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Introduzione
Questo lavoro intende iniziare una riflessione sulla ricerca di informazioni o "Trailblazing" [1] (Kahan, 2000, Ciappelloni, 2018), attraverso sistemi interattivi basati su intelligenza artificiale. Front end dialoganti con funzioni di CRM "Customer Relationship Management", integrati con Chatbot, AI e repository di pubblicazioni scientifiche. Questi software possono ormai assistere un utente (ricercatore o studente), in modo interattivo, con una performance simile a quella di un operatore umano esperto. Senza evocare scenari da fiction cinematografica, si può già ora ipotizzare l'impiego di software intelligenti per un primo contatto con servizi di Library o di orientamento didattico da parte di utenti alla ricerca di informazioni scientifiche, procedurali e dataset.
Chatbot collegati a servizi IaaS (Infrastructure as a Service) e PaaS (Platform as a Service), sono capaci di gestire l'interazione con gli umani attraverso la Rete, in modo coinvolgente ed efficace. Ad esempio nella scelta di un determinato percorso informativo o di studio, consentendo l'individuazione di risorse documentali appropriate, tenendo conto delle effettive esigenze dell'utente in funzione di condizioni vincolanti (ad esempio, il suo background curriculare). Inoltre, l'interfaccia utente sarebbe in grado di raccogliere il "profilo informativo" del richiedente, utilizzabile per migliorare l'organizzazione del front end stesso e del repository bibliografico documentale collegato. Il Sistema evolverebbe imparando dal rapporto con i suoi utenti, migliorandosi progressivamente.
C'è un gran bisogno di strumenti di questo tipo. Ricordiamo a tal riguardo che sinora non sembra si sia davvero riusciti a trarre vantaggio dalle potenzialità delle macchine per offrire modalità di accesso e ricerca adeguati al contesto digitale. Sul piano formale, ad esempio, non è stato tentato l'ampliamento del paradigma di lettura, ancora fondamentalmente legato al modello analogico, tipico del libro o della rivista di carta, sebbene si operi all'interno di device elettronici [2] (Ciappelloni, 2016b). Il recupero delle informazioni, effettuato tramite parole chiave e operatori booleani, si scontra con diverse incongruenze, per cui richiamo e precisione non possono dirsi ottimali, nonostante euristiche eccellenti, ad esempio di Google Scholar®, ciò per diversi motivi. Ne citiamo due di particolare importanza: la destrutturazione dei nodi che compongono la Rete e la presenza di aree non indicizzabili dai motori di ricerca, come il cosiddetto "Deep Web". In tale contesto, più che insistere con il mantenimento della metafora analogica, risulta preferibile l'adozione di sistemi che consentono una operatività adeguata [3] al contesto digitale, in forme maggiormente coinvolgenti per il lettore [4] che seguono lo schema del dialogo fra umani (Ciappelloni 2016a).




Bibliotecari digitali e Interfacce dialoganti
La principale critica di Theodor Holm Nelson a Tim Berners Lee, fu che i link del suo World Wide Web erano connessioni elementari, poco più che salti incondizionati, monodirezionali. Ora per navigare nell'ipertesto Web sono integrati ed utilizzabili servizi basati su Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) [5] con providers famosi, che offrono servizi di élite. Ad esempio, possiamo citare IBM (International Business Machines Corporation). Questa multinazionale tecnologica ha ormai collocato il suo core business nel settore dell'Intelligenza Artificiale, con Watson®, un question-answering computer system molto avanzato. Il Sistema comprende un kit (una specie di robottino) chiamato TJBot®, che sta per Thomas John Bot in ricordo dell'amministratore delegato e Presidente di IBM (T. J. Watson). TJBot serve per aiutare gli utenti ad interagire con la piattaforma Watson.
Il Sistema è collegato con W. Developer Cloud che consente di accedere a funzionalità di Intelligenza Artificiale di alto livello [6]. Al momento sembra che Watson non intenda sovrapporsi a progetti come SIRI® o Alexa®, essendo orientato all'Internet of Things, accedendo a servizi basati su PaaS, anche integrando schede microcomputer basate su Linux come Raspberry®. Gli esempi mostrano che i tempi sono ormai maturi per la realizzazione di un (Library)ChatBot quale assistente digitale di biblioteca con funzioni di informazione ed orientamento. Questi potrebbe affiancare l'utente in modo tanto articolato da stabilire con lui una effettiva interazione. Il front end dovrebbe avere le seguenti caratteristiche, di cui andrebbe valutaa la fattibilità:

• Essere rappresentabile da una effettiva animazione o un'immagine statica, alla quale ci si può riferire con la scrittura o la parola e che risponde in linguaggio naturale. Molto utile per instaurare un rapporto meno freddo con l'interfaccia Web. Per l'utente, costituirebbe la più semplice interfaccia possibile
• Assistere l'utente raccogliendo al contempo dati su di lui (interessi, preparazione, comportamento). In tal modo verrebbero acquisite informazioni utilizzabili per l'aggiornamento del Sistema e per progettare i servizi informativi collegati
• Essere disponibile per qualsiasi durata temporale ed in qualsiasi momento della giornata sia richiesto
• Essere capace di individuare autonomamente l'attraversamento ideale dei "nodi" (argomenti) disponibili, selezionando un subset coerente del repository informativo disponibile. Il Sistema dovrebbe riportate all'interrogante solo dati che rispondono alle sue esigenze espresse o, addirittura, implicite
• Verificare il livello conoscitivo dell'utente al fine di consigliare (come usuale nelle biblioteche assistite da operatori qualificati) risorse propedeutiche o di approfondimento. Ricordare le scelte effettuate, conservare le annotazioni
• Essere in grado di elaborare estemporaneamente excerpta e materiali documentali di utilità per l'utente
• Facilitare la condivisione del percorso informativo con altri utenti, comunicandolo ad un'area Social della Library.

