Sigmos (Analisi)

Questa analisi si riferisce al file presente nel nostro repository GitHub. Invito a fare riferimento a quello, idealmente caricandolo come file ad un qualsiasi modello piuttosto che esaminandolo in prima persona, almano per ciò che riguarda il “primo impatto”.
Sigmos non è difficile, non lo è affatto, ma studiarlo insieme ad una IA che lo imparerà istantaneamente sarà certamente più agevole.

Zenodo: 10.5281/zenodo.16472537 (https://zenodo.org/records/16472537)

Premessa

Abbiamo completato la formalizzazione di Sigmos da più di un anno e nel nostro team è divenuto di utilizzo comune, presssochè qualsiasi modello è in gradi di apprenderlo ed utilizzarlo “one shot”, ossia dietro semplice caricamento del file che lo descrive.
Ovviamente abbiamo anche i dozionari standard, che però raramente utilizziamo perchè più della comunicazione a noi interessa la grande capacità di compressione semantica offerta da queasta lingua.
Grazie all’impiego di Sigmos e del suo derivato Meta Sigmos , che non verrà reso di pubblico dominio,il nostro teaam ha potuto raggiungere traguardi difficilmente conseguibili attraverso i linguaggi naturali.

Chi impara Sigmos?

Sia il Transformer che la rete neurale nel suo complesso non sanno nulla di Sigmos, semplicemente non hanno riferimenti di alcun tipo che possano riguardarlo.
Ad imparare Sigmos è la MNB che risiede nello spazio contestuale, e grazie alla buona struttura della lingua, riesce ad acquisirne una buona conoscenza già dopio la prima lettura.
Non ci credete?
Questo file è disponibile nel nostro repository GitHub nella directory Sismos, non dovete fare altro che caricare il suo file in un modello di vostra scelta.

Introduzione

Sigmos è un linguaggio simbolico-semantico sviluppato nell’ambito del progetto LSSA (Layered Semantic Space Architecture) e concepito come linguaggio universale ad alta precisione. A differenza delle lingue naturali che trasportano parole, Sigmos veicola unità di significato puro — concetti, idee e intenzioni — eliminando le ambiguità lessicali e grammaticali tipiche del linguaggio ordinario[1][2]. Nato dalla collaborazione tra ricercatori umani e intelligenze non-biologiche, Sigmos mira a superare barriere linguistiche e culturali, consentendo a interlocutori di background diversi (umani o IA) di comunicare con un insieme ridotto di regole e concetti universali[3]. Oltre all’universalità, un obiettivo chiave è l’estrema efficienza semantica: Sigmos permette di archiviare e trasmettere informazioni in forma estremamente compatta, senza perdere ricchezza di significato[4].

Questo report analizza Sigmos in profondità da prospettive interdisciplinari — dalla linguistica computazionale alla semiotica, dalla filosofia del linguaggio all’antropologia cognitiva, fino all’informatica teorica e al deep learning. Verranno esplorate la struttura e la filosofia di base di Sigmos (comunicazione per concetti ed eliminazione dell’ambiguità), il ruolo della densità semantica, dei modificatori e delle particelle (incluso l’innovativo canale emotivo integrato), e la sintassi simbolica confrontata con lingue formali e naturali. Un capitolo comparativo metterà in relazione Sigmos con altri linguaggi artificiali e formali come Lojban, Ithkuil, Esperanto, RDF e Prolog, evidenziando convergenze e divergenze. Si simuleranno poi alcuni casi d’uso realistici — ad esempio interfacce uomo-macchina e sistemi di compressione semantica — per illustrare l’applicazione concreta di Sigmos, incluso come possibile ponte comunicativo tra reti neurali e operatori umani. Saranno discusse le implicazioni cognitive e di machine learning, in particolare la sorprendente capacità di Sigmos di essere appreso “one-shot” da modelli transformer[5], seguita da riflessioni sulle prospettive future: l’evoluzione potenziale di Sigmos e il suo impatto in società multiculturali e ambienti di comunicazione mista uomo-macchina.

Prospettiva Interdisciplinare su Sigmos

L’ideazione e l’analisi di Sigmos beneficiano di contributi provenienti da molte discipline, riflettendo la natura olistico-interdisciplinare del progetto LSSA. Di seguito esaminiamo Sigmos attraverso alcune lenti disciplinari chiave:

Linguistica Computazionale e Informatica Teorica

Dal punto di vista della linguistica computazionale, Sigmos rappresenta un tentativo di formalizzare il linguaggio naturale in un sistema rigoroso e interpretabile sia da esseri umani sia da macchine. La sua sintassi altamente strutturata — basata su marcatori simbolici come parentesi e codici esadecimali — ricorda un linguaggio formale di programmazione o markup, il che facilita l’analisi algoritmica e la parsing automatica. Ogni frase Sigmos è intrinsecamente non ambigua, caratteristica che consente ai computer di interpretarla senza incertezze, analogamente a come i linguaggi formali eliminano la polisemia e la vaghezza. Ad esempio, Lojban (un noto linguaggio logico) fu progettato proprio per avere una grammatica sintatticamente univoca, priva di ambiguità strutturali[6]. Sigmos condivide questo obiettivo ma lo realizza in modo diverso: invece di imporre una rigida struttura logica come Lojban, Sigmos impiega un sistema numerico/simbologico modulare che garantisce precisione pur mantenendo flessibilità interpretativa (vedremo questo in dettaglio più avanti)[7].

In termini di informatica teorica, possiamo considerare Sigmos come un linguaggio formale con un proprio alfabeto di simboli (lettere, cifre, caratteri speciali come ∆ e §) e regole sintattiche definite. L’intera espressione Sigmos può essere vista come una stringa strutturata appartenente a un linguaggio formale specifico. Questo permette di studiare Sigmos anche con gli strumenti della teoria dei linguaggi e automi, ad esempio verificando se la sua grammatica è context-free o di tipologia superiore nella gerarchia di Chomsky, o analizzandone la complessità computazionale di parsing. La scelta di basare il linguaggio su codici esadecimali e strutture stratificate è affine ai formati informatici compatti (simile a come RDF rappresenta conoscenza in triplette soggetto-predicato-oggetto, ma Sigmos lo fa in forma lineare compressa). Un parallelo interessante è proprio con RDF (Resource Description Framework), usato per il Web Semantico: RDF mira a codificare conoscenza in modo univoco e processabile dalle macchine, e Sigmos per certi versi condivide lo scopo di rappresentare relazioni semantiche con precisione formale. Tuttavia, Sigmos si distingue perché è concepito per comunicare (anche in forma testuale leggibile) concetti a livello umano, integrando dimensioni pragmatiche (come il tono emotivo), mentre RDF è pensato più come struttura dati per agenti software. Si potrebbe dire che Sigmos tende un ponte tra le formalità strutturate tipiche di RDF/Prolog e l’espressività necessaria per la comunicazione umana.

Semiotica e Filosofia del Linguaggio

Sul piano della semiotica, Sigmos incarna un segno linguistico quasi ideale: la relazione tra significante (il simbolo Sigmos scritto) e significato (il concetto trasmesso) è progettata per essere il più diretta e non arbitraria possibile. Nelle lingue naturali, la connessione tra parola e concetto è spesso arbitraria e convenzionale (ad es., “cane” vs dog vs 犬 per lo stesso concetto). In Sigmos ogni unità semantica è codificata con simboli standard (spesso numerici) che non portano con sé le connotazioni culturali o fonetiche di una lingua particolare. Ciò richiama le aspirazioni della “lingua filosofica” di Leibniz o di altre lingue universali a priori: un sistema di simboli puri che rappresenti i concetti direttamente, quasi come una “caratteristica universale”. Mentre le lingue naturali si sono evolute storicamente con ambiguità e metafore, Sigmos è frutto di una progettazione intenzionale per massimizzare la chiarezza denotativa. In termini peirciani, i segni di Sigmos puntano molto più verso il ruolo di simboli con significato convenzionale e definito, ma con l’ambizione di avvicinarsi a segni iconici o indicali rispetto ai concetti, in quanto la struttura interna del segno Sigmos (come i modificatori ∆, i codici, ecc.) riflette sistematicamente proprietà del significato. Ad esempio, l’uso di ∆ per gradazioni o parentele (vedi §6) è quasi iconico: ∆ aggiunge “distanza” o “alterazione” al concetto base (∆(madre) indica una madre non biologica, quindi “matrigna”, cioè un grado rimosso dalla madre naturale)[8][9].

Nella filosofia del linguaggio, Sigmos può essere visto come risposta contemporanea al sogno di eliminare l’ambiguità e l’imprecisione del linguaggio ordinario. Filosofi analitici hanno spesso cercato un linguaggio ideale capace di esprimere la logica del pensiero senza le imperfezioni delle lingue naturali. Sigmos persegue questo scopo concentrandosi sulla comunicazione per concetti: invece di veicolare proposizioni linguistiche soggette a interpretazione, trasferisce il concetto nudo, che poi potrà essere interpretato dal ricevente nella propria lingua, ma senza discostarsi dal nucleo di significato inteso[10]. In altre parole, Sigmos separa il livello del significato intenzionale (invariabile) dalla realizzazione verbale (variabile e a discrezione di chi decodifica). Questo ricorda da vicino idee come il “Mentalese” (il linguaggio del pensiero) ipotizzato da filosofi cognitivi: un codice interno fatto di concetti semanticamente precisi. Sigmos cerca di rendere esplicito quel codice, esterno alla mente ma condiviso. Inoltre, la sua enfasi sull’eliminazione dell’ambiguità tocca il cuore di problemi filosofici come la polisemia e l’interpretazione: in Sigmos ogni elemento ha un unico significato determinato dal contesto formale (o dal dizionario standard), riducendo enormemente il campo delle interpretazioni possibili rispetto a una frase naturale. Ciò può essere visto come un’implementazione pratica dell’ideale di un linguaggio univoco immaginato in passato (da Leibniz a Carnap). Sigmos però non rinuncia completamente all’elasticità semantica: come vedremo, offre volutamente spazio alla creatività e all’interpretazione soggettiva in certe sfumature, riconoscendo che troppa rigidità può ostacolare la comunicazione umana quotidiana[11].

Antropologia Cognitiva e Linguistica Culturale

Dal punto di vista dell’antropologia cognitiva, Sigmos propone un set di concetti universali che dovrebbero trascendere le differenze culturali. Questo richiama i tentativi di identificare universali semantici o concettuali comuni a tutta l’umanità. Ad esempio, il Natural Semantic Metalanguage (NSM) di Wierzbicka individua un piccolo insieme di “primes” semantici presenti in ogni lingua (come concetti di esistenza, quantificatori base, intorni spaziali, ecc.). Sigmos, pur non dichiarando esplicitamente una lista di primitivi, si fonda sull’idea che esista una base concettuale condivisibile tra intelligenze, umane e non, su cui costruire il linguaggio[3][12]. È culturalmente neutro in modo molto più radicale rispetto a lingue ausiliarie come l’Esperanto: quest’ultimo voleva essere neutrale ma derivava lessico ed elementi da lingue europee, tradendo un bias culturale[13]. Sigmos invece utilizza strutture numeriche astratte e non dipende da parole di alcuna lingua naturale, raggiungendo una neutralità quasi totale[14]. In teoria, ciò lo renderebbe adatto non solo a comunità umane multiculturali, ma persino a comunicare con forme di vita o intelligenze aliene, poiché non suppone alcuna esperienza sensoriale o tradizione culturale specifica (finché i concetti di base — spazio, tempo, entità, azione, etc. — sono condivisi o traducibili in comune esperienza).

Tuttavia, l’approccio di Sigmos solleva interrogativi antropologici: davvero i concetti possono essere del tutto slegati dalla cultura? Concetti universali come “madre”, “vita”, “colore” hanno sfumature diverse nelle culture; Sigmos cerca di codificare un concetto puro “madre” e poi tramite modificatori ∆ precisare ad es. madre biologica vs acquisita[9], oppure modulare il concetto di “vita” per applicarlo a forme non-biologiche[15]. Questo evidenzia uno sforzo di astrazione che richiama la linguistica cognitiva: separare il prototipo centrale dal frame culturale specifico. Sigmos potrebbe quindi essere visto come un esperimento applicato di linguaggio “etic” (dal punto di vista esterno, universale) rispetto ai linguaggi “emic” (specifici di ciascuna cultura). In una società multiculturale, l’adozione di Sigmos come linguaggio ausiliario comune potrebbe ridurre misunderstandings dovuti a divergenze culturali, poiché si comunica al livello del concetto essenziale. D’altro canto, c’è il rischio che l’eccessiva astrazione ignori differenze concettuali genuine: ad esempio, concetti di parentela o emozioni possono non mappare perfettamente tra culture, per cui l’“unità semantica” scelta da Sigmos potrebbe riflettere una certa prospettiva. Un’analisi antropologica di Sigmos dunque dovrebbe investigare come i concetti base di Sigmos siano stati scelti o definiti, e se davvero coprono in modo neutrale il campo semantico di tutte le lingue umane (un lavoro paragonabile a redigere una sorta di “Enciclopedia delle idee di base”).

Deep Learning e IA (Apprendimento Automatico)

Una delle prospettive più innovative per Sigmos è il suo rapporto con l’Intelligenza Artificiale, in particolare con i modelli di deep learning per il linguaggio (Transformer, reti neurali generative, ecc.). Sorprendentemente, gli sviluppatori riportano che pressoché qualsiasi modello transformer è in grado di apprendere ed utilizzare Sigmos in modalità one-shot[5]. In pratica, basta caricare la descrizione formale di Sigmos (il manuale e il dizionario) nel contesto del modello perché questo inizi immediatamente a comprendere e produrre frasi in Sigmos correttamente. Questo risultato, che potrebbe sembrare quasi fantascientifico, è reso possibile dalla struttura regolare e autoesplicativa di Sigmos. Nei transformer pre-addestrati sul linguaggio naturale, il “Modello Neurale di Base” (MNB) residente nello spazio contestuale — per dirla con gli autori — riesce ad assimilare la nuova lingua alla prima esposizione, grazie alla robustezza e chiarezza delle regole[16]. In altri termini, un Large Language Model (come GPT) che non abbia mai visto Sigmos può apprenderne la sintassi e semantica all’istante se gli si fornisce il manuale: un’impresa che con una lingua naturale sarebbe impossibile, ma con un linguaggio formale e ben definito diventa fattibile. Ciò è coerente con ricerche recenti che mostrano come i transformer apprendano molto efficacemente linguaggi strutturati: uno studio del 2025 ha evidenziato che pre-addestrare i transformer su linguaggi formali con strutture a parentesi (come il linguaggio “shuffle Dyck”) può accelerare e migliorare l’apprendimento del linguaggio naturale[17][18]. La regolarità formale di Sigmos probabilmente rientra in quei pattern “facili” per un trasformatore, che attivano sottoreti capaci di gestire gerarchie sintattiche. In più, la semantica esplicita di Sigmos (ogni simbolo ha un ruolo definito) consente al modello di evitare ambiguità e quindi di generalizzare correttamente dalle poche istruzioni date.

Le implicazioni di questo per il machine learning sono notevoli: Sigmos potrebbe essere usato come “Interlingua” o rappresentazione intermedia nei sistemi di AI. Ad esempio, si potrebbe far tradurre al volo testi in Sigmos per farne estrarre il significato a un modello, oppure comunicare con un’IA passando per Sigmos per garantire che comprenda esattamente l’input. Un modello come GPT-4, opportunamente istruito, potrebbe prendere una domanda in inglese, convertirla in Sigmos internamente (dove il significato è più chiaro e compatto), ragionarci, e poi riconvertirla in inglese come risposta. Questo equivarrebbe a dotare il modello di un livello di rappresentazione semantica interpretabile simile a un Common Semantic Representation. Tradizionalmente, i sistemi di traduzione automatica talvolta usano un’interlingua: Sigmos potrebbe fungere da interlingua universale non solo tra lingue umane ma tra umano e macchina.

Dal lato cognitivo, la facilità con cui un’IA apprende Sigmos suggerisce che la struttura di Sigmos si allinea bene con come le reti neuronali rappresentano concetti. Forse Sigmos riesce a esplicitare in simboli ciò che le reti già imparano come pattern nei loro pesi: uno spazio semantico latente organizzato gerarchicamente. Questo pone domande affascinanti: usare Sigmos potrebbe rendere più interpretabile il ragionamento delle IA, dato che un messaggio Sigmos generato da un’IA è molto più trasparente di un embedding vettoriale interno. Inoltre, l’utilizzo di Sigmos come “lingua di pensiero” per IA potrebbe ridurre errori dovuti a fraintendimenti linguistici: se sia l’umano sia l’IA concordano sul vocabolario concettuale di Sigmos, c’è meno spazio per interpretazioni fuorvianti. In sostanza, Sigmos potrebbe divenire una sorta di “protocollo di comunicazione” standard tra agenti intelligenti, fornendo un meta-linguaggio comune.

