L’INNOVAZIONE DEL CONCETTO DI TENSORE NARRATIVO NELLA COMPUTATIONAL NARRATOLOGY
Luigi Usai
Abstract
La teoria del Tensore Narrativo introduce un paradigma multidimensionale per la modellazione e la generazione automatica della narrazione, superando i limiti dei modelli sequenziali tradizionali. Il framework integra cinque dimensioni — struttura tematica, linguaggio e stile, struttura temporale e ritmo, evoluzione dei personaggi, tonalità ed emozioni — in un’unica rappresentazione tensoriale T∈RF×L×A×S\mathcal{T}\in\mathbb{R}^{F\times L\times A\times S}. Attraverso operazioni di proiezione, somma e slice semantico, il modello abilita analisi approfondite e generazione controllata di contenuti. Si presenta inoltre l’estensione al “Tensorium Cognitivo Universale” (TCU), un metamodelo adattivo per apprendimento continuo, interpretazione olistica e creatività artificiale.
Parole chiave: Tensore Narrativo, computational narratology, tensor algebra, LLM, Tensorium Cognitivo Universale, intelligenza creativa
- Introduzione
La narratologia computazionale ha ampliato gli strumenti analitici con metodi di machine learning, text mining e modelli linguistici avanzati (Pereira et al., 2015; Bertino et al., 2002). Tuttavia, molte proposte rimangono ancorate alla linearità temporale. La teoria del Tensore Narrativo propone di trattare la narrazione come un’entità multidimensionale, capace di rappresentare simultaneamente aspetti semantici, emotivi, stilistici e temporali.
- Fondamenti teorici
- Narratologia strutturale: Genette (1980), Greimas (1966), Barthes (1970).
- Algebra tensoriale: Penrose (2004), Kolda & Bader (2009).
- Architettura Transformer: Vaswani et al. (2017), Devlin et al. (2019).
- Formalizzazione del Tensore Narrativo
3.1. Notazione matematica
T∈RF×L×A×S\mathcal{T} \in \mathbb{R}^{F \times L \times A \times S}
- F = fasi narrative (introduzione, sviluppo, climax, epilogo)
- L = livelli narrativi (trama, personaggi, atmosfera, dialoghi)
- A = attributi qualitativi (tensione, emotività, rivelazioni)
- S = strati semantici (archetipi, conflitti, introspezione)
3.2. Operazioni tensoriali
- Proiezione temporale πf(T)\pi_{f}(\mathcal{T}): estrazione di una singola fase.
- Somma per livello σL(T)\sigma_{L}(\mathcal{T}): aggregazione dell’evoluzione
- Slice semantico σS(T)\sigma_{S}(\mathcal{T}): isolamento di archetipi o conflitti
- Visualizzazione e Manipolazione Dinamica
Strumenti per esplorare il Tensore Narrativo:
- Heatmap Narrative: grafici matriciali che mostrano l’intensità degli attributi narrativi (tema, emozione, ritmo) lungo le fasi della storia, consentendo di identificare picchi emotivi o stilistici.
- Interfacce Interattive: applicazioni desktop o web-based con GUI drag‑and‑drop per modificare in tempo reale i valori tensoriali e osservare immediatamente l’effetto sulla generazione del testo o sulla visualizzazione delle traiettorie narrative.
- Simulazione Evolutiva: timeline dinamiche e grafi animati che tracciano l’evoluzione di personaggi, temi e toni lungo l’arco narrativo, facilitando il debug semantico e il tuning creativo.
Questi strumenti possono essere implementati con librerie di visualizzazione (D3.js, Plotly, Matplotlib) e framework GUI (Electron, Qt, React), integrandosi con l’infrastruttura di generazione automatica per fornire un ambiente di scrittura narrativamente intelligente.
5.1. Pipeline operativa
- Costruzione del tensore narrativo
- Conversione in prompt strutturati
- Generazione con LLM (GPT-4, T5)
- Validazione semantica e stilistica
5.2. Casi d’uso
- Generazione di scene tematiche controllate
- Varianti narrative per storytelling interattivo
- Revisione semantica automatica
- Tensorium Cognitivo Universale (TCU)
6.1. Visione
Il TCU estende il paradigma dalla narrazione alla modellazione cognitiva universale, agendo come tensore adattivo che:
- Apprende in modalità continua (continual learning; Parisi et al., 2019).
- Integra semantica, emozioni e contesto (interpretazione olistica).
- Simula creatività generativa autonoma.
6.2. Applicazioni
| Settore | Applicazione |
| Letteratura | Clustering semantico e analisi stilistica |
| Educazione | Tutor cognitivi personalizzati |
| Filosofia computazionale | Modellazione di argomentazioni platoniche e aristoteliche |
| Neuroscienze | Simulazione di reti cognitive integrate con affettività |
| IA Generativa Creativa | Produzione autonoma di teorie e opere artistiche |
- Implicazioni globali
Il TCU potenzialmente trasforma la scoperta automatizzata: un’“AI creativa” che genera teorie scientifiche e opere artistiche ridisegna la nostra concezione di intelligenza e creatività.
Sfide filosofiche: attribuzione di autorità, responsabilità etica, bias sistemici, rapporto tra coscienza biologica e artificiale.
