agenti virtuali

Le ultime tendenze evolutive dei motori di ricerca stanno profilandosi nello sviluppo di applicazioni molto potenti, in grado di aiutare l'utente di Internet ben più di quanto già non faccia un motore. Tali tendenze sono appena agli inizi, ma lasciano già intravedere delle potenzialità eccezionali.

Già prima della grande diffusione di Internet si iniziò a parlare di agenti, o applicativi software, così intelligenti da svolgere servizi sofisticati come smaltire la posta e leggere il giornale secondo le nostre preferenze. In seguito tutte le tecnologie di questo tipo passarono in secondo piano anche per la frenesia di far soldi con l'e-commerce. Ecco che ora si torna a parlare di assistenti virtuali "capaci" di ascoltare i consigli, di imparare dalle esperienze con gli umani e perfino di comandare tutte le infrastrutture della casa (porte, finestre, rubinetti, luci, televisione). Tornano quindi alla ribalta quei sistemi intelligenti con la "I" maiuscola in grado non solo di aiutare gli operatori nelle aziende, ma anche di potenziare le attuali funzionalità dei motori di ricerca e venire incontro alle esigenze degli utenti.

LA DILATAZIONE DEL WEB

Ogni giorno assistiamo a una continua crescita dell'informazione disponibile su Internet. Quotidianamente vengono aggiunti o soppressi nuovi siti e i documenti, una volta creati, possono essere modificati, eliminati o spostati da un sito a un altro.

La conferma di questa tendenza giunge da un'indagine presentata alla World Wide Web Conference 2002 (www2002.org) che rivela un'immagine del Web totalmente differente da quella che noi conosciamo. Internet assomiglia più a una farfalla che non a una ragnatela e il fatto sorprendente è che solo 56 milioni di pagine risultano interconnesse tra loro e indicizzate sui principali motori di ricerca, mentre le altre sono difficilmente raggiungibili tramite meccanismi di navigazione standard.

Individuare e isolare documenti dai contenuti interessanti diviene pertanto un'operazione complessa e dispendiosa in termini di tempo sia per un utente normale sia per un utente smaliziato ed esperto nell'uso degli strumenti di ricerca attualmente disponibili su Internet. Risulta quindi utile disporre di nuovi sistemi intelligenti che distolgano quanto più possibile l'utente da compiti noiosi e complessi e che gli permettano di formulare la propria richiesta informativa nei semplici termini di cosa desidera, delegando il sistema a risolvere automaticamente gli aspetti relativi al dove e al come, filtrando l'informazione disponibile sulla base di un profilo utente. Sviluppare strumenti di questo tipo non è però una cosa semplice, poiché richiede efficienti sistemi di misurazione della fedeltà che consentano di individuare il profilo dei propri clienti ossia le loro preferenze di informazione.

AGENTI INTELLIGENTI

Gli agenti intelligenti sono applicativi in grado di "imparare", in maniera più o meno autonoma, i gusti e le preferenze informative dell'utente. Tale conoscenza può infatti essere acquisita tramite: feedback esplicito, quando l'utente fornisce al sistema una serie di parole chiave che meglio rappresentano i suoi interessi; feedback implicito, quando il sistema seleziona in modo autonomo le informazioni di interesse dell'utente mediante funzioni euristiche fondate sull'osservazione dell'interazione dell'utente con il sistema (per esempio, il tempo di lettura del documento, il suo salvataggio in locale e così via). Sulla base della conoscenza così acquisita il sistema di “user profiling” è poi in grado di prevedere e anticipare le richieste dell'utente, compiendo al posto suo le azioni più ripetitive. L'idea di agente intelligente cerca di avvicinarsi a questo ideale: in sostanza, si tratta di incaricare un programma di svolgere per conto dell'utente, anche a intervalli prefissati, determinate ricerche, magari chiedendogli di reagire autonomamente ai risultati della ricerca stessa. Supponiamo per esempio di voler selezionare l'offerta online più conveniente. Tale operazione può risultare estremamente difficile visto l'enorme ammontare di informazioni disponibili in Rete. Si rischia quindi di perdere troppo tempo prima di riuscire a trovare il prodotto di proprio interesse. La soluzione è quella di affidarsi ad agenti software, che si avvalgano della accresciuta trasparenza dei mercati per far incontrare la domanda con l'offerta riducendo i costi delle transazioni e facendo scegliere i prezzi più competitivi e i prodotti migliori. Ormai sono piuttosto comuni i servizi e i programmi che ci aiutano a trovare il prezzo migliore, e tra questi i più popolari sono PriceLine (www.priceline.com), Bargainfinder (www.buysell.com), CompareNet (www.comparenet.com) e MySimon (www.mysimon.com). La maggior parte di questi sistemi richiede però un continuo coinvolgimento dell'utente nel loro processo di apprendimento. Dalle analisi condotte su di essi si sono infatti riscontrati due limiti fondamentali: da un lato la necessità che l'utente formuli comunque la propria esigenza informativa (per esempio, fornendo al sistema una serie di parole chiave che meglio rappresentano i suoi interessi); dall'altro, la necessità che l'utente esprima un giudizio sul documento (per esempio, assegnando un voto al documento: zero uguale non interessante, dieci uguale molto interessante). Ciò non solo rischia di annoiare il navigatore, ma rende il sistema anche poco flessibile ai cambiamenti degli interessi delle persone nel tempo. Occorre quindi predisporre dei sistemi di “user profiling” sempre più automatizzati in grado di divenire dei veri e propri consulenti di fiducia la cui ambizione è quella di conoscere sempre meglio l'utente per aiutarlo.

