ambito delle reti neurali profonde, specialmente nel campo dell'elaborazione del testo in linguaggio naturale, hanno incentivato lo studio di nuove tecniche per affrontare tale problema, a cominciare dal ragionamento deduttivo, la forma più semplice e lineare di ragionamento logico. La domanda fondamentale alla base di questa tesi è infatti la seguente: in che modo una rete neurale basata sull'architettura Transformer può essere impiegata per avanzare lo stato dell'arte nell'ambito del ragionamento deduttivo in linguaggio naturale? Nella prima parte di questo lavoro presento uno studio approfondito di alcune tecnologie recenti che hanno affrontato questo problema con intuizioni vincenti. Da questa analisi emerge come particolarmente efficace l'integrazione delle reti neurali con tecniche simboliche più tradizionali. Nella seconda parte propongo un focus sull'architettura ProofWriter, che ha il pregio di essere relativamente semplice e intuitiva pur presentando prestazioni in linea con quelle dei concorrenti. Questo approfondimento mette in luce la capacità dei modelli T5, con il supporto del framework HuggingFace, di produrre più risposte alternative, tra cui è poi possibile cercare esternamente quella corretta. Nella terza e ultima parte fornisco un prototipo che mostra come si può impiegare tale tecnica per arricchire i sistemi tipo ProofWriter con approcci simbolici basati su nozioni linguistiche, conoscenze specifiche sul dominio applicativo o semplice buonsenso. Ciò che ne risulta è un significativo miglioramento dell'accuratezza rispetto al ProofWriter originale, ma soprattutto la dimostrazione che è possibile sfruttare tale capacità dei modelli T5 per migliorarne le prestazioni.