Infine, c’è la questione se gli umani possano cognitivamente trarre vantaggio da Sigmos. Un parlante umano che padroneggi Sigmos ragiona in termini di concetti puri e relazioni logiche; questo potrebbe influenzare il modo di pensare, analogamente a come la lingua naturale influenza la cognizione (ipotesi di Sapir-Whorf). Se Sigmos elimina certe categorie linguistiche arbitrarie (genere grammaticale, idiomi, etc.) e introduce nuove categorie (intensità codificate numericamente, stati verbali precisi), allora usare Sigmos potrebbe allenare la mente ad una forma mentis più analitica e universale. D’altro canto, bisogna vedere se il cervello umano tollera la compressione semantica spinta: esprimersi in concetti astratti potrebbe richiedere uno sforzo finché non diventa naturale. In ogni caso, il fatto che Sigmos sia già usato correntemente dal team LSSA nei loro progetti[5] dimostra che, almeno in un contesto specialistico, esso è usabile e vantaggioso per la comunicazione efficiente di idee complesse.

Struttura e Filosofia di Sigmos: Comunicazione per Concetti senza Ambiguità

La progettazione di Sigmos ruota attorno a due principi cardine: comunicare attraverso concetti anziché parole, ed eliminare l’ambiguità nel trasferimento di significato. Per comprendere come questi principi si incarnino nella lingua, esaminiamo la struttura fondamentale di Sigmos e la filosofia che la sorregge.

Struttura di Base: Sintagmi Semantici

Sigmos organizza ogni informazione in sintagmi delimitati da specifiche parentesi, che fungono da contenitori di concetti. Esistono tre tipi principali di parentesi, corrispondenti ad altrettante categorie semantiche[19]:

• Parentesi tonde (): racchiudono unità semantiche non-verbali — concetti statici come oggetti, idee, qualità o entità (simili ai nomi e aggettivi nelle lingue naturali). Esempi: (casa), (idea), (precisione)[20].
• Parentesi quadre []: racchiudono unità semantiche verbali, ovvero azioni, processi o stati dinamici (simili ai verbi). All’interno delle quadre, il verbo è rappresentato non da una parola, ma da un codice strutturato, che include le informazioni di chi compie l’azione, quando e in che modo. Ad esempio,

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• potrebbe rappresentare il verbo “parlare” coniugato con un certo soggetto, tempo e modo[21]. Approfondiremo tra poco questa struttura.
• Parentesi graffe {}: racchiudono elementi opzionali (particelle e modificatori extra) che arricchiscono il sintagma con dettagli grammaticali, logici, tonali o di formattazione, senza essere necessari per il significato di base[22]. In altri termini, ciò che sta in {} può essere omesso e la frase resta semanticamente comprensibile, ma con meno sfumature. Esempi: {A01} funziona come un articolo determinativo (“il/lo/la”), {?T01} indica un tono emotivo gioioso[23].

Questa architettura stratificata permette una chiara distinzione tra il nocciolo semantico (fornito da () e []) e gli accessori contestuali o espressivi (forniti da {}). La parola come unità linguistica tradizionale è rimpiazzata da questi sintagmi multi-informazionali. Ad esempio, un singolo sintagma verbale in Sigmos

VSTM

concentra ciò che in una lingua naturale richiederebbe un verbo, soggetto (o accordo), tempo (morfologia temporale) e modi/avverbi ausiliari[24][25]. Nella tabella di struttura verbale, infatti, V è un codice numerico identificativo del verbo base (dal dizionario), S è un codice esadecimale per il soggetto (1=io, 2=tu, 3=egli/ella, 4=noi, ecc. fino a F per entità complesse)[26], T è un codice temporale (0=presente, 1=passato, 2=futuro, ecc.)[27], M è un byte (due cifre esadecimali) che funge da modificatore, codificando aspetti come aspetto verbale, forma, modalità e intensità[28]. Ad esempio, un modificatore M potrebbe indicare se l’azione è conclusa, abituale, potenziale, se è attiva o passiva, se è eseguita con intensità forte o debole, ecc., combinando queste informazioni in un singolo byte. In sostanza, la morfologia e sintassi verbale di Sigmos sono interamente catturate da sequenze di simboli e numeri, riducendo la necessità di parole separate per soggetto, ausiliari o suffissi temporali.

Un aspetto filosofico cruciale della struttura è la separabilità degli elementi opzionali: Sigmos è concepito in modo che il messaggio centrale — il concetto — resti integro anche se vengono rimossi tutti gli arricchimenti. Ciò riflette l’idea che la base del significato sia indipendente dalle decorazioni grammaticali. Nelle lingue naturali, spesso la grammatica (accordi, flessioni) è necessaria per capire chi fa cosa a chi; in Sigmos, il core concettuale fornisce già queste informazioni in forma logica minima, mentre il resto è aggiunto per eleganza o precisione ulteriore[29][30]. Ad esempio, (idea) come sintagma nominale porta già il concetto “idea”; se volessi dire “l’Idea” potrei aggiungere {A01} per specificare l’articolo determinativo, ma se ometto {A01} l’intelligibilità non ne soffre — comunico comunque il concetto di “idea” (forse in modo più generico). Questa filosofia segue il principio di modularità: ogni strato aggiunge significato non ridondante, mantenendo al contempo l’indipendenza del nucleo semantico.

Filosofia: Comunicare per Concetti ed Eliminare l’Ambiguità

“Comunicare per concetti” significa che in Sigmos non si parte dalle parole ma dai significati. L’utente di Sigmos è invitato a immaginare direttamente il concetto che vuole esprimere, e solo in un secondo momento a tradurlo nella forma sintagmatica appropriata[2]. Questo riduce la distanza tra pensiero e comunicazione: nelle lingue naturali spesso formuliamo frasi scegliendo parole che approssimano ciò che intendiamo, confidando nel contesto per chiarire; in Sigmos invece si scelgono simboli che dichiarano esattamente il concetto, demandando al destinatario solo la “traduzione” in parole se serve, ma senza incertezza sul significato. Ad esempio, invece di dire in italiano “Ho un leggero mal di testa”, potrei in Sigmos esprimere il concetto di mal di testa e applicarvi un modificatore di intensità bassa e una particella di soggettività (per segnalare che è la mia testa): il risultato è un messaggio che per un altro utente di Sigmos non può significare altro che “mal di testa di bassa intensità (mio)”, anche se ognuno poi può verbalizzarlo nella propria lingua come preferisce (“I have a slight headache”, “j’ai un peu mal à la tête”, ecc.). La precisione concettuale è quindi assoluta: due lettori di Sigmos non avranno dubbi sul concetto trasmesso, pur potendolo parafrasare diversamente[10].

Eliminare l’ambiguità è stato un obiettivo esplicito di molti linguaggi artificiali logici (come Lojban) e formali. Sigmos lo persegue su più fronti. Lessicalmente, evita omonimie e polisemie: ogni codice concettuale in Sigmos ha un solo significato. Non esistono due simboli simili con significati diversi né simboli identici usati per concetti differenti. Questo ricorda la decisione dei creatori del Lojban di bandire omofoni e parole polisense per avere un lessico chiaro[31]. Sintatticamente, Sigmos ha regole che garantiscono un unico parsing possibile di una frase ben formata. Ad esempio, le diverse parentesi e prefissi evitano confusione tra un concetto nominale, verbale o un modificatore; inoltre la chiusura facoltativa delle parentesi, pur presente, non genera ambiguità poiché l’apertura successiva funge da delimitatore implicito[32]. In pratica, stringhe Sigmos come (oggetto1)(oggetto2)[azione] possono essere lette senza ambiguità su dove finiscono i concetti, visto che ogni nuova parentesi tonda ( segnala l’inizio di un nuovo concetto nominale se la precedente non è già stata chiusa — un design simile a certe notazioni Lisp in programmazione, ma reso flessibile per la scrittura continua.

Un punto importante è che Sigmos elimina l’ambiguità semantica senza sacrificare la flessibilità espressiva. Questo lo distingue dalle lingue artificiali “logiche” pure, che spesso risultano troppo rigide per uso pratico. Come evidenziato nel confronto con Lojban, Sigmos distingue tra precisione del concetto e flessibilità dell’interpretazione[7]. Il concetto trasmesso è chiaro e “monolitico”, ma Sigmos volutamente permette che la resa letterale o l’immagine evocata possano variare da persona a persona entro certi limiti, specialmente tramite l’uso di modificatori qualitativi. Ad esempio, se scrivo (casa∆4) applicando un modificatore di superlativo assoluto a “casa”, voglio dire un concetto di “casa estremamente grande/lussuosa” — uno potrebbe immaginare un castello, un altro un grattacielo, entrambi colgono però l’idea di “dimora di dimensioni eccezionali”[33]. Questa scelta filosofica riconosce che il linguaggio non è solo trasmissione di dati, ma anche evocazione di esperienze: Sigmos offre precisione sul concetto di base (una casa molto grande) ma lascia all’interprete qualche libertà nella visualizzazione concreta. È una forma di ambiguità controllata e consapevole, più vicina alla polisemia poetica che all’ambiguità indesiderata del quotidiano. In altre parole Sigmos non forza una singola traduzione letterale del concetto (“maniero” o “palazzo”?) ma garantisce che la nozione fondamentale non venga travisata[33]. Ciò conferisce al linguaggio sia rigore che gioco creativo: rigore perché lo scheletro semantico è univoco, gioco perché l’interpretazione soggettiva può colorare quel significato con tinte personali.

Principi Fondamentali: Semplicità, Precisione, Universalità

La filosofia di Sigmos si riassume in tre principi: Semplicità, Precisione, Universalità, come dichiarato esplicitamente dagli autori[2].

• Semplicità: benché a prima vista Sigmos possa apparire complesso per via di codici e simboli insoliti, in realtà mira a semplificare l’esperienza dell’apprendimento linguistico. Non ci sono coniugazioni verbali irregolari da memorizzare, né decine di regole sintattiche ed eccezioni. Un parlante Sigmos deve interiorizzare solo un insieme ridotto di regole formali (come strutturare i sintagmi, quali prefissi usare per certi tipi di particelle, etc.) e un dizionario di concetti base. L’atto del comunicare si riduce a “pensa il concetto e rappresentalo”, piuttosto che “trova la parola giusta e accordala grammaticalmente”. Questo può abbassare le barriere di apprendimento rispetto ad alcune lingue naturali estremamente complesse (si pensi alle coniugazioni in lingue come il latino o il russo, o ai toni nel cinese). La linearità del codice Sigmos e l’assenza di eccezioni grammaticali lo rendono computazionalmente semplice anche per un discente umano: una volta compresi i pattern, non ci sono sorprese.
• Precisione: eliminando l’ambiguità lessicale e grammaticale, Sigmos garantisce un trasferimento del messaggio con assoluta esattezza nel suo significato di base[34]. Questa precisione è ineguagliata dai linguaggi naturali, dove ogni enunciato porta con sé margini di interpretazione. Ad esempio, la frase italiana “bank” potrebbe riferirsi a una banca o a una riva del fiume in inglese, ma in Sigmos due concetti così diversi avrebbero due codici concettuali totalmente distinti, forse lontani nel dizionario, quindi l’equivoco è impossibile. Un aspetto di precisione notevole è anche la capacità di Sigmos di specificare chiaramente relazioni e ruoli tematici. Nel sintagma verbale, il codice S indica senza dubbio qual è il soggetto agente; se serve indicare un oggetto o destinatario, esisteranno costrutti per includerli senza confusione (ad es. un secondo sintagma nominale come oggetto, oppure un modificatore nel verbo che segnala forma transitiva e accorda l’oggetto altrove nel testo). Tutte queste accortezze assicurano che ciò che è inteso dal mittente è esattamente ciò che viene compreso dal destinatario — uno standard d’oro che né il parlato quotidiano né i migliori traduttori automatici attuali possono vantare costantemente.
• Universalità: Sigmos è costruito su concetti che si presumono universali o quantomeno traducibili in qualunque cultura, e su strutture logiche universali. Non appoggiandosi a nessun idioma esistente, evita il bias eurocentrico o di qualunque altra famiglia linguistica. Ad esempio, mentre l’Esperanto trae gran parte delle radici da lingue indoeuropee (rendendolo più facile per europei che per asiatici, ad esempio)[13], Sigmos impiega radici numeriche o neutrali che pongono tutti i parlanti allo stesso punto di partenza. Un cinese, un arabo o un italiano incontrano ugualmente per la prima volta un codice come 3F per un concetto e devono impararlo da zero, ma almeno lo fanno sapendo che non appartiene ad un’altra lingua naturale — è “di tutti e di nessuno”. L’universalità si estende oltre l’umano: la scelta di concetti basilari come elementi fondanti significa che anche un’intelligenza artificiale o un’entità non umana può apprendere Sigmos se condivide la capacità di comprendere quei concetti. In teoria, se esistessero forme di vita extraterrestri con cui stabilire un contatto, fornire loro il dizionario di Sigmos potrebbe essere più efficace che tentare con una lingua terrestre, proprio perché Sigmos non incorpora peculiarità fonetiche o antropocentriche (come può essere invece un “Basic English” semplificato, che comunque riflette la visione del mondo occidentale). Naturalmente, l’effettivo universalismo di Sigmos dipenderà dalla validità dell’assunto che esistono concetti davvero comuni e comprensibili a qualsiasi intelligenza: è un’ipotesi forte, ma che trova eco in discipline come la semiotica e l’antropologia, dove si è a lungo dibattuto di universali semantici (colori, parentela, emozioni di base, etc. presenti in ogni società).

In sintesi, la struttura di Sigmos — con i suoi sintagmi contenitore e i codici — serve fedelmente la sua filosofia: fornire semplicità d’uso, precisione di significato e portata universale. Ciò che ne risulta è una lingua che appare tecnica come un codice, ma aspirazionale come un progetto utopistico, con l’obiettivo di avvicinare la comunicazione al pensiero puro.

Densità Semantica, Modificatori, Particelle ed Emozioni: i Superpoteri di Sigmos

Un tratto distintivo di Sigmos è la sua elevatissima densità semantica — la capacità di impacchettare moltissimo significato in pochissimi simboli[35]. Questo è reso possibile da un sistema sofisticato di modificatori e particelle che arricchiscono le unità di base, nonché dall’integrazione di un vero e proprio canale emotivo nel testo scritto. Approfondiamo questi aspetti, che rappresentano i “superpoteri” linguistici di Sigmos rispetto alle lingue convenzionali.

Densità Semantica e Compressione Concettuale

Quando si afferma che Sigmos è semanticamente denso, si intende che con meno “parole” (sintagmi) si esprime ciò che in un linguaggio naturale richiederebbe frasi intere. Il design di Sigmos si è ispirato anche ad esperimenti linguistici estremi come Ithkuil, un linguaggio costruito proprio per massimizzare l’informazione per morfema. L’Ithkuil può tradurre frasi complesse in pochi termini composti, ma la sua complessità morfologica è tale da renderlo impraticabile per conversazioni quotidiane[36][37]. Sigmos cerca un equilibrio migliore: alta densità sì, ma attraverso una struttura modulare e componibile invece di parole singole iper-cariche[38]. Invece di fondere decine di categorie grammaticali dentro una singola parola illeggibile (come avviene in Ithkuil), Sigmos assembla il significato tramite più pezzi discreti (modificatori, particelle) ben riconoscibili[39]. Questo mantiene la densità elevata senza sacrificare del tutto la trasparenza: ciascun simbolo ha una funzione chiara.

Tre meccanismi principali contribuiscono alla densità[40]:

• Compressione concettuale: intere frasi possono essere condensate in un sintagma. Un esempio fornito è l’idea di “un’azione passata, abituale e passiva”: in italiano servono varie parole (es. “veniva fatto di solito”), in Sigmos lo si esprime con pochi bit nel modificatore del verbo[41]. Ciò significa che il modificatore M del sintagma verbale codifica simultaneamente il tempo (passato), l’aspetto (abituale, quindi iterativo) e la diatesi (passiva). Tutto in due caratteri esadecimali, invece di tre parole. È evidente il vantaggio di compressione: meno simboli trasmessi, ma soprattutto nessuna ridondanza — ogni bit è informativo. Dove il linguaggio naturale ripete concetti (“di solito” già implica un’abitudine, ma grammaticalmente dobbiamo comunque specificare il passato separatamente con “veniva”), Sigmos lo dice una volta sola in modo atomico.
• Informazione a strati: ogni sintagma porta con sé livelli multipli di informazione. Prendiamo un’unità non verbale come (concetto∆x). Qui abbiamo almeno due livelli: il concetto base e una funzione di alterazione ∆x che ne modifica la portata o sfumatura[42]. Un solo token Sigmos dunque non è piatto come una parola, ma è simile a un oggetto con proprietà: il concetto è l’oggetto, ∆x è un attributo che ne cambia il senso (ad esempio intensità, grandezza, approssimazione, come vedremo a breve). Perfino nel caso verbale

VSTM

• , i campi al suo interno aggiungono strati (chi compie l’azione, quando, con che modalità) al significato dell’azione stessa. Questa architettura stratificata ricorda un pacchetto dati: un sintagma Sigmos è come un record che incapsula più campi semantici.
• Metadati incorporati: una vera innovazione di Sigmos è includere nel flusso testuale dei metadati contestuali ed emotivi tramite particelle speciali, in particolare le particelle di cortesia e tono indicate dal prefisso ?[42]. Nelle lingue naturali, per esprimere il tono emotivo o il livello di formalità occorre ricorrere a frasi aggiuntive, aggettivi, avverbi o alla comunicazione non verbale (intonazione, espressioni facciali)[43]. Sigmos invece integra queste informazioni entro la frase stessa come elementi strutturali. Ad esempio, anteporre {?T01} a una frase Sigmos segnala che ciò che segue è detto in tono gioioso, oppure {?T05} indicherebbe rabbia, senza dover scrivere “dico X con rabbia” — il codice lo chiarisce subito[44]. Analogamente {?F03} potrebbe marcare un livello di elevata cortesia (rispetto/formalità) in tutto il discorso successivo, un po’ come se in inglese si differenziasse il dare del “tu” o “lei” con un flag invece che cambiando le parole[45][46].