LE CARATTERISTICHE DI UN AGENTE INTELLIGENTE

•  Autonomia: l'agente svolge il proprio compito senza l'intervento diretto dell'uomo ed ha un certo grado di controllo sulle proprie azioni e sul proprio stato interno.

•  Socialità: l'agente interagisce con altri agenti informatici e umani mediante scambio di messaggi in un qualche linguaggio di comunicazione, per assolvere il proprio compito o per aiutare con il proprio servizio a svolgere quello dell'interlocutore.

•  Reattività: l'agente percepisce lo stato dell'ambiente in cui opera (che può essere il mondo fisico, o meglio un utente attraverso una interfaccia, un insieme di altri agenti, Internet, o una combinazione di questi) e reagisce in modo coerente ai cambiamenti che riscontra in esso.

•  Finalità: l'agente è in grado di prendere l'iniziativa, mostrando un comportamento finalizzato ad un obiettivo.

APPROCCI E TECNOLOGIE

Ci sono diversi metodi di approccio per la profilazione utente (tradizionale, semantico, collaborativo e concettuale), e numerose sono le società che dichiarano di avere la soluzione giusta a questi problemi e la tecnologia più adatta per fornire servizi di informazione personalizzata. Da un esame accurato di questi approcci risulta però che le tecniche tradizionali contribuiscono ad aggravare il problema della sovrabbondanza di informazioni. Queste tecniche, generalmente basate sulle parole chiave, considerano semplicemente la ricorrenza della parola e non consentono di decifrare se il concetto rappresentato dal termine ricercato sia correlato all'idea principale del documento. Presuppongono erroneamente che più è frequente un termine in un documento, più il documento è rilevante per la ricerca. Purtroppo non è sempre così. Prendete per esempio in considerazione la frase seguente: "L'altra sera stavo passeggiando per la strada. Era una strada lunga e buia e alla fine della strada sono stato aggredito da un teppista". Nonostante il termine "strada" sia citato più volte, la frase si riferisce in realtà a un crimine. La tecnologia semantica o lessicale evita questi problemi e cerca di capire il contesto in cui appare una determinata parola nel documento. Avvalendosi di sofisticati metodi di chiarimento dell'ambiguità è in grado di comprendere quasi completamente il linguaggio naturale. Un esempio è fornito dalla soluzione eCenter di Expert System (www.expertsystem.it), un'interfaccia conversazionale che agisce da intermediario tra il potenziale cliente e i prodotti dell'azienda. La sua versione personalizzata per il contact center mostra una commessa virtuale che, oltre a guidare l'utente durante il processo di acquisto nel reperimento della merce, nelle modalità di pagamento, nel ricevimento dei prodotti e nei tempi di consegna, è capace anche di comprendere la lingua in un modo molto simile a quanto fanno le persone, arrivando a conoscere così bene i propri clienti da riuscire perfino ad anticiparne con successo le preferenze.