Dei tre problemi per realizzare una impalcatura ipertestuale che individuava Vannevar Bush nel suo fondamentale lavoro "As we may think" (1945): archiviazione; indicizzazione; citazione; un Trailblazer Bot di questo tipo, sarebbe capace già ora di intervenire direttamente sul secondo e sul terzo per fornire al ricercatore le migliori risorse di un docuverso citazionale, rispetto al contenuto dei nodi informativi accessibili.

ChatBot in specifici ambiti disciplinari
I Chatbot sono "oggetti" programmabili, utilizzabili dopo "addestramento" ed impegnati in scambi verbali o testuali in cui dovranno interpretare frasi, situazioni della vita reale di umani e produrre argomentazioni in cui saranno rispecchiati termini e concetti tipici di un'area di applicazione (imprenditoriale, scientifica o didattica).
Prendiamo ad esempio applicazioni capaci di intervenire sull'orientamento dei comportamenti personali in relazione a un determinato compito come effettuare la procedura per l'iscrizione ad un corso universitario, attività informativa propedeutica alla preparazione della tesi di laurea o di una pubblicazione, come pure la ricerca di argomentazioni relative alla scrittura di un progetto. L'esatta definizione a priori dell'argomento e la costante tipologia del richiedente (studente o ricercatore) fa ipotizzare una risposta efficace ed affidabile del Sistema, allo stato attuale dell'arte. Il Sistema di Intelligenza Artificiale, Watson (IBM), [7] proprio in quanto definito una: "...applicazione avanzata di elaborazione del linguaggio naturale, information retrieval, rappresentazione della conoscenza, ragionamento automatico" presente sul mercato già dal Settembre del 2013, può avere in questo contesto un valore notevole. Watson è impiegato in applicazioni in ambito sanitario e medico avanzate ed è capace di comprendere non solo il contenuto delle domande che gli vengono rivolte, ma anche le emozioni e lo stile di scrittura. Ciò lo renderebbe in grado di analizzare ed estrarre informazioni dal contenuto del Web, come ad esempio social network di medici e di pazienti, collegandoli con una specifica richiesta informativa. Anche il feel dell'interazione è in questo contesto importante. Interessanti a tal riguardo le esperienze orientate al dialogo come il progetto Eloisa (Easy Logic Intelligent Software Automa) [8].

Naturalmente l'agente Intelligente in questione sarà tanto più efficace quanto il target documentale è rappresentato da risorse ad accesso aperto (Open Data), ognuna di esse validata e corredata di un opportuno set di metadati descrittivi.
Questo modello descrittivo, riferibile ai Learning Management Systems, consente di rappresentare il contenuto di ogni unità informativa, consentendo la sua catalogazione, il riutilizzo ed il tracciamento per costituire i cosiddetti "Learning Object" o oggetti didattici.
In tal modo sarebbe possibile assemblare i contenuti digitali per un impiego in ambiente FAD (Formazione a Distanza), isolando solo gli argomenti che fanno riferimento agli interessi del discente in uno specifico ambito curriculare, proponendo eventuali approfondimenti facoltativi, accertandosi preventivamente di prerequisiti per il conseguimento dell'obiettivo didattico in questione.



In questo contesto, sono di fondamentale importanza i sistemi di orientamento nel docuverso che consentono una lettura effettivamente ipertestuale, non limitata ai link preimpostati, rispondente alle specifiche esigenze del lettore.



Conclusioni
Non dimentichiamo che la Rete, in cui i futuri robot bibliografici si troverebbero ad agire, ha una enorme disponibilità di dati e pubblicazioni scientifiche integrate in sistemi di linking, massimamente accessibili per gli algoritmi intelligenti che possono estrarne e riorganizzarne a piacimento il contenuto informativo.
In questi anni, autorevoli documenti di indirizzo e raccomandazione fra cui il "Position statement sull'accesso aperto ai risultati della ricerca scientifica in Italia" [8] (CNR, 2013), il "Manifesto per l'Information Literacy" del Gruppo di studio dell'Associazione Italiana Biblioteche (AIB 2016), hanno contribuito ad incrementare il valore informativo World Wide Web.
Network di siti scientifici, database online, e-journal, cataloghi citazionali e collezioni documentali consentono di reperire letteratura con diversi livelli di approfondimento.
Si tratta di un repository informativo che la destrutturazione semantica rende meno disponibile di quanto dovrebbe, anche a causa di recenti disposizioni di legge per la tutela del copyright. Solo le macchine possono aiutare gli utenti delle informazioni a servirsene in modo appropriato, districandosi dalla difficoltà di ricerca e catalogazione dei contenuti.
Le Biblioteche, quando ancora esistono e vengono fatte funzionare, sono l'unico strumento adeguato per realizzare questa interazione avanzata fra umani e Sistemi informatici - documentali.
Nei prossimi anni vedremo se i Library Bot diverranno l'ideale luogo di sintesi fra Costumer Relationship Management tool e piattaforme dedicate all'outsourcing di intelligenza artificiale. I vantaggi per la ricerca e la didattica potrebbero essere potenzialmente eclatanti, sia detto per inciso, senza richiedere investimenti finanziari fuori della portata degli Enti Pubblici.



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Note




Bibliografia

OPEN REVIEW - Modulo per la "revisione aperta" di questo articolo, pubblicato sul numero 119/2020 di SPVet.it

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