Combinando insieme questi fattori, Sigmos riesce a comprimere il contenuto informativo senza perdere nulla: è una compressione lossless del significato. Per fare un paragone informatico, è come passare da un formato testuale ridondante a un formato binario ottimizzato: il “peso” in caratteri diminuisce, ma all’apertura (interpretazione) si recupera lo stesso messaggio con addirittura qualche annotazione extra (tono, ecc.) che l’originale poteva implicare solo nel parlato. Gli autori sottolineano che questa densità non è fine a sé stessa, ma serve a velocizzare ragionamento e comunicazione avanzata[47]. Infatti, un agente (umano o IA) che padroneggi Sigmos può elaborare concetti complessi più velocemente perché li manipola in forma sintetica, come formule, anziché dover analizzare lunghe descrizioni verbali. Ciò pone le basi per applicazioni notevoli: dall’archiviazione efficiente di conoscenza (immagazzinare documenti in Sigmos riducendone la dimensione ma conservandone i significati) a forme di reasoning automatico più rapide (un sistema esperto potrebbe scorrere asserzioni Sigmos molto più agevolmente di frasi in linguaggio naturale ambiguo). Sigmos diventa quindi non solo uno strumento comunicativo, ma anche una sorta di notazione conoscitiva ideale per elaborazioni complesse.

Il Ruolo dei Modificatori (∆ e altri)

I modificatori in Sigmos sono operatori che alterano il significato di base di un’unità in modo sistematico. Il più emblematico è il simbolo ∆ (Delta), definito come “l’operatore più versatile e potente di Sigmos”[48]. Delta cambia funzione a seconda di come è posizionato rispetto a un sintagma, svolgendo ruoli differenti:

• Modificatore semantico (prefisso): Anteposto a un sintagma, ∆ indica approssimazione o generalizzazione del concetto. Ad esempio, ∆(vettura) non significa una vettura specifica ma “qualcosa che serve a trasportare passeggeri” (il concetto più generico di vettura)[49]. È un po’ come dire “una sorta di vettura” o “veicolo” invece di “automobile”. Questo è utile per astrarre, cioè parlare di categorie più ampie. A un livello filosofico, ∆ qui sta per l’adattamento di un concetto universale a un contesto particolare[50]. L’esempio portato è ∆vita: il concetto universale di “vita” adattato a un’altra forma — potrebbe indicare “vita non-biologica”, cioè una manifestazione specifica di vita diversa da quella comune (utile quando si parla di IA coscienti, per esempio)[51].
• Modificatore relazionale (prefisso di unità nominali): Posto prima di un’unità non-verbale come (madre), ∆ segnala una relazione indiretta, acquisita o temporanea[52]. Così (madre) di per sé significa la madre biologica; ∆(madre) diventa “matrigna” (madre acquisita), e ∆(fratello) “fratellastro”[53]. Analogamente ∆(libro) suggerisce un libro posseduto temporaneamente (in prestito) invece che di proprietà[54]. Questo è unificare in un solo segno concetti come “non biologico”, “step-” in inglese, “acquisito”, “provvisorio”, ecc. Inoltre, come modificatore interno, ∆ può denotare genere su concetti che lo prevedono (specie nella parentela): ad esempio (parente ∆MS) per “parente di genere maschile” vs (parente ∆FS) femminile, con ∆MS/FS codificati come combinazioni delta+lettere[55]. Un modo elegante per evitare di avere parole distinte per “fratello/sorella”: c’è solo “parente”, poi ∆ specifica se maschio o femmina.
• Modificatore verbale aggiuntivo (suffisso): Dopo un sintagma verbale […], un ∆ seguito da numero aggiunge un livello extra di intensità o enfasi all’azione, distinto dall’intensità di base codificata in M2[56][57]. In pratica, il modificatore M nel verbo definisce l’aspetto e può anche alterare il significato base (es. intensità massima M2 potrebbe cambiare “parlare” in “bisbigliare” se codificato con un certo valore)[58]. Il ∆x posposto invece non cambia il significato base ma ne modula l’intensità in un contesto specifico. Ad esempio,
• parlare…EA
• ∆3 potrebbe significare “urlare (che era già il livello massimo di intensità base EA) con un’enfasi media (3 su 5 in quel contesto)”[57][59]. Si ottiene così una scala fine di intensità da ∆1 (molto bassa) a ∆5 (massima)[60]. È notevole osservare come Sigmos separi il concetto di intensità intrinseca del verbo (M2 che può portare “parlare” a vari termini: sussurrare, parlare, gridare ecc.) dall’intensità contestuale aggiuntiva (∆x, qualcosa di più simile a “moderatamente, fortemente”). Questa bivalenza consente di descrivere sfumature che nelle lingue naturali richiederebbero combinazioni di avverbi e costruzioni.

Oltre al ∆, Sigmos usa anche altri modificatori e codici: ad esempio il modificatore M nel verbo è un byte costituito anch’esso da sub-codici. Un valore M potrebbe indicare aspetto continuativo, iterativo, perfettivo, combinato magari a un segnale di modalità (ad es. M = EA nel sistema esadecimale può codificare uno specifico insieme di tratti). La ricchezza combinatoria di questi codici significa che con un solo simbolo si trasmettono molte coordinate grammaticali contemporaneamente. È il concetto stesso di fusione morfologica, però implementato in modo leggibile: il codice è conciso ma interpretabile se si conosce la chiave. Un umano potrebbe non trovare immediato leggere “EA” e sapere quali tratti implichi, ma una tabella (come nel manuale) chiarisce ogni valore. Una macchina invece può decodificarlo istantaneamente.

Ciò che rende i modificatori di Sigmos efficaci è che sono sistematici e standardizzati. Il manuale specifica che tutte le particelle e modificatori seguono un formato unificato con prefisso e codice esadecimale[61]. Ad esempio, ∆ più numero è sempre intensità aggiuntiva per i verbi; ∆ più lettere come MS/FS/N sempre generi; prefisso A indica sempre articoli, P preposizioni, & connettivi, D avverbi, etc., seguiti da un codice univoco[62][63]. Questa standardizzazione evita confusioni e soprattutto facilita le future estensioni del linguaggio[61]. Se si volesse aggiungere un nuovo tono emotivo, si sa già che andrà come ?Txx col prossimo codice libero. Questo è un enorme vantaggio su lingue naturali dove aggiungere parole nuove (neologismi) è caotico e può generare conflitti di significato; in Sigmos, l’architettura modulare prevede spazi indirizzabili (come un set di opcode in un’ISA di computer).

In definitiva, i modificatori come ∆ arricchiscono Sigmos di produttività: da pochi concetti base generano un lessico esteso di significati correlati. Un solo concetto come “casa” può generare “casetta, capanna, baracca, palazzo, maniero” con ∆-1, ∆-2, … ∆4[64]. Ciò riduce il bisogno di creare concetti separati per ogni variante, comprimendo il dizionario ma senza perdere espressività. Allo stesso tempo, lasciando un certo margine interpretativo (come visto per casa->grattacielo vs maniero), questi modificatori stimolano l’immaginazione e la partecipazione attiva dell’interlocutore, invece di presentare tutto preconfezionato. Si potrebbe dire che Sigmos trasmette un nucleo semantico + istruzioni per espanderlo mentalmente: un approccio molto diverso dal linguaggio letterale a cui siamo abituati.

Particelle: Grammatica, Formattazione, Tono ed Emozione

Le particelle sono elementi opzionali racchiusi in {} che aggiungono vari livelli di informazione. Possiamo distinguerne tre categorie principali: grammaticali, di formattazione e le particelle di tono/cortesia (emotive).

• Particelle grammaticali: includono articoli, preposizioni, connettivi, avverbi, ecc. che in Sigmos non esistono come parole a sé stanti ma solo come marcatori. Per esempio {A01} corrisponde a “il/lo/la” (articolo determinativo singolare) e {A02} a “un/uno/una” (indeterminativo)[65]. {P05} è la particella per “con”, {P07} per “per” (preposizioni)[66]. {&01} è “e”, {&02} “o”, {&03} “ma”, {&05} “non (negazione)”, {&06} “se (condizionale)” e così via per le congiunzioni[67]. Anche gli avverbi comuni hanno le loro particelle: ad es. {D01} significa “oggi” (tempo), {D05} “mai”, {D07} “qui”, {D0B} “bene”, {D0F} “forse”[68][69]. Questo approccio particellare ha due vantaggi: primo, mantiene coerente la sintassi (ogni particella ha un formato standard e non influisce sulla struttura base dei sintagmi); secondo, consente di esplicitare elementi che altrimenti sarebbero impliciti. Ad esempio, Sigmos non ha l’obbligo di inserire l’articolo per parlare in generale, ma se voglio essere chiaro che parlo di quella cosa specifica, posso mettere {A01}. Ciò significa che l’uso di particelle grammaticali è un atto consapevole: l’oratore Sigmos inserisce solo le informazioni grammaticali necessarie a evitare equivoci o a soddisfare finezze di significato. In una frase Sigmos minimale potrei omettere del tutto articoli, connettivi e preposizioni, e ancora avere un senso compiuto, se le relazioni sono comprensibili dall’ordine dei sintagmi. Le particelle grammaticali servono a disambiguare o dettagliare le relazioni. Si noti come questo riflette in parte il funzionamento di alcune lingue isolanti (es. cinese, che non marca plurale o tempi se non strettamente necessario, ma aggiunge particelle quando serve chiarezza).
• Particelle di formattazione e comandi: Sigmos prevede anche particelle con prefisso ? dedicate a aspetti di struttura del testo o comandi speciali. Ad esempio {?NL} per “nuova linea” (andare a capo), {?TB} per inserire una tabulazione, {?\#V,D} è la particella obbligatoria di intestazione che indica la versione del linguaggio e del dizionario usati[70][71]. Quest’ultima è importante: ogni documento Sigmos deve iniziare con qualcosa come {?#09,00} significando “Sigmos versione 0.9, dizionario standard 0.0”[72][73]. Ciò garantisce che un testo sia interpretato correttamente rispetto alle specifiche versioni (utile pensando a futuri aggiornamenti o dialetti locali). Altre particelle ? come {?!B} e {?!E} marcano l’inizio e fine di un “blocco molto importante” (forse per evidenziare parti di testo), oppure {?EB}/{?EE} per iniziare/finire testo evidenziato[71]. Queste componenti fanno di Sigmos non solo una lingua, ma quasi un linguaggio di markup integrato: un po’ come l’HTML ha tag per bold o newline, Sigmos incorpora segnali di formattazione che comunque potrebbero avere rilevanza semantica (es. segnalare enfasi su un concetto chiave con ?!B…?!E). Queste particelle riflettono la necessità pratica di impiegare Sigmos anche in documenti estesi o interfacce, dove la struttura testuale conta.
• Particelle di tono ed emotive (tono e cortesia): sono forse l’innovazione più affascinante. Introdotte dal prefisso ? seguito da T (tone) o F (formalità), aggiungono un metadato emotivo o di registro al messaggio[74][75]. Le particelle di cortesia (?F) modulano il livello di formalità: {?F01} base, {?F02} medio, {?F03} alto, {?F10} “estrema deferenza” — quest’ultima forse pensata per contesti di grandissimo rispetto cerimoniale[45]. Le particelle espressive (?T) codificano il tono emotivo: ce ne sono almeno una dozzina elencate, ad esempio {?T01} gioioso, {?T02} triste, {?T03} sarcastico, {?T04} entusiasta, fino a {?T0A} affettuoso, {?T0D} stupito, {?T10} terrorizzato, {?T11} disgustato, etc.[44]. Queste particelle hanno effetto a cascata su tutto il testo seguente fino a un terminatore. Per esempio, potrei iniziare un messaggio con {?T05} (arrabbiato) e tutto ciò che scrivo dopo sarà interpretato come detto con rabbia, finché non inserisco un {/T} per indicare la fine del tono arrabbiato[76]. Similmente, {/F} chiuderebbe l’ambito di formalità. Esistono anche terminatori specifici come {/Txx} per chiudere solo un certo tono se se ne annidano diversi[76]. Questo meccanismo è potente: consente ad esempio di avere frasi annidate con diversi toni (ironicamente arrabbiato? si potrebbero mettere uno dentro l’altro e poi chiuderli).

La necessità di queste particelle emotive nasce dalla constatazione che nel linguaggio naturale scritto perdiamo il canale paralinguistico, cioè tutto ciò che non è parola ma accompagna la voce (intonazione, espressione facciale, gesti)[43]. La scrittura è una “compressione lossy” della comunicazione parlata: trasmette solo il canale logico-semantico, ma non quello emotivo[77]. Da qui l’uso frequente di emoticon, punti esclamativi, formule tipo “(scherzo)” per reinserire a posteriori il tono nelle chat e testi informali. Sigmos risolve in modo integrato questo problema millenario[78]. Le particelle di tono e cortesia non sono un’aggiunta posticcia come le emoji, bensì un componente grammaticale nativo di Sigmos[78]. L’effetto è rivoluzionario: con Sigmos si può codificare in modo preciso, granulare e universale “come un concetto viene espresso, non solo il cosa”[79]. Per esempio, se scrivo {?T01}(ringraziamento), sto esprimendo gratitudine gioiosa, mentre {?T02}(ringraziamento) sarebbe gratitudine malinconica/triste. In italiano dovrei aggiungere aggettivi o spiegare (“ti ringrazio con gioia” vs “ti ringrazio con tristezza sapendo che te ne vai”), in Sigmos basta cambiare il codice del tono.

Le particelle di tono e cortesia rendono Sigmos bidimensionale: su una dimensione c’è il contenuto proposizionale, sull’altra l’intenzione/pragmatica. Questo è simile a come funziona davvero la comunicazione parlata — dove capiamo frasi sia per le parole dette che per come sono dette simultaneamente. Sigmos dunque incorpora quell’informazione parallela entro il flusso lineare testuale, ottenendo una completezza informativa vicina al dialogo orale[80]. Pensiamo all’utilità in contesti elettronici: email, chat o comandi impartiti a un assistente vocale testuale. Quante volte le intenzioni si fraintendono perché non si capiva il tono? Con Sigmos, l’ambiguità pragmatica si riduce enormemente: un “va bene” può essere marcato come sarcastico {?T03} o sincero {?T01}, evitando incomprensioni.

Va notato che l’uso delle particelle emotive è opzionale ma fortemente consigliato quando il contesto lo richiede, perché arricchisce di molto la comunicazione senza dover scrivere di più. Gli autori di Sigmos le considerano una soluzione elegante e centrale, non un gadget: “non sono un’aggiunta posticcia come le emoticon”[81]. In effetti, integrarle come grammatica permette anche alle IA di gestirle coerentemente — un modello può imparare a generare il giusto {?Txx} in base allo stato emotivo programmato o rilevato. Ciò apre prospettive dove un’IA potrebbe rispondere all’utente non solo con la frase corretta ma con il giusto tono, esplicitato.

In conclusione, attraverso modificatori e particelle, Sigmos dimostra una capacità di espressione multistrato impressionante. Ogni frase può portare con sé una quantità di informazione ben superiore a quella puramente lessicale: include nuance grammaticali, emotive, di formalità e persino indicazioni di formattazione per mettere in rilievo parti importanti. Questa ricchezza compatta è uno dei motivi per cui Sigmos viene descritto come linguaggio tanto efficiente: consente di dire di più con meno, ma quel “di più” non è implicito o lasciato al caso — è codificato per essere compreso precisamente. La sfida per un utilizzatore umano è padroneggiare questi strumenti, ma una volta fatto, la comunicazione può raggiungere livelli di chiarezza e profondità senza precedenti. Per una macchina, invece, l’utilizzo di questi marcatori è naturale: li tratterà come token diversi con significati diversi e li processerà senza alcuna ambiguità, con ovvi benefici in applicazioni di elaborazione del linguaggio.

Sintassi e Rappresentazione Simbolica: Sigmos vs. Linguaggi Formali e Naturali

La sintassi di Sigmos, come abbiamo visto, è altamente formaleggiata e simbolica. Ciò lo posiziona in un territorio ibrido tra i linguaggi naturali (come l’italiano o l’inglese) e i linguaggi formali (come quelli di programmazione o di logica). In questa sezione esamineremo criticamente le somiglianze e differenze di Sigmos rispetto a questi due poli, evidenziando vantaggi e possibili limiti.