Tale approccio non è però sempre perfetto. Dato un gruppo numeroso di persone, non è possibile capire quali abbiano interessi simili in modo tale che le loro scelte possano essere utilizzate per adattare il processo di previsione e apprendimento del sistema di profilazione utente. In aiuto giunge il metodo collaborativo che tenta di personalizzare le informazioni confrontando dei questionari compilati dagli utenti. I profili vengono creati sulla base delle votazioni fornite dall'utente e le previsioni vengono fatte sulla base delle scelte adottate da altri utenti con gusti più o meno simili. Pensiamo per esempio a una guida Tv personale (www.ptv.ie) in grado di consigliare film su Internet. All'inizio Ptv chiede all'utente di esprimere dei giudizi sull'assortimento cinematografico disponibile. Individua poi un gruppo di utenti che hanno interessi simili e inizia a fornire consigli di vario tipo a seconda proprio del giudizio espresso dagli altri utenti. Vale la regola del passaparola che presuppone che persone simili abbiano gusti simili. Ciò funziona bene con determinati argomenti di interesse (musica, libri o film) ma non è invece adatto ai notiziari online o ai servizi di shopping su Internet poiché il numero di articoli è troppo elevato e vario.

Risulta difficile anche mantenere aggiornato il profilo degli interessi dell'utente in quanto periodicamente le persone sono costrette a rispondere a lunghi questionari.

Di fronte a queste problematiche, la tendenza attuale è di porre soprattutto attenzione a quei prodotti di profiling concettuale in grado di creare dei profili utente in modo implicito semplicemente osservando dietro le spalle le azioni dell'utente.

Un esempio è fornito da Letizia (http://lieber.www.media.mit.edu/people/lieber/Lieberary/ Letizia/Letizia.html) guida turistica per il World Wide Web che impara a conoscere i gusti e le preferenze informative dell'utente semplicemente seguendo il suo comportamento di navigazione sulla Rete. Sebbene ci sia una certa sistematicità nelle azioni degli utenti, sistemi di questo tipo richiedono però delle analisi più approfondite. Non è sufficiente mimare le azioni prese dall'utente nel passato, ma occorre anche saper interpretare correttamente il linguaggio naturale per capire quali siano effettivamente gli interessi dell'utente. E costruire agenti di questo tipo, vuoi dire dotarli di una grammatica che gli permetta non solo di esprimere i dati e le regole di ragionamento ma anche di esportare le basi di conoscenza sulla Rete stessa. E' questo il campo dell'ontologia.

L'ONTOLOGIA PER IL WEB

L'ontologia, in questi contesti, non è quella teoria che in filosofia studia i caratteri necessari dell'essere ma è invece un documento o file che normalmente definisce le relazioni tra i termini. La forma più tipica di ontologia per il Web (www.SemanticWeb.org/knowmarkup.html) ha una tassonomia e una serie di regole di inferenza per cui la tassotomia definisce le classi di oggetti e relazioni tra loro.

Le ontologie possono migliorare le funzionalità di Internet in molti modi. Esse possono essere usate in modo semplice per migliorare l'accuratezza delle ricerche: il programma di ricerca, cioè, potrebbe guardare solo quelle pagine che si riferiscono ad un preciso concetto invece che tutte quelle che usano keyword ambigue. Applicazioni più avanzate potrebbero invece utilizzare le ontologie per collegare l'informazione presente in una pagina con la relativa base di conoscenza e/o le regole di inferenza, dando luogo ai cosiddetti agenti semantici.

LA RETE CHE CAPISCE

Supponiamo per esempio che sia necessario rintracciare la signora Bianchi che avete incontrato a una conferenza l'anno scorso. Non ricordate il suo nome ma ricordate solo che lavora presso uno dei vostri clienti e che suo figlio era studente a un master. Un agente di ricerca intelligente potrebbe passare al setaccio tutte le pagine delle persone il cui nome è Bianchi (tralasciando le pagine che trattano di cucina, cuochi eccetera), trovare quella che menziona proprio una delle compagnie presenti nella vostra lista clienti e seguire tutti i link della pagina alla ricerca dei figli della Bianchi per vedere se uno di essi ha per caso fatto il master. L'efficacia di questi software, denominati per l'appunto agenti semantici, aumenterà in misura esponenziale nei prossimi anni. Si prevede infatti che tanto più le macchine saranno in grado di leggere e comprendere il contenuto di una pagina Web in maniera automatizzata, tanto più crescerà il valore reale della rete semantica e tanto più importante sarà disporre di programmi in grado di collegare il contenuto Web proveniente da diverse sorgenti di informazione, processare l'informazione e scambiare i risultati con altri programmi. Molti sono i programmi e gli agenti intelligenti già esistenti su Internet, ma pochi riescono a localizzare correttamente l'informazione. Ciò si deve principalmente al fatto che non esiste un linguaggio standard comune per descrivere un servizio Web in modo che anche altri agenti ne comprendano le funzionalità offerte. II Web semantico, in confronto, è molto più flessibile, in quanto non solo mette in contatto l'agente del produttore e quello del consumatore dando loro un vocabolario comune di comunicazione (scambio di ontologie), ma nello stesso tempo fornisce loro delle capacità di ragionamento per scoprirne di nuove.