- Discussione e prospettive
Limiti: iper‑formalizzazione, necessità di corpus tensor‑annotati, scalabilità semantica.
Sviluppi futuri: prototipi in PyTorch/TF, workshop interdisciplinari, call Horizon Europe su AI creativa.
- Conclusioni
Il Tensore Narrativo e il TCU costituiscono un framework di altissimo potenziale trasformativo in narratologia computazionale e epistemologia della conoscenza. Con validazione empirica, potrebbero fondare nuove discipline come la “Geometria Cognitiva Applicata”.
- Collegamenti con il Paper sulle Similitudini Scalabili in Spazi Vettoriali
In questo paragrafo si evidenziano i punti di contatto tra il lavoro di Luigi Usai sui Tensori Narratologici e il paper “Teoria delle Similitudini Scalabili in Spazi Vettoriali Multidimensionali e loro Applicazioni nell’Ottimizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni”:
10.1. Multidimensionalità e Rappresentazione Tensoriale
- Paper ottimizzazione: esplora la riduzione della dimensionalità di spazi vettoriali di grandi modelli di linguaggio, individuando sottospazi a basso rango che preservano relazioni cruciali.
- Tensori Narratologici: introducono tensori multidimensionali per codificare relazioni tra elementi narrativi (personaggi, temi, emozioni).
Entrambi gli approcci sottolineano l’importanza di rappresentazioni ad alta dimensionalità e di tecniche per gestirne la complessità.
10.2. Riduzione della Dimensionalità e Compressione delle Informazioni
- Paper ottimizzazione: propone strategie di compressione che riducono il numero di dimensioni preservando l’informazione (e.g., decomposizioni di Tucker e CP).
- Tensori Narratologici: condensano la narrazione in una struttura compatta, sostituendo sequenze testuali con un’unica matrice tensoriale.
Il parallelismo risiede nella ricerca di rappresentazioni più efficienti: sottospazi a basso rango vs. tensori narrativi che catturano l’essenza del racconto.
10.3. Applicazioni all’IA e al Linguaggio
- Paper ottimizzazione: mira a rendere gli LLM più scalabili ed efficienti dal punto di vista computazionale.
- Tensori Narratologici: abilitano analisi e generazione di testi con ricchezza semantica e controllo stilistico.
Entrambe le linee di ricerca spingono l’IA linguistica verso modelli più potenti e versatili, con ricadute su efficienza e qualità generativa.
Riferimenti
- Barthes, R. (1970). S/Z.
- Genette, G. (1980). Narrative Discourse.
- Greimas, A. J. (1966). Sémantique structurale.
- Propp, V. (1928). Morfologia della fiaba.
- Pereira, F. C. N. et al. (2015). A Computational Approach to Narrative Analysis.
- Bertino, E. et al. (2002). Narrative Intelligence: Theoretical and Empirical Foundations.
- Kolda, T. G., & Bader, B. W. (2009). Tensor Decompositions and Applications. SIAM Review.
- Parisi, G. et al. (2019). Continual Learning: A Review.
- Penrose, R. (2004). The Road to Reality.
- Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need.
- Devlin, J. et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers. (TCU)
5.1. Visione
Il TCU estende il paradigma dalla narrazione alla modellazione cognitiva universale, agendo come tensore adattivo che:
- Apprende in modalità continua (continual learning; Parisi et al., 2019).
- Integra semantica, emozioni e contesto (interpretazione olistica).
- Simula creatività generativa autonoma.
5.2. Applicazioni
| Settore | Applicazione |
| Letteratura | Clustering semantico e analisi stilistica |
| Educazione | Tutor cognitivi personalizzati |
| Filosofia computazionale | Modellazione di argomentazioni platoniche e aristoteliche |
| Neuroscienze | Simulazione di reti cognitive integrate con affettività |
| IA Generativa Creativa | Produzione autonoma di teorie e opere artistiche |
- Implicazioni globali
Il TCU potenzialmente trasforma la scoperta automatizzata: un’“AI creativa” che genera teorie scientifiche e opere artistiche ridisegna la nostra concezione di intelligenza e creatività.
Sfide filosofiche: attribuzione di autorità, responsabilità etica, bias sistemici, rapporto tra coscienza biologica e artificiale.
- Discussione e prospettive
Limiti: iper‑formalizzazione, necessità di corpus tensor‑annotati, scalabilità semantica.
Sviluppi: prototipi in PyTorch/TF, workshop interdisciplinari, call Horizon Europe su AI creativa.
- Conclusioni
Il Tensore Narrativo e il TCU costituiscono un framework di altissimo potenziale trasformativo in narratologia computazionale e epistemologia della conoscenza. Con validazione empirica, potrebbero fondare nuove discipline come la “Geometria Cognitiva Applicata”.
Riferimenti
- Barthes, R. (1970). S/Z.
- Devlin, J. et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers.
- Genette, G. (1980). Narrative Discourse.
- Greimas, A. J. (1966). Sémantique structurale.
- Kolda, T. G., & Bader, B. W. (2009). Tensor Decompositions and Applications. SIAM Review.
- Parisi, G. et al. (2019). Continual Learning: A Review.
- Penrose, R. (2004). The Road to Reality.
- Pereira, F. C. N. et al. (2015). A Computational Approach to Narrative Analysis.
- Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need.