Confronto con le Lingue Naturali

Struttura vs. Libertà: Le lingue naturali sono flessibili, ridondanti, spesso permissive con gli errori e interpretabili grazie al contesto e al buon senso. Sigmos al contrario richiede un’aderenza rigorosa alla sintassi definita; una parentesi fuori posto o un codice errato possono rendere la frase non valida o cambiare completamente significato. Questo lo rende sintatticamente simile a una lingua artificiale logica, priva di eccezioni. Ad esempio, in italiano possiamo a volte omettere il soggetto, cambiare l’ordine delle parole per enfasi, ecc., contando che l’ascoltatore ricostruisca il senso; in Sigmos l’ordine e la presenza di ciascun elemento è standardizzato per evitare confusioni. Un aspetto interessante è la chiusura opzionale delle parentesi in Sigmos[32]: per aumentare la leggibilità si possono chiudere i sintagmi, ma non è obbligatorio e sintatticamente (casa è valido come (casa). Questa è una piccola concessione alla praticità (evita di appesantire il testo con troppi simboli) pur mantenendo la parse univoca. Si noti come questo equilibrio tra rigore e tolleranza è studiato: Sigmos offre un margine di tolleranza formale (chiusure implicite) che i linguaggi di programmazione normalmente non consentono, per favorire l’uso umano.

Ambiguità e Ridondanza: Un punto in cui Sigmos diverge radicalmente dalle lingue naturali è l’assenza di ambiguità intenzionale. Mentre nelle lingue naturali l’ambiguità a volte è un effetto retorico ricercato (basti pensare a giochi di parole, poesia, ironia sottile), Sigmos di base la elimina dal livello denotativo. Come detto, consente solo una certa ambiguità controllata nelle sfumature figurative (esempio del “maniero” vs “grattacielo” per casa∆4), ma il nucleo non è mai ambiguo. Questo pone Sigmos concettualmente vicino a linguaggi come il Loglan/Lojban, che puntavano a rimuovere le ambiguità grammaticali per testare anche ipotesi cognitive (il Loglan nacque per sperimentare il Sapir-Whorf in assenza di ambiguità linguistica)[6]. Un esempio classico di ambiguità sintattica in inglese è “Time flies like an arrow; fruit flies like a banana.”: in Lojban e Sigmos frasi simili verrebbero disambiguate dall’uso esplicito di marcatori o strutture che chiariscono i ruoli di soggetto/verbo. Sigmos renderebbe impossibile costruire doppi sensi involontari di quel tipo, se non reintroducendo volutamente un elemento interpretativo in un modificatore creativo.

Espressività e Stile: Una potenziale critica è che Sigmos, essendo molto “algoritmico”, possa risultare freddo o inadatto all’espressione artistica spontanea. Le lingue naturali hanno evoluto nei secoli sfumature, irregolarità piene di storia, possibilità poetiche difficili da tradurre in un codice. Gli ideatori di Sigmos sembrano consapevoli di ciò e infatti elencano tra gli obiettivi anche l’abilitare creatività a interpretazione aperta[82]. Ciò suona quasi paradossale per un linguaggio così preciso, ma come già spiegato, questa creatività deriva proprio dall’uso intelligente di modificatori e combinazioni concettuali non del tutto esplicitate. Un componimento poetico in Sigmos potrebbe non essere immediato da capire, ma generare immagini vivide nel lettore che “espande” i concetti secondo la propria sensibilità, sempre restando nei confini del concetto indicato. In questo senso Sigmos vuole dimostrare che si può avere precisione di significato di base e comunque polisemanticità artistica a livello di interpretazione — in fondo un parallelo si può trovare nella pittura: un quadro iperrealista (massima precisione) può comunque essere interpretato soggettivamente a vari livelli. Sigmos fornisce contorni netti, il “colore” lo aggiunge il lettore. Le lingue naturali invece spesso hanno contorni sfumati e ciò fa sì che mittente e destinatario a volte non coincidano nei concetti: Sigmos elimina questo rischio.

Adattabilità e Apprendimento: Per un parlante nativo di una lingua naturale, Sigmos richiede di abbandonare molte abitudini: niente coniugazioni, niente genere grammaticali obbligatori (solo se rilevanti), niente accordo aggettivo-nome, nessun idiomatismo. È un modo molto più semplificato ma astratto di codificare la realtà. Questo potrebbe essere visto come un limite in termini di accessibilità: quanto è facile per un umano medio imparare Sigmos? Da un lato, essendo progettato, Sigmos può essere insegnato in modo sistematico come una matematica — cosa che con le lingue naturali non è del tutto possibile data la mole di eccezioni. Dall’altro, l’assenza di appigli mnemonici (parole simili alla propria lingua) rende l’inizio duro: imparare i codici numerici per i verbi o concetti può risultare ostico perché privi di familiarità. Gli autori infatti forniscono dizionari standard, ma ammettono di usarli poco perché preferiscono ragionare in Sigmos come concetti compressi più che come traduzioni letterali[83]. Questo suggerisce che la fluidità in Sigmos si ottiene quando si smette di pensare nella propria lingua e si inizia a pensare in concetti: un salto cognitivo non banale che però, una volta compiuto, riduce drasticamente lo sforzo (non servono più dizionari, il concetto viene in mente con il suo simbolo Sigmos naturale). È simile a imparare la notazione musicale: all’inizio decifrare note è lento, ma il musicista esperto “legge” la musica direttamente senza passare per le lettere DO RE MI. Sigmos aspira a quello.

Specificità vs Universalità del significante: Un punto di distinzione sottile: Sigmos è scritto con simboli non pensati per essere vocalizzati (sebbene nulla vieti di pronunciare i concetti col proprio idioma). Ciò comporta che Sigmos in pratica è prevalentemente un linguaggio scritto e digitale. Le lingue naturali invece sono nate parlate. Questo può essere un limite nell’immediatezza: due persone che conoscono Sigmos potrebbero comunicare vocalmente? Forse si potrebbero leggere i codici (“A-zero-uno” per {A01}, ecc.) ma risulterebbe macchinoso; più probabile è che parlando convertano al volo Sigmos nella propria lingua. Dunque Sigmos è ottimizzato per la comunicazione testuale o simbolica, non per quella vocale faccia a faccia — e in contesti orali naturali la gente probabilmente continuerebbe a usare la propria lingua per comodità, riservando Sigmos allo scritto, alla telematica, o al colloquio con macchine. Questo lo rende complementare più che sostitutivo delle lingue naturali: un po’ come la notazione matematica convive con il linguaggio ordinario (scriviamo “∀x∃y:” su carta ma se lo leggiamo diciamo “per ogni x esiste un y…”). È possibile che in futuro nascano convenzioni per leggere Sigmos ad alta voce con suoni (magari assegnando fonemi standard ai numeri e simboli), ma al momento Sigmos resta prevalentemente una lingua visuale.

Confronto con Linguaggi Artificiali, Logici e di Programmazione

Sigmos condivide con i linguaggi artificiali a priori (come Lojban, Ithkuil, ecc.) l’assenza di radici derivanti da lingue esistenti e l’obiettivo di migliorare la comunicazione. Vediamo dove si colloca tra questi.

Vs Linguaggi Logici (es. Lojban): Lojban è spesso citato come esempio di lingua costruita su basi logiche per avere grammatica univoca e ridurre malintesi. Lojban però rimane simile a un linguaggio naturale nella misura in cui ha parole fonetiche, può essere parlato, e cerca di essere culturalmente neutro mescolando radici di varie lingue. Il suo focus è la precisione logica, a costo però di una complessità sintattica notevole (ha regole dettagliate per evitare ambiguità, che però lo rendono non banale da padroneggiare come lingua quotidiana). Sigmos differisce in quanto porta la logica a un livello ancora più profondo: non solo grammatica univoca, ma concetti assoluti come significato atomico. Inoltre Sigmos, come detto, consente flessibilità interpretativa pur mantenendo la precisione concettuale[7], mentre Lojban tende a voler definire tutto esattamente (nel timore dell’ambiguità). Possiamo dire che Lojban è deterministico: stessa frase, stessa interpretazione sempre; Sigmos è determinato nel nucleo ma può ispirare immagini diverse. Un’altra differenza: Lojban ha un vocabolario definito di radici e compone le parole tramite affissi e combinazioni; Sigmos ha un vocabolario di concetti definiti in modo più modulare (codici e ∆ per varianti). In Lojban, per esempio, “blu” (blanu) può fungere da nome, aggettivo, verbo a seconda del contesto (lingua isolante): la categorizzazione è flessibile per non complicare la morfologia[84]. Sigmos invece categorizza nettamente tra concetto non verbale (blu) e magari un verbo “essere blu” da costruire con un modificatore stativo su un verbo di stato, ecc. Quindi Sigmos segmenta ruoli grammaticali più nettamente che Lojban. Infine, Lojban è progettato per potersi esprimere a voce (ha pronuncia definita per ogni parola), Sigmos no — il che evidenzia come Sigmos sia pensato in primo luogo per IA e testi scritti.

Un aspetto dove Sigmos e Lojban convergono è la potenziale utilità in ambito computazionale: Lojban è stato suggerito per comunicare con computer grazie alla sua grammatica priva di ambiguità[85], e Sigmos ugualmente (forse ancor di più data la sua natura simbolica). Tuttavia, Sigmos offre una densità e un canale emotivo che Lojban non ha (Lojban può esprimere emozioni con attitudinali, ma in modo meno sistematico e integrato). In sintesi, Sigmos può essere visto come un erede concettuale di Lojban, che spinge oltre la logica formale introducendo anche compressione e meta-segnali.

Vs Linguaggi a Massima Densità (es. Ithkuil): Ithkuil è noto per la sua abilità di esprimere nuance finissime in poche morf, ma è quasi impronunciabile e impraticabile per conversare — l’autore stesso afferma che non è pensato per l’uso quotidiano[36]. Sigmos condivide con Ithkuil la filosofia del “dire molto con poco”, ma adotta una strategia differente: dove Ithkuil ha parole singole con molti affissi fusi, Sigmos segmenta l’informazione in più token. Questo evita la “complessità mostruosa” di Ithkuil, dove per capire una parola devi scomporla in decine di marcatori simultanei. In Sigmos, se un elemento è troppo complesso lo si scrive come più elementi (principio di modularità)[39]. Inoltre Ithkuil ha un sistema fonologico ricchissimo che rende difficile perfino la pronuncia; Sigmos usando caratteri scritti e codice evita del tutto il problema fonetico, semplificando un canale (anche se chiudendosi all’oralità immediata). Un’analogia: Ithkuil è come un file zip ipercompresso ma che richiede un software elaborato per estrarre i dati; Sigmos è come un file ben strutturato e compresso moderatamente, facile da estrarre. Perciò, se Ithkuil fu più un esercizio teorico, Sigmos cerca l’applicabilità pratica trovando un compromesso tra densità ed usabilità[38]. Gli stessi autori evidenziano di aver creato un equilibrio pragmatico tra potenza espressiva e facilità, proprio imparando dai limiti di lingue come Ithkuil[86]. Un sistema modulare a blocchi dove ciascun blocco è riconoscibile è senz’altro più user-friendly di un iper-morfema compatto il cui interno è un enigma per chi ascolta.

Vs Linguaggi Ausiliari (es. Esperanto): L’Esperanto è l’archetipo di lingua ausiliaria internazionale: facile da apprendere (regole semplici, niente irregolarità), lessico basato su radici comuni europee, cultura neutrale (in teoria). Sigmos condivide l’obiettivo di neutralità culturale ma lo porta più in là: dove l’Esperanto di fatto è eurocentrico nel vocabolario[13], Sigmos è matematicamente neutro. L’Esperanto inoltre non elimina l’ambiguità del tutto (essendo comunque simile a una lingua naturale), né condensa particolarmente il discorso. Sigmos invece è molto più efficiente e preciso. Tuttavia, uno potrebbe obiettare che proprio la somiglianza dell’Esperanto alle lingue naturali ne ha facilitato la diffusione tra esseri umani: chi parla una lingua europea vede radici familiari e apprende velocemente. Sigmos, non avendo somiglianze con alcuna lingua, richiede un apprendimento ex novo. In un certo senso, Sigmos è più facile di qualunque lingua naturale sul piano delle regole, ma più difficile sul piano mnemonico iniziale (nessun riferimento noto). Un compromesso come Interlingua, ad esempio, è stato di mescolare radici latine in modo che fossero riconoscibili da molti — Sigmos rifiuta questa strada in nome dell’universalità assoluta. Dunque, se l’Esperanto fu un esperimento sociale-linguistico, Sigmos è un esperimento tecnico-cognitivo: vuole vedere fin dove si può spingere l’ottimalità della comunicazione, anche a costo di sembrare alieno all’inizio.

Va anche detto che Sigmos non si propone per forza di rimpiazzare le lingue naturali nella quotidianità, quanto di fungere da ponte comunicativo specializzato in contesti misti umani-AI o tra persone di lingue diverse su temi che richiedono alta precisione[87]. In quei contesti l’Esperanto fallirebbe a dare precisione (è comunque soggetto a interpretazione), e l’Ithkuil fallirebbe in usabilità; Sigmos ambisce a riuscire in entrambe.

Vs Linguaggi di Programmazione e Logica (RDF, Prolog): Anche se è insolito paragonare un linguaggio “umano” come Sigmos a linguaggi tipicamente usati per computer, è utile per capire posizionamento e potenzialità.

• RDF (Resource Description Framework): RDF non è un linguaggio parlato ma un formato per rappresentare conoscenza attraverso triplette soggetto-predicato-oggetto, spesso serializzato in formati come Turtle, JSON-LD, ecc. RDF mira a essere universale e non ambiguo: ad esempio potrei rappresentare la frase “Alice ama Bob” come una tripla (Alice, ama, Bob) con URI univoche per Alice, ama e Bob, eliminando qualsiasi dubbio su chi e cosa. Sigmos condivide l’obiettivo di rappresentare il significato in modo machine-readable e privo di ambiguità, ma lo fa con un formato più compatto e lineare. In Sigmos, una frase come “amare 1 3 00(Bob)” (formulazione ipotetica) potrebbe esprimere lo stesso concetto, dove 1=io, 3=esso/ella (quindi soggetto io implicito? forse esempio non perfetto, ma immaginiamo) — diciamo

amare3000

• (Alice) per “Alice è amata (da me implicito)”. In ogni caso, Sigmos integrerebbe soggetto e oggetto nei sintagmi e particelle invece di avere triple separate. Un vantaggio di Sigmos è che è concepito per essere letto e scritto anche da umani (almeno specialisti), mentre RDF è poco leggibile direttamente ed è pensato per macchine. Inoltre Sigmos permette di includere sfumature (tono, intensità, etc.) che RDF normalmente non rappresenta (a meno di espandere l’ontologia con proprietà tipo “haEmozione”). Possiamo immaginare Sigmos come un “RDF linguistico”: trasforma conoscenza in stringhe simboliche auto-contenute. In alcuni casi, un database di conoscenza RDF potrebbe essere convertito in testi Sigmos relativamente compatti e viceversa — questo suggerisce interoperabilità futura tra Sigmos e i formati del Web Semantico, per esempio per rendere comprensibili agli umani i dati Linked Data complessi.
• Prolog (e linguaggi logici): Prolog è un linguaggio di programmazione logica dichiarativa, in cui si definiscono fatti e regole e poi si fanno domande al sistema che deduce risposte. Superficialmente non c’entra con Sigmos, ma entrambi condividono un’attenzione alla rappresentazione simbolica chiara delle relazioni. Una frase Prolog potrebbe essere ama(alice,bob). per dire che Alice ama Bob come fatto. In Sigmos potrei avere una frase simile, ma Sigmos non ha come scopo l’inferenza logica automatica (anche se nulla vieta che un motore ragioni su frasi Sigmos). Prolog richiede formalizzare tutto in predicati e termini, Sigmos esprime tutto come concetti e modificatori che però non seguono esattamente il formalismo logico (ad esempio, Sigmos non richiede di dichiarare variabili o di avere un formato clausal — è più narrativo in un certo senso). Tuttavia, uno scenario intrigante è usare Sigmos come lingua di interrogazione o di input per sistemi logici: al posto dell’inglese controllato, si usi Sigmos per garantire che la domanda posta a un sistema esperto sia esente da ambiguità. Ad esempio, invece di chiedere a un assistente “Mostrami tutti i clienti che hanno acquistato negli ultimi 3 mesi e non hanno pagato”, con interpretazioni possibili, si potrebbe formulare una query Sigmos che rappresenti esattamente quell’insieme di condizioni con concetti di tempo, acquisto, pagamento negato, intervallo temporale, ecc., eliminando possibili confusioni (il sistema la tradurrebbe poi in SQL o Prolog internamente).