I primi passi per sviluppare sistemi di questo tipo e, in particolar modo, per tessere questa rete semantica all'interno della struttura esistente di Internet, sono già stati compiuti.

In un futuro non molto lontano, questi sviluppi entreranno a far parte delle nuove funzionalità della Rete: si avranno macchine in grado non solo di visualizzare i dati, ma anche di processare e comprendere il linguaggio umano.

UN AGENTE QUASI ONNIPOTENTE

A seconda delle caratteristiche e degli scopi delle applicazioni Web, le tecniche di profilazione utente possono essere impiegate per realizzare agenti software con capacità e ruoli molto diversi:

-Assistente e guida per sistemi informativi: un agente può fungere da Cicerone all'interno di un sito di grandi dimensioni, suggerendo argomenti e informazioni di interesse dell'utente, indirizzandolo verso quelle pagine che ritiene soddisfino meglio le sue esigenze informative.

-Commesso virtuale: oltre a soddisfare tutte le domande relative a preventivi, modalità di ordinazione, spedizione e garanzie, un agente può fornire assistenza tecnica, suggerire gli accessori legati al prodotto prescelto, stimolare e guidare il potenziale acquirente proprio come farebbe un rappresentante commerciale in carne e ossa.

-E-teacher: si tratta di agenti con funzioni di tutor o insegnante personale (Teaching Agent). A ogni studente è assegnato un tutor in grado di imparare i suoi gusti e preferenze informative. Man mano che l'utente (studente) interagisce con il sistema, l'agente si crea un profilo dell'utente basato proprio sul suo background culturale, sul suo grado di apprendimento, sui suoi interessi e sulla tipologia di corsi frequentati. Sulla base del profilo così creato inizia poi a comunicare con altri agenti presenti nell'aula per reperire il materiale del corso e per adattare la presentazione alle necessità e ai bisogni informativi dello studente. Le lezioni vengono quindi personalizzate grazie a un meccanismo di interazione continua tra utente e sistema in grado di valutare autonomamente i progressi compiuti da ciascuno studente.

-Guida turistica per il Web: un agente può assistere l'utente nella ricerca di informazioni su Internet affiancandosi in modo collaborativo alle operazioni di browsing e navigazione e segnalando link a siti connessi a ciò che l'utente sta cercando o leggendo in quel momento sullo schermo.

-Medico virtuale: un agente specializzato in una determinata branca medica (quale il trapianto di organi) può per esempio essere utilizzato come medico virtuale per fornire informazioni e consigli a colleghi umani su nuove cure o tecniche di monitoraggio dei pazienti.

-Negoziatore online: avvalendosi della trasparenza dei mercati esistente su Internet, un agente negoziatore può far incontrare la domanda con l'offerta raccordando le richieste degli acquirenti con le offerte delle aziende. Effettuando infatti delle comparazioni in prima persona è in grado di selezionare l'offerta online più conveniente riducendo così i costi delle transazioni e facendo scegliere all'utente i prezzi più competitivi e i prodotti migliori.

-Operatore help-desk e servizio clienti: inserire all'interno di un sito Web un assistente virtuale, disponibile 24 ore su 24 per 365 giorni all'anno, permette di aumentare la qualità e la tempestività del servizio di customer care e di ridurre notevolmente i costi di call center. Un agente infatti è in grado di sostenere migliaia di conversazioni al giorno e le sue risposte sono sempre mirate, dettagliate e aggiornate. Può inoltre inviare o ricevere informazioni via email o Sms e dare un supporto avanzato a problemi complessi con procedure interattive di assistenza utente.