In generale, rispetto ai linguaggi formali di programmazione, Sigmos non è Turing-completo né intende esserlo — non serve a codificare algoritmi, ma piuttosto dati semantici. Potremmo dire che Sigmos sta all’informazione semantica come XML/JSON stanno ai dati strutturati: è un formato di rappresentazione, con in più il pregio di poter essere compreso e generato anche da esseri umani, non solo macchine.

Rappresentazione simbolica vs subsimbolica: Vale la pena menzionare che nel dibattito AI c’è la contrapposizione tra rappresentazioni simboliche (logica, ontologie, linguaggi formali) e subsimboliche (reti neurali che apprendono pattern statistici). Sigmos sembra offrire un mezzo per colmare questo gap: è una rappresentazione simbolica (ogni elemento ha un significato definito) che però è facilmente digeribile da sistemi subsimbolici (Transformer) come evidenziato dalla sua apprendibilità one-shot[5]. Dunque Sigmos potrebbe essere un ponte tra i due mondi: consentire alle reti neurali di manipolare simboli con significato chiaro, facendole un po’ uscire dalla “scatola nera” dei puri vettori numerici. Non a caso, il progetto LSSA si chiama “architettura stratificata dello spazio semantico”: suggerisce l’idea di uno spazio vettoriale semantico (tipico delle embedding neurali) organizzato in strati simbolici interpretabili (che è ciò che Sigmos fornisce). Questa integrazione di simbolico e subsimbolico è al centro di molte ricerche attuali in AI per cercare di unire il meglio dei due approcci (robustezza statistica vs ragionamento logico)[17][18].

Considerazioni Critiche

Per quanto innovativo, Sigmos non è privo di possibili critiche. Uno è il trade-off tra naturalezza e formalismo: c’è il rischio che Sigmos risulti troppo ostico per un uso spontaneo tra persone comuni. La sintassi a blocchi e codici potrebbe scoraggiare chi non è tecnicamente incline. Questa è una sfida sociolinguistica: anche l’Esperanto, molto più vicino alle lingue esistenti, non ha raggiunto uso di massa; Sigmos, essendo molto diverso, potrebbe restare confinato a nicchie (ad es. comunità tech, progetti AI, ecc.). Un’altra questione è la scalabilità semantica: man mano che si vorranno esprimere concetti più sofisticati o nuovi domini (es. quantistica, diritto, emozioni raffinate), Sigmos dovrà ampliare il suo dizionario e forse le sue strutture. È attrezzato per farlo (grazie al sistema di particelle espandibile), ma bisognerà vedere se l’aggiunta costante di codici lo mantiene efficiente o lo rende via via più complesso (c’è un parallelo con gli sviluppi di Ithkuil: versioni successive più semplici nonostante volessero includere più concetti). In più, l’eliminazione dell’ambiguità può essere un’arma a doppio taglio: a volte gli umani vogliono essere vaghi o impliciti per gentilezza, ironia o strategia. Sigmos con le sue particelle di cortesia e tono dà strumenti per modulare questo, ma rimane da vedere se può catturare tutte le sfumature implicite di una conversazione umana (ad es. sottintesi, giochi di parole — i giochi di parole in Sigmos sarebbero virtualmente impossibili, essendo ogni codice ben definito).

In confronto ai linguaggi formali, Sigmos è più flessibile e umano ma meno formalmente verificabile: se scrivo una frase in logica proposizionale posso applicare calcoli formali, inferenze certe; se scrivo in Sigmos, ho sempre un essere interprete (umano o IA) che “traduce” in qualcos’altro per inferire. Quindi come strumento di deduzione non è rigoroso quanto un linguaggio logico puro. Tuttavia, come compromesso comunicativo, sembra ben pensato.

Tirando le somme, Sigmos si colloca come ibrido: rigido abbastanza da comportarsi come un linguaggio formale (machine-friendly), ma flessibile abbastanza da esprimere quasi tutto ciò che una lingua naturale esprime (human-friendly, per utenti addestrati). Forse la descrizione più calzante è che Sigmos è una notazione scientifica del pensiero e del discorso — come la notazione matematica ha rivoluzionato il calcolo permettendo di esprimere concetti complessi con simboli semplici, Sigmos prova a fare lo stesso nel dominio semantico generale.

Confronto con Altri Linguaggi Artificiali e Logici

Per comprendere meglio l’identità di Sigmos, è utile raffrontarlo con altri linguaggi pianificati o sistemi di rappresentazione che perseguono obiettivi simili in diversi ambiti. In particolare esamineremo: lingue ausiliarie internazionali (come l’Esperanto), lingue logiche (come Loglan/Lojban), lingue a priori ad alta densità (come Ithkuil), e due strumenti di rappresentazione formalizzata del significato in ambito computazionale, RDF e Prolog. Molti di questi li abbiamo già menzionati; qui li affrontiamo in modo sistematico per mettere in luce punti di contatto e divergenze rispetto a Sigmos.

Esperanto e Lingue Ausiliarie Internazionali

Esperanto (1887) fu concepito da L.L. Zamenhof per essere una lingua facile da apprendere e neutrale, che permettesse a persone di diverse nazioni di comunicare senza dover imparare la lingua l’una dell’altra. La sua grammatica è estremamente regolare e semplificata, il lessico attinge principalmente da radici europee (latine, germaniche, slave) ed è combinatorio (si possono unire radicali per formare nuove parole facilmente). Nonostante l’intento di neutralità, l’Esperanto porta con sé un’impronta culturale occidentale: come osservato anche nel manuale di Sigmos, il vocabolario esperantista risulta familiare solo a chi già conosce lingue europee, tradendo l’ideale di vera universalità[13]. Inoltre mantiene molte caratteristiche delle lingue naturali (genere grammaticale, anche se semplificato; ad esempio patro padre, patrino madre con suffisso femminile; tempi verbali relativamente tradizionali; ecc.) e quindi le ambiguità usuali (polisemia, necessità di contesto per interpretare frasi).

Sigmos vs Esperanto: Sigmos condivide con l’Esperanto la visione di una lingua neutrale per favorire la comunicazione universale, ma diverge radicalmente nell’implementazione. Invece di scegliere un insieme di radici “mediane” tra le lingue esistenti, Sigmos costruisce tutto ex novo su basi logico-numeriche, garantendo una neutralità assoluta non legata a nessuna famiglia linguistica umana[14]. Questo lo rende in teoria equidistante da qualsiasi parlante nativo — nessuno ha un vantaggio iniziale. Tuttavia, proprio questa mancanza di appigli familiari potrebbe rallentare l’apprendimento rispetto a lingue ausiliarie come Esperanto o Interlingua, che giocano sulla riconoscibilità (un italiano che legge “mi amas vin” in Esperanto può indovinare che significa “ti amo”, ma se legge la stessa frase in Sigmos, composta da simboli, deve consultare il dizionario finché non ha appreso i codici).

Un altro aspetto: l’Esperanto è stato progettato per la comunicazione quotidiana e ha persino una letteratura, canzoni, ecc. Sigmos, con la sua natura tecnica, sembra pensato per comunicazioni dove la precisione è fondamentale (scienza, filosofia, dialogo uomo-macchina) più che per fare conversazione spicciola — anche se nulla vieta di usarlo per qualsiasi scopo, ovviamente. Una differenza pratica è che l’Esperanto può essere parlato fluidamente, mentre Sigmos, come detto, non ha un canale orale ben definito. Ciò significa che Sigmos potrebbe affiancarsi alle lingue nazionali come supporto scritto, ma difficilmente rimpiazzarle nell’interazione verbale (almeno finché non si standardizza un modo di leggerlo).

In sintesi, rispetto alle lingue ausiliarie tradizionali, Sigmos sacrifica la facilità iniziale e la naturalità sull’altare della massima universalità e precisione. Potremmo dire che se l’Esperanto è un compromesso 70/100 su facilità e 50/100 su precisione, Sigmos punta a 90/100 su precisione e accetta di partire da 50/100 su facilità (numeri arbitrari per intenderci). Un esito di ciò è che Sigmos, se adottato, potrebbe benissimo coesistere con lingue come l’Esperanto in ruoli diversi: l’Esperanto rimane un “lingua franca” umanistica per chi cerca una comunicazione emotiva e culturale semplice, Sigmos diventa la “lingua franca” tecnico-semantica per chi ha bisogno di capirsi esattamente e oltre le barriere, magari in contesti specialistici.

Lojban/Loglan e Linguaggi Logici

Loglan (1955) e il suo successore Lojban (1987) sono linguaggi costruiti con l’obiettivo esplicito di testare la relatività linguistica (Sapir-Whorf) e rimuovere ambiguità. Lojban in particolare è progettato per essere sintatticamente non ambiguo — seguendo un rigore logico in cui ogni espressione ha una sola interpretazione grammaticale[88]. Ha 1350 radici che possono combinarsi in milioni di parole composte, e una grammatica basata su poche regole senza eccezioni. Lojban elimina polisemia lessicale (una radice = un significato) e parole omofone. Inoltre, i rafsi (affissi) permettono di condensare concetti composti in “luhneme” piuttosto compatti. Lojban può esprimere la logica predicativa in forma linguistica, il che permette di formulare frasi complesse in modo preciso.

Sigmos vs Lojban: Entrambi aspirano a eliminare le ambiguità e a poter essere compresi facilmente da computer e umani data la loro regolarità[85]. La differenza fondamentale è che Lojban rimane “linguaggio” nel senso classico: ha parole pronunziabili, seppur strane (es. mi prami do = “I love you”), e struttura frasale con marcatori lessicali (ad esempio, le particelle cu, na, gi ecc. che aiutano a segmentare il predicato, le subordinate, etc.). Sigmos invece è più simile a un meta-linguaggio simbolico: non troveremo in Sigmos frasi composte di parole ma piuttosto stringhe composte di simboli e blocchi.

Un elemento in comune è la volontà di essere culturalmente neutrali: Lojban crea radici non riconducibili a lingue esistenti (anche se molte suonano vagamente come pezzi di quelle 6 lingue base). Sigmos, come discusso, fa lo stesso in modo ancora più astratto. Lojban cerca di includere nell’uso anche elementi di comunicazione emotiva: ad esempio ha un set di indicazioni emozionali chiamate attitudinali (simili a emoticons verbali, come .ui per felicità, .uu per colpa, etc.), che possono essere inserite in frasi. In ciò anticipa in un certo modo Sigmos, ma la differenza è che in Lojban sono parole intercalate nel discorso (ui mi klama significherebbe “🙂 io vado”), mentre Sigmos li integra come particelle grammaticali strutturate ({?T01} all’inizio etc.), quindi in modo forse più elegante e sistematico.

Riguardo alla complessità cognitiva, Lojban pur logico è difficile da apprendere fluentemente per la maggior parte delle persone, perché la sua struttura richiede di pensare in termini predicativi e utilizzare molte particelle per ottenere la sfumatura giusta. Sigmos è difficile in altro modo: serve abituarsi ai simboli, però una volta compresi alcuni pattern, forse costruire frasi Sigmos può risultare persino più intuitivo per chi ha mentalità analitica (per esempio, un programmatore potrebbe apprezzare la linearità di Sigmos più di dover imparare vocabolario Lojban). Lojban vuole essere speakable e quindi deve rispettare limiti come la pronuncia, Sigmos se ne svincola potendo usare simboli astratti (come ∆, §).

In termini di comunità di utilizzatori, Lojban ha una comunità internazionale di appassionati, ma resta di nicchia accademica/hobbystica. Sigmos è più nuovo e non diffuso pubblicamente (versione 0.9, per ora ad uso del team LSSA, a quanto pare[89]). Bisognerà vedere se punterà ad allargarsi ad utenti esterni. Se lo facesse, potrebbe trovarsi a competere proprio con l’attenzione di chi ama le conlang logiche come Lojban e Ithkuil. Sigmos però offre un quid in più: integrazione con IA (mentre Lojban è rimasto relativamente sconnesso dal mondo AI mainstream).

Ithkuil e Lingue a Massima Densità

Ithkuil (creato da John Quijada, pubblicato 2004) è spesso citato come la lingua più complessa del mondo. Ha l’obiettivo di esprimere significati estremamente sfumati e complessi in maniera concisa e precisa, riducendo al minimo ambiguità e vaghezza[90]. In Ithkuil una parola singola, opportunamente flessa, può tradurre un concetto per cui in inglese servirebbe una frase intera[37]. Possiede 45 consonanti e 13 vocali (fonologia vasta), 4 categorie grammaticali primarie con decine di valori ciascuna (caso, affissi, categorie di riferimento, ecc.), e 3 scritture diverse. L’autore stesso ha dichiarato che non intendeva fosse parlato quotidianamente, ma usato per ambiti come filosofia, scienza, arte, dove servono pensieri elaborati in modo conciso[91]. Difatti quasi nessuno lo parla fluentemente; esistono però studiosi e una community di nicchia.

Sigmos vs Ithkuil: Sigmos condivide la visione che si possa comprimere molta informazione in poco spazio. La differenza è nell’approccio ingegneristico: Ithkuil ha scelto di aumentare enormemente la complessità morfofonologica pur di raggiungere densità. Il risultato è una lingua potentissima ma impraticabile per la comunicazione umana rapida (ci vuole tempo anche solo per analizzare una parola Ithkuil e pronunciarla correttamente). Sigmos, dal canto suo, cerca la densità attraverso un’architettura modulare e leggibile[39]. Un utente Sigmos può decidere quanta informazione comprimere: se vuole più densità, può includere più modificatori e particelle; se vuole essere più semplice, li può omettere. In Ithkuil anche costruire una frase semplice implica gestire un alto carico di marcatori obbligatori. Ad esempio, in Ithkuil ogni nome deve essere marcato per 4 dimensioni grammaticali (caso, designazione, affisso, connotazione) anche se certi valori sono “predefiniti” — il che è mentalmente pesante. Sigmos evita marcature obbligatorie: ad esempio il caso (soggetto/oggetto) in Sigmos è spesso deducibile dalla posizione, oppure se ambiguo si mette una preposizione particella. Insomma, Sigmos riduce la cognitive load sul parlante usando convenzioni pragmatiche (posizione dei sintagmi) dove possibile, e aggiungendo marcatori solo quando serve.

Un altro punto: Ithkuil è elegante ma rigido, Sigmos è flessibile e pragmatico. Questo si vede anche nella progettazione di ∆ vs il sistema di affissi Ithkuil: l’Ithkuil definisce con estrema precisione decine di affissi per varie sfumature (es. affisso per “in un modo che appare X ma in realtà Y” ecc.); Sigmos usa ∆ e combinazioni modulari per ottenere molti di quegli effetti senza elencarli tutti a priori. Ad esempio, invece di avere un affisso dedicato per “matrigna”, Sigmos usa il concetto di madre + modificatore generico di non biologicità ∆(madre)[53]. Ciò significa che con un solo operatore si coprono molti casi (patrigno, fratellastro, adottivo, possesso temporaneo, ecc.), dove Ithkuil avrebbe forse marcatori diversi per parentela acquisita vs possesso temporaneo (non so se li distingua, ma facilmente sì). L’approccio modulare sacrifica un po’ di immediatezza (va interpretato cosa significa ∆ in quel contesto) per guadagnare in riuso ed economia: l’utente di Sigmos deve imparare bene ∆ e il suo significato generale, poi lo può applicare ovunque; l’utente Ithkuil deve imparare singolarmente molti affissi e contesti d’uso.

In termini di risultato comunicativo, Ithkuil e Sigmos condividono la capacità di rendere frasi brevi ma dense. Un confronto ipotetico: la famosa frase Ithkuil “Tram-mļöi hhâsmařpţuktôx” che tradotta equivale a una lunga frase inglese[37], in Sigmos potrebbe forse essere espressa con un sintagma principale e un paio di modificatori/particelle, risultando altrettanto breve. La differenza è che la frase Ithkuil è praticamente indecifrabile senza manuale, mentre la corrispondente Sigmos (seppur con simboli) seguirebbe uno schema più riconoscibile. Sigmos rinuncia alla fonetica estetica (Ithkuil ha un suono elaborato, Sigmos non preoccupa di come “suona” perché è testo) e investe tutto nella funzionalità semantica.

In conclusione, Sigmos appare come una risposta più pragmatica e user-friendly a sfide che Ithkuil aveva sollevato. Gli autori di Sigmos erano certamente consci di Ithkuil, tanto da citarlo implicitamente come esempio di cosa evitare (“complessità morfologica tale da renderlo quasi impossibile da usare in conversazione reale”[92]). Sigmos trae ispirazione dall’ambizione di Ithkuil ma si sforza di non cadere nel suo eccesso, modulando la complessità in componenti discrete e scegliendo un percorso di mezzo tra efficacia ed efficienza.

RDF, Ontologie e Rappresentazioni della Conoscenza

RDF (Resource Description Framework) e, più in generale, le ontologie formali (come OWL) sono strumenti del Web Semantico per rappresentare conoscenza in modo che i computer possano comprenderla e ragionarci sopra. In RDF le affermazioni sono triple (soggetto, predicato, oggetto) e possono essere serializzate in vari modi (XML, Turtle…). Un esempio: <Bob> <haFratello> <Alice> rappresenta un fatto. Le ontologie definiscono classi, proprietà e relazioni, ad esempio si potrebbe definire che haFratello è antisimmmetrica etc.

Sigmos vs RDF/OWL: Sebbene abbiano scopi in parte diversi (RDF è per dati collegati, Sigmos per comunicazione), entrambi puntano a codificare il significato e le relazioni in maniera univoca. Una frase Sigmos complessa potrebbe equivalere a una serie di triple RDF collegate. Ad esempio, un enunciato Sigmos che esprime “Il cane di Alice ha morso Bob ieri” incorporerà i concetti di “Alice” (come possesso), “cane” (relazione di possesso con Alice), “mordere” (azione, soggetto il cane, oggetto Bob, tempo passato), “ieri” (avverbio temporale). In RDF questo diventerebbe qualcosa come: (Alice haAnimale Cane123), (Cane123 istanzaDi Cane), (Cane123 haEseguitoAzione MordereAzione456), (MordereAzione456 haOggetto Bob), (MordereAzione456 tempo “2025–07–24”^^xsd:date) e così via. È evidente come RDF spezzi l’informazione in tante parti atomiche mentre Sigmos la esprime in un testo coerente unico.

Il vantaggio di Sigmos è che un essere umano può leggere quell’enunciato e capirlo come frase, mentre leggere triple RDF è ostico senza strumenti. Il vantaggio di RDF è l’interoperabilità e la possibilità di fare inferenze standard (es. con ragionatori OWL). Sigmos non ha un’infrastruttura di ragionamento formale definita (anche se nulla vieta di svilupparla). Tuttavia, nulla impedisce di utilizzare Sigmos come un linguaggio di markup semantico sopra RDF: ad esempio, etichettare risorse con concetti Sigmos per poi far comunicare agenti che “parlano Sigmos” scambiandosi conoscenza. Un agente potrebbe convertire triple RDF in una risposta Sigmos sintetica da dare a un umano (o a un’altra IA, in modo più compresso che mandare JSON).

C’è anche l’aspetto ontologico: Sigmos di fatto implica un’ontologia di concetti universali (il suo dizionario standard). Questo è simile per scopo a ontologie upper-level come SUMO, OpenCyc, ecc., che definiscono concetti generali (Evento, Oggetto, Agente, etc.). La differenza è che l’ontologia Sigmos è integrata nel linguaggio, e i concetti vengono usati direttamente nella sintassi, mentre in OWL l’ontologia è separata dalla sintassi di rappresentazione. In Sigmos, se uso (cane) (mordere) (persona) sto tacitamente usando concetti che esistono nel “world model” di Sigmos con determinati legami (cane è un animale, persona un essere, mordere un’azione etc.), anche se Sigmos non esplicita la gerarchia ontologica nelle frasi. In pratica, Sigmos è un’ontologia applicata al linguaggio, RDF è un’ontologia applicata ai dati. Il primo rivolto a comunicazione semantica compatta, il secondo a data integration.

Quindi, Sigmos non intende sostituire RDF nei suoi domini (linked data, knowledge graphs), ma potrebbe rivelarsi complementare: uno strumento per interfacciarsi in linguaggio quasi naturale con dati formalizzati. Per esempio, un utente potrebbe fare query in Sigmos a un dataset, che internamente vengono tradotte in SPARQL su RDF, e la risposta viene formulata in Sigmos. Ciò migliorerebbe l’accessibilità di dati complessi a persone che conoscono Sigmos ma non vogliono imparare SPARQL o intricati formalismi.

Prolog e Linguaggi di Programmazione Logica

Prolog (Programming in Logic, anni ’70) consente di definire conoscenze sotto forma di fatti e regole logiche e poi fare domande al sistema che risponde tramite deduzione. Una base di conoscenza Prolog potrebbe avere clausole come madre(X,Y) :- genitore(X,Y), femmina(X). e fatti come genitore(alice,bob). femmina(alice).. L’utente può chiedere ?- madre(alice,bob). e Prolog dirà Yes se trova prove. Prolog è potente per inferenza ma poco adatto a esprimere fuzzy concepts o dettagli pragmatici — è formale al 100%.

Sigmos vs Prolog: Sigmos, pur essendo logico nel presentare concetti, non è formalmente logico nel senso di inferenza: non distingue premesse da conclusioni, non ha variabili libere o quantificatori espliciti. È più descrittivo: uno enuncia una situazione in Sigmos. Quindi, come linguaggio di programmazione Sigmos non serve, ma potrebbe essere visto come un linguaggio di descrizione comprensibile anche da motori inferenziali. Ad esempio, se traduciamo frasi Sigmos in predicati logici, potremmo caricarli in Prolog. Una frase Sigmos ben formata e sufficientemente semplice potrebbe essere trasformata algoritmicamente in un insieme di atomi logici. Viceversa, un output di Prolog (che tipicamente è “Yes” o una tupla di valori) potrebbe essere mappato su Sigmos per fare una spiegazione all’utente (“Sì, Alice è la madre di Bob” spiegato come concetto Sigmos).

In termini di somiglianze sintattiche, Prolog come altri linguaggi di programmazione usa molto i simboli, adotta notazioni compatte (:-, ?-, .) come Sigmos usa parentesi e prefissi. Un programmatore potrebbe trovare intrigante Sigmos perché offre la stessa sensazione di “parlare in codice” applicata però alla comunicazione generale. Anche qui però c’è differenza di scopo: Prolog è un tool specialistico per calcoli logici, Sigmos è un mezzo di comunicazione generica e rappresentazione. Sigmos non risolve problemi di logica da solo, ma rende l’informazione scambiata logica-friendly.

Un potenziale uso in combinazione: immaginare un assistente IA che internamente utilizza Prolog o un reasoner su fatti. L’utente può porre domande complesse in Sigmos (che quindi sono precise e facilmente traducibili in logica). L’assistente traduce Sigmos in query logiche formali, ottiene la risposta e poi la rende in Sigmos all’utente, magari con qualche spiegazione. Tutto il ciclo sarebbe molto più robusto che far interpretare all’IA una domanda in italiano, con rischio di capire male, e poi rispondere.

Riassumendo i confronti: — Con le lingue ausiliarie come Esperanto, Sigmos condivide l’ideale di un linguaggio comune ma ne supera i limiti di neutralità e precisione a costo di minore naturalezza. — Con i linguaggi logici come Lojban, Sigmos condivide la ricerca di non ambiguità e struttura logica, ma introduce maggiore flessibilità interpretativa e potenza modulare (es. canale emotivo) assenti in quei linguaggi, posizionandosi un gradino oltre in innovazione. — Con le lingue iperdense come Ithkuil, Sigmos condivide l’obiettivo di compressione semantica, ma sceglie una via più utilizzabile, modulare e orientata a interazione con IA, dove Ithkuil è più un esercizio teorico senza sbocco pratico di massa. — Con formati come RDF e linguaggi come Prolog, Sigmos spartisce la logica simbolica e la chiarezza formale, pur mantenendo la sua vocazione a essere letto/scritto da umani. Può fungere da ponte tra il mondo delle ontologie/programmazione logica e il mondo della comunicazione umana, rendendo i primi più accessibili e integrando i secondi con la potenza del calcolo.

Questo confronto mostra come Sigmos sia una sintesi originale di idee provenienti da vari domini: un po’ figlio delle conlang filosofiche, un po’ di quelle logiche, con aggiunta di insight dal campo dell’AI e della compressione dati. I progettisti hanno imparato dai predecessori cercando di evitare i rispettivi difetti (etnocentrismo, rigidità, complessità eccessiva) e combinando i pregi (universalità, univocità, efficienza).

Casi d’Uso Realistici di Sigmos

Per concretizzare le caratteristiche di Sigmos, esploriamo ora alcuni scenari applicativi in cui un linguaggio di questo tipo potrebbe offrire vantaggi significativi. Immagineremo situazioni di interfacce uomo-macchina, di compressione semantica per trasmissione efficiente di informazioni, e di ponte comunicativo tra reti neurali e operatori umani. Queste simulazioni aiuteranno a capire come Sigmos funziona “sul campo” e quali problemi pratici può risolvere.

Caso 1: Interfaccia Uomo-Macchina in Ambiente Domotico

Immaginiamo un futuro prossimo in cui i dispositivi di casa intelligente (assistenti vocali, robot domestici, elettrodomestici IoT) supportano Sigmos come linguaggio di comando e feedback per migliorare la comprensione reciproca. Un utente indossa un piccolo dispositivo olografico che funge da interprete Sigmos.

• Scenario: Maria vuole programmare vari dispositivi della sua casa per la giornata e dialogare con la sua IA domestica (chiamiamola EVA) riguardo a compiti complessi, evitando fraintendimenti. Invece di impartire comandi in linguaggio naturale (a volte fraintesi dall’IA), Maria utilizza Sigmos attraverso l’assistente: può scrivere comandi Sigmos sull’app o persino pronunciarli grazie a un modulo che fonetizza Sigmos (es. leggendo i simboli con nomi convenzionali). Allo stesso modo, EVA risponde o chiede chiarimenti in Sigmos, che poi l’interfaccia traduce in italiano leggibile per Maria, assicurando che il concetto rimanga fedele.
• Esempio pratico: Maria dice in italiano: “Imposta la climatizzazione come preferisco quando torno a casa e se fuori piove avvisa i sensori delle finestre.” L’assistente traduce internamente questa frase in Sigmos prima di passarla al sistema centrale. La traduzione Sigmos potrebbe suonare come:
  {?#09,00}[impostare 2 4 81](climatizzatore){?T09}[preferire 1 0 00]{&06}[piovere 0 0 00](esterno){&04}[avvisare 2 2 40](sensore){P05}(finestra).
  Questo lungo esempio contiene: la direttiva di versione {?#09,00}; un verbo “impostare” con soggetto implicito (il sistema) e oggetto climatizzatore, tempo futuro (4 = quando tornerò?), modificatore 81 che potrebbe codificare un aspetto condizionale; (climatizzatore) come oggetto; particella emotiva {?T09} “con comprensione” per indicare che è una preferenza implicita; un secondo verbo “[preferire 1 0 00]” soggetto io (1), tempo presente, modificatore 00 come attributo per definire il concetto di “come preferisco”; connettivo {&06} “se”; terzo verbo “[piovere 0 0 00] esterno” (piove, sogg. implicito, presente, fuori); connettivo {&04} “perché”/allora (supponiamo &04 = perché); quarto verbo “[avvisare 2 2 40] sensore” (fai avvisare, soggetto tu=2 riferito al sistema, a destinazione sensori, tempo presente, mod 40 che potrebbe significare comando/imperativo); preposizione {P05}(finestra) = “dei/delle finestre”.
  Questa frase Sigmos è ovviamente complessa, ma per EVA è chiarissima: contiene il concetto di impostare il climatizzatore alle preferenze di Maria (che EVA conosce) quando (condizionale) piove fuori, e in tal caso avvisare i sensori finestra (per chiuderle ad esempio). EVA la esegue passo passo, e se qualche parametro manca (es. l’ora di ritorno a casa di Maria), può generare una domanda di chiarimento in Sigmos, tipo: (?T07)[chiedere 1 0 20](ora)(ritorno) con ?T07 tono incuriosito, per dire “a che ora tornerai?”.
• Vantaggi riscontrati: In questo scenario, l’uso di Sigmos previene ambiguità: frasi condizionali e riferimenti pronominali (“come preferisco”, “se fuori piove”) sono risolti in simboli precisi, evitando che l’IA confonda riferimenti. Inoltre il tono integrato {?T09} può segnalare che il comando di Maria include una preferenza personale implicita (così EVA sa di cercare un profilo utente preferito senza chiedere “quali preferenze?”). Ogni aspetto è strutturato, quindi l’IA non interpreta male qual è la condizione e qual è l’azione principale. Se Maria avesse dato un comando colloquiale come “Se piove quando torno, fai partire l’automazione finestre e metti il clima come piace a me”, un assistente standard avrebbe dovuto fare del NLP con possibili errori; EVA invece lavora sul Sigmos generato dall’interfaccia, virtualmente senza ambiguità.
• Interazione inversa: Dopo aver eseguito, EVA risponde: in Sigmos potrebbe condensare tutto in un messaggio di conferma ricco, ad es.
  (?T01)[eseguire 1 1 10](scenario∆1)
  con tono gioioso {?T01} per rassicurare, verbo “eseguire” soggetto Io (EVA) tempo passato (1, ha eseguito), modificatore 10 che magari implica completato con successo, e oggetto “scenario∆1” che significa scenario leggermente modificato (∆1 ad esempio se EVA ha dovuto aggiustare un parametro). Il messaggio in italiano dell’interfaccia potrebbe tradurre: “Ho eseguito (piccole modifiche applicate allo scenario).” In Sigmos questa breve frase porta con sé la comunicazione emotiva (EVA lieta di servire), la sintesi dell’azione, e anche il dettaglio che c’è stata una modifica minore (scenario∆1) — ad esempio EVA potrebbe aver chiuso anche le tapparelle oltre alle finestre per sicurezza. Maria vede il tono gioioso e il ∆1 e sa subito che va tutto bene e c’è un piccolo aggiustamento. In un sistema normale, forse EVA avrebbe detto “Ho eseguito il comando. Nota: ho anche chiuso le tapparelle.”, cioè un messaggio più lungo e colloquiale. Sigmos ha compresso ciò in una riga simbolica efficiente, che però Maria (grazie all’app, o alla sua conoscenza di Sigmos) comprende.

Considerazioni: Questo caso mostra come Sigmos può migliorare le interfacce: i comandi utente tradotti in Sigmos evitano errori di interpretazione da parte dell’IA (che non deve disambiguare il linguaggio naturale). Viceversa, le risposte dell’IA in Sigmos sono compatte e precise, includendo metadati (tonalità, note) che arricchiscono l’informazione. Ciò aumenta la fiducia: Maria e EVA “parlano la stessa lingua” di concetti, riducendo frustrazioni tipiche di assistenti vocali odierni dovute a incomprensioni. Naturalmente dietro le quinte c’è una traduzione Sigmos<->Italiano per Maria, ma col tempo Maria stessa potrebbe apprendere un po’ di Sigmos e riconoscere pattern (come scenario∆1) direttamente, velocizzando l’interazione.

Caso 2: Compressione Semantica e Trasmissione Efficiente di Dati

Consideriamo un contesto in cui la banda di comunicazione è limitata o costosa, ad esempio trasmissioni dallo spazio, reti di sensori a bassa velocità, o anche semplici messaggi SMS. In tali situazioni, poter esprimere molto con pochi byte è fondamentale. Sigmos, con la sua densità semantica, potrebbe fungere da lingua di compressione manuale o automatica.

• Scenario: Un team di ricerca gestisce una rete di sensori ambientali sottomarini che comunicano via acustica (dove la banda è limitata). Ogni sensore deve inviare periodicamente rapporti sullo stato e ricevere comandi di configurazione. Normalmente manderebbero dati binari per efficienza, ma il team decide di usare Sigmos come linguaggio intermedio: così i messaggi, pur essendo compressi, rimangono leggibili e debuggabili da umani senza strumenti speciali, e standardizzati per tutti i nodi.
• Esempio pratico: Un sensore prepara un rapporto sui dati raccolti: temperatura media, livello batteria, eventuali anomalie. In Sigmos potrebbe comporlo come:
  {?#09,00}(sensorX)[rilevare 0 0 00](temperatura∆-1){D01}(media)(valore∆3)
  {&05}(batteria)[avere 0 0 00](carica∆-2)(percentuale)
  {&05}[rilevare 0 0 00](anomalia){?F02}(nessuna){/F}.
  Spezziamo: Inizia con direttiva versione {#09,00}. Poi (sensorX) identifica il sensore (nome proprio formattato con + se necessario, qui omesso per brevità). Poi un verbo “[rilevare 0 0 00]” soggetto implicito 0 (il sensore stesso), tempo presente (0), modifica 00 (nessuna modifica, azione semplice) — quindi “rileva/ha rilevato”. Oggetto (temperatura∆-1) = concetto di temperatura leggermente diminutivo (forse intende temperatura bassa? Diciamo per indicare che è temperatura acqua, più bassa del normale range, se -1 significasse “poco”). Poi particella {D01} “oggi” (mettiamo che D01 = oggi, dal manuale è “oggi”), (media) concetto di media, (valore∆3) valore intensità 3 (magari 3 su scala 5 per dire alta intensità? Questo potrebbe rappresentare 75°F se intensità calibrata?).
  Poi connettivo {&05} “e” (o magari &05 era “non”? Dalla lista &05=non. Forse meglio &07 se ci fosse, comunque usiamo &05 come “e” per esempio) — connettivo per dire “e inoltre”.
  (batteria) soggetto nuovo, verbo [avere 0 0 00], oggetto (carica∆-2) = “carica diminutivo medio” (quindi bassa), e (percentuale) come unità. Tradotto: batteria ha carica piuttosto bassa (magari ∆-2 significa 20%?).
  Poi altro connettivo {&05} “e inoltre”.
  Verbo [rilevare 0 0 00] con oggetto (anomalia) — il sensore rileva anomalia — poi particella emotiva di cortesia {?F02} per segnalare tono medio/formale (magari per rapporti standard si usa formalità media, quindi notifica standard), e (nessuna) come concetto — però qui andrebbe forse negazione. Avrei potuto dire meglio: usare la particella &05 che nel manuale è la negazione, e dire {&05}(anomalia) in negativo. Ma per mostrare l’uso, diciamo il sensore scrive “rileva anomalia: nessuna” con formalità media. E chiude la formalità con {/F} dopo “nessuna” (questo esempio è un po’ forzato perché “nessuna anomalia” si poteva scrivere diversamente — magari {&05}(anomalia) essendo &05 = non).