COME "LICENZIARE" L'AGENTE INTELLIGENTE

In Italia la legge 675/96, la cosiddetta legge sulla privacy, impedisce la raccolta e il trattamento dei dati personali senza l'esplicito consenso dell'interessato. Tale consenso è infatti richiesto, ai sensi dell'art.l l della suddetta legge, in tutti i casi di trattamento dei dati personali da parte di privati o di enti pubblici economici e si considera validamente prestato solo se è espresso liberamente, in forma specifica e documentata per iscritto, e se sono state rese all'interessato le informazioni di cui al l'art.10. L'art. 10 a sua volta riconosce alla persona dalla quale sono raccolti i dati il diritto di essere preventivamente informata sulle finalità, le caratteristiche del trattamento e sui propri diritti. Preso atto di tale informativa, il soggetto interessato può comunicare al titolare del trattamento il suo consenso attraverso per esempio un modulo online di registrazione (form) appositamente predisposto. Se non si vuole quindi essere continuamente importunati da un agente intelligente oppure non ci si vuole affidare ai suoi consigli personalizzati, basta semplicemente negare il proprio consenso per essere subito liberi di navigare per la Rete a piacimento.

4.3 Jargon Lingubot

Lingubot è un agente linguistico di nuova generazione in grado di rispondere in tempo reale e con la massima gentilezza e disponibilità alle domande dei navigatori. Come farebbe un operatore umano, anche un Lingubot può descrivere prodotti, accompagnare gli utenti attraverso tutte le fasi di una transazione di commercio elettronico, risolvere problemi tecnici e ricevere ordini di ogni tipo.

L'applicativo è utile per migliorare i rapporti con i visitatori del nostro sito e aumentare la qualità e la tempestività di un eventuale servizio di customer care, grazie ad un assistente virtuale disponibile 24 ore su 24 per 365 giorni all'anno. Potendosi infatti esprimere nel linguaggio di tutti i giorni, i sistemi di questo tipo sono anche in grado di aiutarci nelle procedure di acquisto online, una volta individuati i prodotti, per capire come pagarli, riceverli e quali sono le garanzie post-acquisto. La figura del commesso virtuale è solo una delle tante possibili applicazioni. Lingubot può fungere anche da Cicerone all'interno di un sito Web o di una Intranet di grandi dimensioni, suggerendo argomenti e destinazioni di interesse oppure dando risposte mirate, dettagliate e aggiornate a problemi complessi all'interno di procedure interattive di assistenza o di formazione a distanza. La sua tecnologia di base gli permette di comprendere abbastanza bene il linguaggio naturale. Avvalendosi infatti di un sofisticato sistema, denominato Web engine, è in grado di elaborare le informazioni ottenute dall'utente e prepararne le risposte sulla base di una serie di regole contenute in una base di conoscenza (Knowledge Base). Tale Knowledge Base nel suo formato "basic" riconosce oltre 1000 differenti concetti della lingua italiana, comunque siano espressi, per un totale di svariate decine di migliaia di frasi. Ottimizzata sottoponendola a migliaia di sessioni di dialogo può essere utilizzata come punto di partenza per realizzare sistemi specializzati in uno o più domini di conoscenza. Un esempio è fornito da Sisa (www.my-siemens.com), un Lingubot voluto da Siemens per fornire agli utenti tutte le informazioni che stanno cercando nel mondo della telefonia mobile. Operativo da oltre un anno, Sisa ha sostenuto oltre centinaia di migliaia di conversazioni con risultati davvero sorprendenti e, in particolare, con un tasso di comprensione superiore al 95 per cento. Grazie infatti ad una funzionalità aggiuntiva detta Lingubot Creator, l'applicativo è in grado di accrescere giorno per giorno la relativa base di conoscenza analizzando a posteriori i transcript delle conversazioni avvenute con l'utente. Man mano quindi che l'utente interagisce con il sistema, Lingubot analizza l'input frase per frase e lo confronta con pattern di complessità e rilevanza decrescente fino ad individuare "la" o "le" risposte più opportune. In generale, i pattern di riconoscimento utilizzati sono dati da parole chiave e regole di associazione che possono essere interpretate diversamente a seconda dei pesi associati dal sistema nel corso del dialogo. Una volta individuata la risposta, questa verrà integrata al volo con eventuali dati e/o comandi inviati ad applicazioni esterne. Non sono richiesti download particolari per interagire con un Lingubot ma basta semplicemente un browser Web come Internet Explorer o Netscape.

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