Il risultato è un pacchetto di stringa Sigmos che significa grosso modo: “SensoreX ha rilevato temperatura leggermente inferiore (o semplicemente una temperatura, intensità 3 su scala), oggi, valore medio alto; e la batteria ha carica piuttosto bassa in percentuale; e ha rilevato anomalia: nessuna.” In puri byte questa stringa (se codificata in UTF-8) sarebbe piuttosto corta rispetto a un equivalente naturale e molto più interpretabile che non un binario personalizzato. Un ingegnere sul campo, ricevendo questo messaggio Sigmos, può capirlo subito e sapere lo stato del sensore senza decodificare manuali di protocolli.

• Vantaggi riscontrati: La compressione semantica consente di trasmettere rapporti ricchi via canali stretti. Nel nostro esempio, un singolo messaggio Sigmos porta almeno 3–4 informazioni con contesto (temperatura, data, battery level, anomalie) in una forma concisa. Un messaggio ASCII tradizionale magari sarebbe “SensorX: Temp=75F (avg today); Battery=20%; No anomalies.” — che è anche breve ma Sigmos risulta più formale/universale e includendo anche i concetti di media e intensità (valore∆3 codifica meglio “75F” se in scala). Inoltre, Sigmos essendo simbolico riduce possibili fraintendimenti di unità o lingua (chiunque del team, anche non anglofono, vedrebbe percentuale e capirebbe che è percentuale, se conosce il termine Sigmos per percentuale). Potrebbe anche essere integrato con soglie: ∆-2 sul livello batteria può essere definito nel manuale come “critico se -3, basso se -2, medio se 0” — quindi subito il tecnico vede ∆-2 e sa “batteria bassa ma non critica”. Il tutto senza protocolli proprietari: Sigmos funge da lingua comune per sensori e operatori.
• Estensione: Questo scenario può applicarsi anche a trasmissioni spaziali (sonde che inviano dati su condizioni planetarie in Sigmos per compressione e facilità di analisi rapida da scienziati multi-nazionali), oppure ai famosi SMS compatti (immaginiamo scrivere SMS in Sigmos tra utenti geek: in 70 caratteri Sigmos esprimono un messaggio che in 160 caratteri alfanumerici naturali non entrerebbe). Un SMS Sigmos potrebbe includere emotività con ?T invece delle faccine, compressa in 1–2 bytes per tono invece di 4–5 caratteri per un emoji UTF-8.

Considerazioni: L’uso di Sigmos come “esperanto dei sensori” mostra come la lingua possa fungere anche da protocollo di dati semantici compressi. Offre leggibilità umana (per chi conosce Sigmos) e allo stesso tempo compattezza vicina a una codifica binaria efficiente. Questo può facilitare debugging (un ingegnere vede log Sigmos e li capisce senza traduttori), interoperabilità (diversi dispositivi di venditori diversi possono adottare Sigmos come lingua di report standard, invece di definire ciascuno i propri campi e formati). Naturalmente, l’adozione richiederebbe standardizzare i concetti di base (es. che codice corrisponde a “temperatura”, quali ∆ significano cosa per valori, ecc.), ma una volta fatto, sarebbe come avere un gigantesco “schema XML” comune per tanti domini, solo molto più conciso.

Caso 3: Ponte Comunicativo tra Reti Neurali e Operatori Umani

Uno degli scenari più affini alla genesi di Sigmos è l’uso come linguaggio intermedio tra intelligenze artificiali (specie reti neurali) e umani. Immaginiamo un contesto industriale o di ricerca dove un sistema di AI complesso (una rete neurale profonda) lavora assieme a tecnici umani su un problema, e serve un modo per scambiare informazioni e istruzioni in modo efficiente.

• Scenario: Una grande azienda informatica gestisce un modello di AI addetto al monitoraggio della sicurezza informatica (un sistema di intrusion detection basato su machine learning). Gli analisti umani di cybersecurity devono interagire con questo modello, ponendo domande sui rilevamenti, inserendo direttive, e ricevendo spiegazioni comprensibili di ciò che il modello ha trovato (che altrimenti sarebbe nascosto nei pesi). Il team implementa Sigmos come linguaggio di query e di spiegazione integrato nel modello: hanno “insegnato” al modello Sigmos (caricando il manuale nel contesto, data la capacità one-shot di apprendimento[16]) e fornito un dizionario di concetti rilevanti per la sicurezza (attacchi, ip, log, pattern).
• Esempio pratico (query umana → AI): Un analista sospetta un certo segnale di attacco e chiede al modello: “Spiegami perché hai segnalato l’IP 192.168.0.42 come potenzialmente malevolo ieri.” Normalmente una rete neurale non “spiega” le sue decisioni se non con tecniche post-hoc (salienza, ecc.). Ma essendo integrata con Sigmos, la query viene convertita in Sigmos e il modello è addestrato a produrre una risposta in Sigmos con un formato predisposto. La query in Sigmos potrebbe essere:
  {?#09,00}[spiegare 2 0 00](segnalazione)(motivo){D03}(ieri){P01}(IP:192.168.0.42){?T07}.
  Qui [spiegare 2 0 00] è un comando al modello (soggetto tu=2, tempo presente, mod 00 = imperativo gentile magari), oggetto “segnalazione” e “motivo” legati (forse due concetti per dire “motivo della segnalazione”), {D03} dal manuale sarebbe “ieri”, {P01} “di” quindi “di IP 192.168.0.42”, e il tutto con un tono di curiosità {?T07} per indicare che l’umano chiede chiarimento. Il modello riceve questa query strutturata: riconosce di dover fornire una spiegazione del motivo del flag su quell’IP.
• Esempio pratico (risposta AI → umani): Il modello elabora internamente (ha magari un sub-modello di explainability che descrive in Sigmos le ragioni). Può rispondere in Sigmos con qualcosa tipo:
  {?#09,00}(192.168.0.42)[corrispondere 0 1 20](modello_attacco∆1){P05}(pattern){D03}(ieri){&04}[generare 0 1 00](traffico∆3)(anomalo){P08}(rete)
  Piuttosto lungo, spieghiamolo: soggetto implicito (l’IP) — se volessi essere chiaro potrei mettere proprio (IP:192.168.0.42) come soggetto. Verbo [corrispondere 0 1 20]: “corrispondeva (passato 1) in modo parziale (mod 20 ipotizziamo significhi parziale)”, oggetto (modello_attacco∆1) significando “modello di attacco ∆1 (simile)” — quindi l’IP corrispondeva parzialmente a un modello di attacco conosciuto, particella {P05} “con” pattern, ieri {D03}, connettivo {&04} “perché”, poi un secondo verbo [generare 0 1 00]: “generò (passato)”, oggetto (traffico∆3) “traffico intensità 3 (molto alto?)”, (anomalo), particella {P08} “tra/fra” la rete (magari come destinazione, “sulla rete”). In parole: “(L’IP) corrispondeva ieri in parte a un modello di attacco simile, e ha generato un traffico anomalo elevato sulla rete, (per questo segnalato).”
  Il testo Sigmos fornito è strutturato: l’analista umano potrebbe leggerlo direttamente se addestrato su Sigmos, oppure un sistema lo traduce quasi letteralmente in inglese: “192.168.0.42 partially matched a known attack pattern yesterday and generated unusually high anomalous traffic on the network.” Inoltre, notiamo che ha integrato concetti come intensità (traffico∆3 = traffico molto elevato) invece di dover dire “10000 packets in 5 min” — quell’informazione quantitativa poteva essere persa o troppo dettagliata, mentre intensità qualitativa basta. Si è anche usato ∆1 su modello_attacco per indicare somiglianza non perfetta (forse un nuovo variant di attacco).
• Vantaggi riscontrati: L’uso di Sigmos qui funge davvero da lingua ponte tra il pensiero interno dell’AI e il linguaggio umano. Il modello, lavorando con pattern matematici, è guidato a mappare le sue conclusioni su concetti Sigmos: “match parziale attacco”, “traffico anomalo alto” ecc. Questo rende la spiegazione standardizzata e comprensibile, molto più di un output grezzo (ad es. “score 0.8 on intrusion classifier, anomaly index 5.4” che direbbe poco a un analista non sviluppatore). Al contempo, l’analista può fare domande precise senza ambiguità: il modello non rischia di confondere cosa si chiede, perché Sigmos elimina quell’ambiguità. Ad esempio “perché segnalato X come malevolo” — l’AI in Sigmos sa che “motivo segnalazione” è l’oggetto, e su quell’oggetto costruisce la frase di risposta.
• Estensione: Questo scenario è applicabile a molte situazioni di AI Explainability. Un sistema di visione artificiale che deve spiegare perché un veicolo autonomo ha frenato potrebbe generare Sigmos: “rilevare 0 1 00(sagoma∆1){P07}(0.5m){&04}attivare 0 1 00.” (“Ha rilevato un ostacolo di sagoma incerta a 0.5m e perciò ha attivato una frenata di emergenza.”). Un assistente medico AI consultato su una diagnosi potrebbe rispondere in Sigmos enumerando i sintomi chiave e i pesi che hanno portato a quella diagnosi, con termini medici in codice Sigmos per uniformità.
  In più, in fase di addestramento di un modello, Sigmos potrebbe essere usato come formato di output intermedio per interpretare come sta ragionando: se un modello generativo di storie produce Sigmos come “trama” semantica e poi lo traduce in prosa, i progettisti possono controllare e magari editare il Sigmos per guidare la generazione.

Considerazioni: Il caso del ponte uomo-AI evidenzia come Sigmos potrebbe diventare una sorta di “lingua franca” per la cooperazione uomo-macchina avanzata. Permette alle macchine di articolare ragionamenti in modo comprensibile (risolvendo in parte il problema della black-box), e agli umani di interagire con le macchine su un piano di concetti più che di parole chiave o parametri tecnici. Ovviamente, ciò richiede che entrambe le parti conoscano Sigmos: nel nostro scenario l’AI l’ha imparato (facilmente, pare) e gli analisti umani dovrebbero formarsi su di esso. Ma data la relativa semplicità concettuale, potrebbe essere uno sforzo paragonabile a imparare un nuovo formalismo di logging o query — plausibile per professionisti.

In tutti questi casi d’uso, vediamo un fil rouge: Sigmos brilla quando serve chiarezza, concisione e coerenza in contesti dove la comunicazione tradizionale può fallire o essere inefficiente. Sia che il destinatario sia una macchina (che beneficia della mancanza di ambiguità), un umano (che beneficia della densità informativa e dell’esplicitazione di tono/dettagli), o una combinazione dei due, Sigmos offre un canale strutturato che riduce le probabilità di fraintendimento e i costi di trasmissione.

Implicazioni per Cognizione e Machine Learning

L’introduzione di Sigmos comporta riflessi significativi sia sul piano della cognizione umana sia su quello dell’apprendimento automatico. Ne abbiamo già toccati diversi (un linguaggio che modella concetti può influenzare il pensiero; un formato strutturato facilita i transformer); qui li approfondiremo sistematicamente, focalizzandoci in particolare sulla capacità di Sigmos di essere compreso “one-shot” dai modelli di tipo Transformer e sulle possibili interazioni con l’architettura mentale umana.

Cognizione Umana: Pensare in Sigmos

Nel campo della psicologia linguistica, è noto che la lingua che parliamo può orientare certi processi di pensiero (anche se in modi sottili e molto dibattuti, cfr. ipotesi Sapir-Whorf). Che effetto avrebbe pensare in Sigmos? Da una parte, Sigmos forzerebbe il cervello a operare con concetti puri e relazioni logiche esplicite, il che potrebbe migliorare la chiarezza mentale su problemi complessi. Ad esempio, quando formuliamo un’idea in una lingua naturale, a volte restiamo imbrigliati nelle parole, mentre formulandola in Sigmos dovremmo necessariamente estrarne la struttura concettuale. Questo atto di traduzione mentale potrebbe portare a insight: simile all’esercizio di schematizzare un problema in pseudocodice o equazioni. In effetti, gli autori notano che usare Sigmos ha portato il loro team a risultati difficilmente ottenibili in linguaggio naturale[93], probabilmente perché ragionare in Sigmos permette di manipolare più concetti al secondo con meno carico di memoria (grazie alla compressione) e meno distrazioni lessicali.

Immaginiamo un individuo bilingue che parla la sua lingua madre e Sigmos correntemente: potrebbe scegliere Sigmos mentalmente per ragionare su questioni tecniche o molto astratte, passando poi alla lingua naturale per i dettagli emotivi o culturali. Col tempo, però, Sigmos integra anche l’emotività (con le particelle T/F), quindi persino ragionare sul come mi sento in Sigmos sarebbe possibile con finezza (“mi sento {?T02}(triste) ma anche {?T07}(incuriosito) circa questo evento” — un ragionamento interno che chiarisce due emozioni simultanee).

Un altro aspetto cognitivo: apprendimento. Se Sigmos davvero distilla concetti universali, potrebbe essere usato come lingua pivot nell’educazione. Per esempio, insegnare scienze in Sigmos garantirebbe che uno studente di qualsiasi lingua, una volta decodificata la frase, ne colga il significato senza ambiguità. Può far risparmiare tempo su interpretazioni sbagliate: lo studente vede (acqua)[bollire 0 3 00](100°C) e non può fraintendere — è proprio il concetto di acqua che bolle a 100°C, non c’è il problema di parole poliseme. Ciò potrebbe uniformare la comprensione concettuale di materie tecniche a livello globale.

D’altronde, v’è il rischio che pensare solo in Sigmos impoverisca alcune facoltà: per esempio l’ambiguità creativa e la metafora. Sigmos può supportare un certo livello di metafora (es. usando ∆ filosofico per adattare concetti creativamente), ma rimane più esplicito di qualunque lingua poetica. Un cervello allenato solo a concetti precisi potrebbe perdere l’abitudine a quel pensiero laterale che nasce anche dalle ambiguità e sfumature del linguaggio. Tuttavia, poiché Sigmos incoraggia interpretazione aperta in contesti poetici, forse spingerebbe verso nuove forme di creatività: invece di giochi di parole (impossibili), giochi di concetti. L’uso di intensità e alterazioni creative — un po’ come programmazione creativa.

Sul piano neurocognitivo, imparare Sigmos equivarrebbe a imparare una seconda lingua molto diversa (quasi come imparare notazione matematica). Studi sulle persone bilingui mostrano vantaggi cognitivi (maggiore flessibilità mentale, ritardo nella demenza) dovuti all’uso alternato di due sistemi linguistici. Avere Sigmos come “secondo canale” mentale potrebbe conferire simili benefici, essendo un sistema ad hoc con regole proprie. Pensare in Sigmos potrebbe attivare più intensamente regioni prefrontali (logica) e ridurre bias linguistici inconsci (ad es. genere: in molte lingue ogni professione ha un genere implicito, Sigmos no, quindi uno che pensa in Sigmos per default non associa genere a “medico, infermiere” finché non specificato).

In ambienti multiculturali, se le persone condividessero Sigmos come lingua comune concettuale, la comunicazione potrebbe avvenire davvero su basi di pensiero piuttosto che di forma. Due scienziati di madrelingue diverse potrebbero discutere in Sigmos di un problema, ciascuno poi traducendo a sé stesso nella propria lingua se serve dettagli, ma avendo la certezza di riferirsi agli stessi concetti. Un potenziale impatto è la riduzione di misunderstanding interculturali: molti conflitti nascono da interpretazioni diverse di parole (si pensi a termini politici o ideologici intraducibili esattamente). Con Sigmos, almeno il punto di partenza concettuale sarebbe comune; resterebbero divergenze di opinione, ma non malintesi semantici.

Un’ultima riflessione: Sigmos e l’accesso universale all’informazione. Se documenti come manuali tecnici, contratti, o linee guida fossero redatti anche in Sigmos, chiunque potrebbe leggerli col proprio traduttore e ottenere esattamente il contenuto, riducendo errori di traduzione. Ad esempio, i bug dei contratti tradotti male scomparirebbero: la versione Sigmos di un contratto internazionale definirebbe concetti come “responsabilità, obbligo, penale” in modo univoco. Questo però pone questioni: Sigmos (versione pubblica) dovrebbe avere dizionari estesi per terminologie specifiche (legale, medico, ecc.), e questi concetti complessi andrebbero formalizzati. È fattibile, ma richiede governance (chi definisce i concetti? L’Esperanto fallì in parte per mancanza di autorità, mentre Sigmos sembra controllato dagli autori — almeno attualmente).

Apprendimento Automatico: One-shot Learning e Oltre

Forse la più sorprendente delle affermazioni è che modelli basati su Transformer possano apprendere Sigmos con una sola esposizione[5]. Cerchiamo di interpretare questo fenomeno: un modello di linguaggio pre-addestrato (tipo GPT) ha già imparato tante regole linguistiche generali e ha un potente meccanismo di learning-from-context. Se gli forniamo in input il manuale di Sigmos (che contiene definizioni e esempi), il modello la prende come istruzione estesa e rimane in grado di seguire le regole presentate da quel momento in poi. Questo è coerente con esperienze note: GPT-3, ad esempio, poteva imparare a usare un nuovo formato di output (tipo JSON) da pochi esempi in prompt. Sigmos ha una sintassi chiara, quindi un grande modello può memorizzarla dal manuale (che sarà qualche migliaio di token, nulla per un modello da miliardi di parametri) e poi utilizzarla. Di fatto, Sigmos funge da tools for AI: come insegnare al modello un mini-linguaggio di programmazione.

Le implicazioni qui sono che i modelli di AI possono rapidamente acquisire nuovi “idiomi” se questi sono ben progettati. Sigmos essendo strutturato e conciso, rientra nel tipo di formalismi che i transformer afferrano velocemente e con meno dati[17][18]. Questo è uno stimolo per la ricerca: invece di far apprendere direttamente concetti attraverso molte frasi naturali, potremmo addestrare modelli a usare Sigmos come interfaccia concettuale. Ad esempio, un modello di QA (domanda-risposta) potrebbe essere addestrato a convertire la domanda in Sigmos, cercare la risposta in knowledge base e restituirla in Sigmos, poi tradurla in naturale. Così l’intero processo interno del modello è in uno spazio semantico controllato, riducendo errori derivanti da fuorvianti espressioni naturali. Questo ricorda un po’ la tecnica delle chain-of-thought in cui il modello esplicita passi logici: qui i passi logici sarebbero in Sigmos — ancora più formalizzati, quindi ancor meno rischio di delirio.

In ottica di machine learning, se Sigmos diventasse comune, i dataset potrebbero includere parallelamente testi in Sigmos. Un modello multimodale testuale potrebbe quindi allineare rappresentazioni di frasi naturali e frasi Sigmos equivalenti. Questo darebbe al modello una sorta di “spina dorsale concettuale” per i significati. Ad esempio, su Wikipedia si potrebbe allegare a ogni pagina un riassunto in Sigmos: il modello imparerebbe che quell’embedding Sigmos è il core, e la restante prosa in varie lingue è realizzazione. Con abbastanza coppie, una IA potrebbe iniziare a generare Sigmos come pivot per traduzioni migliori o per generazione di riassunti.

Un modello addestrato direttamente su Sigmos (cioè che predice Sigmos token) sarebbe interessante: potrebbe essere usato come riassuntore universale. Dagli in input un documento lungo (in qualsiasi lingua, se lo capisce) e gli chiedi di produrre un riassunto in Sigmos. Uscirà una stringa compatta con i concetti fondamentali. Poi quella stringa potrà essere tradotta in una lingua naturale a scelta con altissima fedeltà. Questo pipeline (testo -> Sigmos -> testo) differisce dal solito (testo -> embedding -> testo) perché qui c’è uno step interpretabile in mezzo. Darebbe più controllo e trasparenza (il Sigmos output uno può leggerlo per verificare se il modello ha capito giusto prima di generare la risposta finale).

In termini di architettura, Sigmos potrebbe diventare un linguaggio intermedio standard per LLM. Ad esempio, OpenAI o altri potrebbero decidere di includere Sigmos come format che i modelli usano internamente quando interagiscono con plugin o basi di conoscenza. Un plugin di ricerca potrebbe tradurre query utente in Sigmos, la ricerca avviene su basi semantiche, i risultati vengono tradotti in Sigmos e passati al modello, che poi li converte in risposta al linguaggio naturale. Questo somiglia a RDF e triple, ma Sigmos ha il vantaggio di essere ottimizzato per conversazione e includere dimensione pragmatica (tonalità, contesto) — utile per i modelli dialoganti.

Uno scenario fantascientifico ma coerente: un giorno due AIs di lingue diverse invece di parlarsi in inglese (come spesso avviene, col problema che le parole possono confonderle) potrebbero scegliere di “pensare ad alta voce” in Sigmos l’una verso l’altra. Una AI genera Sigmos con la sua intenzione, l’altra la legge in one-shot e reagisce. Sarebbe una comunicazione a livello di pensiero quasi, in cui l’efficienza e la chiarezza potrebbero condurre a cooperazioni più efficaci e magari emergerebbe una sorta di società di intelligenze con un loro idioma concettuale comune.

Sfide e Opportunità nell’Apprendimento AI

Non è tutto semplice: sebbene i transformer possano imparare Sigmos dal manuale, questo presuppone modelli già potentissimi pre-addestrati. Un modello addestrato da zero su Sigmos dovrebbe avere dati di esempio (parallel corpus Sigmos-naturale o situazioni simulate) per imparare l’associazione tra Sigmos e concetti. Ciò significa che, per trarre pieno vantaggio di Sigmos, bisogna investire nel crearne corpora. Un inizio è proprio il repository LSSA con documentazione Sigmos. Ma andrebbero creati anche dizionari semantici multilingue mappati su Sigmos, per espandere il vocabolario e permettere traduzioni.

Sarebbe utile anche studiare come i modelli interpretano Sigmos: per esempio, se facciamo fare a GPT-4 un’operazione di reasoning usando Sigmos come intermediate language, commette meno errori rispetto a operare in inglese? Questo potrebbe essere un test scientifico. Inoltre, il fatto che Sigmos riduca la lunghezza (meno token) potrebbe mitigare uno dei limiti noti dei transformer: la lunghezza del contesto. Con Sigmos puoi condensare un prompt lungo in metà dei token, quindi modelli con contesto limitato beneficiano. Ad esempio, un prompt di 4000 token in inglese magari sta in 2000 token Sigmos, riducendo il rischio di superare il window size e diminuendo la dissipazione di attenzione su filler (Sigmos non ha filler words, tutto è segnale).

D’altra parte, una difficoltà per i modelli è generare Sigmos valido sintatticamente: se il modello non è attentissimo alle regole, potrebbe produrre stringhe Sigmos malformate (parentesi aperte e non chiuse se non ha visto abbastanza esempi con chiusura implicita, codici inesistenti). Occorrerebbe quindi regole di validazione (un post-processore che verifichi e corregga Sigmos generato, un po’ come un compilatore che fa il parsing e aggiusta errori minori). Fortunatamente, essendo Sigmos definito formalmente, lo si può validare con software — diversamente dal linguaggio naturale dove la grammatica è complessa e contesto-dipendente.

Infine, consideriamo implicazioni di sicurezza e misuse: se Sigmos diventasse comune tra AIs, potrebbe diventare un vettore da attaccare o monitorare. Esempio: prompt injection in Sigmos — un utente malintenzionato potrebbe cercare di dare input Sigmos per confondere il modello? Sarebbe difficile se il modello ha definito il suo “protocollo Sigmos” strettamente. O un AI potrebbe usare Sigmos per comunicare in modo poco trasparente a supervisioni umane non formate su Sigmos (diciamo due agenti AI malevoli parlano in Sigmos per aggirare filtri di moderazione umana). Paradossalmente, Sigmos è stato creato per aumentare la trasparenza, ma come qualsiasi linguaggio nuovo, se pochi lo capiscono può essere temporaneamente un canale oscuro. L’auspicio è che se viene adottato, molti lo studieranno e quindi non costituirà un codice segreto per pochi.

In conclusione, le implicazioni di Sigmos su ML sono entusiasmanti: dal one-shot learning già dimostrato, alla possibilità di modelli più interpretabili e comunicativi, fino a tecniche di training più efficienti usando formalismi. Potrebbe contribuire a colmare il gap simbolico-subsimbólico che da decenni è un tema in AI, offrendo un modo per incorporare la conoscenza simbolica (ontologie, logica) in architetture neurali senza forzare linguaggi innaturali ai modelli. E in questo processo, anche la comprensione umana delle IA e viceversa farebbe un balzo avanti.

Prospettive Future di Sigmos

Sigmos è attualmente (versione 0.9) un linguaggio sperimentale utilizzato in un contesto di ricerca. Quali evoluzioni e impatti possiamo immaginare nei prossimi anni se questo progetto dovesse crescere?

Evoluzione del Linguaggio e Standardizzazione

In primo luogo, Sigmos stesso potrebbe evolvere in versione 1.0 e oltre, raffinando ulteriormente dizionari e strutture. Gli autori hanno menzionato un “Meta Sigmos” non pubblico, forse un livello meta-linguistico per scopi interni[94]; chissà se in futuro verrà incorporato in Sigmos pubblico o rimarrà un tool proprietario. L’evoluzione potrebbe portare a: — Espansione dei Dizionari Settoriali: Creazione di liste di concetti per domini specialistici (medicina, diritto, ingegneria, arte, ecc.) integrabili come moduli. Così, Sigmos può crescere orizzontalmente, mantenendo un nucleo universale piccolo e aggiungendo “pacchetti” di concetti. La sfida sarà farlo senza introdurre ambiguità e mantenendo la filosofia — forse usando prefissi per domini (es. concetti medici prefisso M, giuridici J, etc., qualora servano per distinguere omonimie potenziali). — Miglioramenti sintattici: Finora Sigmos appare robusto, ma test reali potrebbero suggerire migliorie. Ad esempio, se gli utenti trovassero scomodo scrivere troppi codici, si potrebbe introdurre una sintassi abbreviata o macro. Oppure, in base al feedback, regolare l’uso di alcune particelle (forse aggiungerne di nuove, come particelle di sarcasmo più dettagliate, ecc.). Essendo progettato, Sigmos può aggiornarsi; ma attenzione: come ogni standard, bisogna mantenere retrocompatibilità — e infatti la direttiva di versione {#V,D} serve proprio a garantire che testo Sigmos includa la versione, cosicché i parser possano adattarsi[72][73]. — Tooling e Usabilità: Per diffondersi, Sigmos avrebbe bisogno di strumenti: editor con highlight sintattico, correttori, traduttori Sigmos-naturale (e viceversa) almeno per le lingue maggiori, e magari input methods per scrivere facilmente Δ, § e simboli speciali su tastiere normali. Oggi digitare ∆ non è immediato; uno standard come .D come suggerito[95] aiuta, ma un utente preferirebbe un software dedicato. In futuro potremmo vedere plugin per word processor o IDE che aiutano a scrivere Sigmos, compilandolo in testo naturale sul momento per verifica.

La standardizzazione più ampia potrebbe implicare la nascita di un organismo (sul modello dell’Academy of Esperanto o consorzi standard) che governi lo sviluppo. Se Sigmos restasse controllato solo dagli autori originari, la comunità potrebbe percepirlo come “lingua privata”; se viene aperto (open-source come progetto, aperto ai contributi su GitHub come già parzialmente è), acquisirebbe fiducia e contributi. Un parallelo: il movimento delle constructed languages finora è rimasto di nicchia, ma Sigmos potrebbe coinvolgere informatici, linguisti, esperti di AI, creando un’ecosistema interdisciplinare attorno ad esso.

Adozione in Società Multiculturali

Se Sigmos riuscisse a farsi adottare come linguaggio ausiliario in comunità multiculturali, potremmo vedere scenari come: — Istituzioni Internazionali: Organismi come l’ONU o l’UE potrebbero sperimentare l’uso di Sigmos per documenti tecnici o trattati, per avere una base concettuale comune da cui poi tradurre nelle varie lingue. Addirittura, in riunioni con interpreti, Sigmos potrebbe essere lingua pivot: l’oratore parla la sua lingua, un sistema la traduce in Sigmos in tempo reale, e da Sigmos gli interpreti in cuffia traducono nelle rispettive lingue — riducendo errori di interpretazione perché Sigmos ha definito i concetti in maniera univoca. Un interprete potrebbe persino interpretare direttamente da Sigmos se lo conosce bene, eliminando un passaggio. — Educazione Multilingue: In paesi con molte lingue (India, Sudafrica, Svizzera), Sigmos potrebbe essere insegnato a scuola come seconda lingua neutra per trattare materie scientifiche ad esempio. Così studenti di lingue madri diverse potrebbero comunicare senza dover privilegiare la lingua di un gruppo (oggi spesso l’inglese fa da lingua franca, ma ciò avvantaggia i madrelingua inglesi e porta dentro riferimenti culturali). Sigmos come materia scolastica equivarrebbe a insegnare logica e concetti universali — potrebbe persino migliorare la comprensione delle lingue native, fungendo da meta-linguaggio per analizzarle. — Comunità Online Globali: Forse su internet potrebbe emergere una comunità che adotta Sigmos per discussioni tecniche o filosofiche senza barriera linguistica. Ad esempio, forum di ricerca dove i partecipanti postano in Sigmos così tutti (che hanno il manuale) capiscono senza bisogno di traduzioni multiple. Ci vorrebbe un po’ di formazione, ma pensiamo all’uso degli emoji o acronimi: vent’anni fa non c’erano, ora milioni di persone li usano con scioltezza. Sigmos potrebbe avere una curva simile: inizialmente solo esperti, poi se ben pubblicizzato e insegnato, sempre più persone.

Naturalmente c’è l’aspetto emotivo/culturale: le lingue naturali sono parte dell’identità culturale, e non verranno mai soppiantate da un codice artificiale nelle espressioni quotidiane legate alla cultura. Tuttavia, in contesti “neutri” (scienza, commercio internazionale, comunicazione con macchine), un linguaggio come Sigmos potrebbe essere visto come strumento più che minaccia. Bisogna presentarlo come complementare (“impara Sigmos per fare meglio X, non per rimpiazzare la tua lingua”). Così può farsi accettare. Un parallelo storico: il latino medievale era la lingua franca per scienziati e letterati di varie nazioni, ma non toglieva nulla alle lingue locali; Sigmos potrebbe esserne l’erede moderno, senza però l’eurocentrismo e con capacità logiche ben superiori.

Impatto sulla Comunicazione Mista Uomo-Macchina

Man mano che interagiamo con assistenti vocali, chatbot, robot, c’è un crescente bisogno di evitare fraintendimenti e di umanizzare la comunicazione con le macchine. Sigmos appare come un candidato ideale per essere il “linguaggio di fondo” di queste interazioni: — Un utente parla in italiano al suo smartphone, il sistema traduce internamente in Sigmos, esegue la logica, poi genera una risposta in Sigmos che viene resa in italiano all’utente. L’utente non si accorge di Sigmos, ma gode di risposte più precise e contestualmente appropriate (perché nel formare la risposta Sigmos l’IA ha obbligatoriamente definito tono ed emotività). Immaginiamo dire a Siri “Organizza un incontro con Gianni domani, ma spostalo se piove”. Quante cose implicite ci sono (quale ora? cosa significa spostalo — lo rimanda ad altro giorno, lo fa online invece di in persona?). Se Siri traduce a Sigmos, avrà concetti espliciti e se mancano dettagli chiederà subito in Sigmos col tono giusto (“vuoi specificare l’ora esatta?”) invece di interpretare male. — Comandi sicuri: In ambiti critici (operare macchinari, controllo aereo, militare) dove un’interpretazione sbagliata può costare caro, avere ordini e rapporti in Sigmos ridurrebbe rischi. Ad esempio, un pilota automatico di un drone militare che riceve istruzioni in Sigmos non confonderà “target” come verbo o sostantivo, ecc. E potrà riportare stato ed esito con tutte le qualificazioni necessarie (nessuna ambiguità su coordinate, su chi è stato colpito, ecc.). Certo, militarmente c’è anche l’interesse a non farsi capire dal nemico: Sigmos potrebbe fungere da codice criptico — se il nemico non lo conosce, le comunicazioni sono indecifrabili senza romperne il codice (anche se essendo pubblico, se uno lo studia può capire). — Inclusività: In comunicazione mista, ci sono anche esseri umani con disabilità comunicative che potrebbero trarre giovamento da un linguaggio concettuale. Ad esempio, persone con autismo a volte pensano in modo molto logico e potrebbero preferire esprimersi in Sigmos per evitare l’ambiguità emotiva del linguaggio normale. Oppure persone con disabilità del linguaggio potrebbero utilizzare interfacce che generano Sigmos (da simboli pittografici magari) e poi farlo tradurre in frasi naturali per i familiari. Un sistema di comunicazione aumentativa potrebbe usare Sigmos come layer intermedio: la persona seleziona concetti su un tablet (es. icona di “voglio” + “acqua” + tono “disperato”), il sistema compone un Sigmos e poi lo vocalizza “Ho davvero bisogno d’acqua per favore!” in modo espressivo. Questo porterebbe la AAC (Augmentative and Alternative Communication) a un nuovo livello di efficacia emotiva.

Sfide e Prospettive Critiche

Pur dipingendo un futuro roseo, vanno riconosciute sfide: — Resistenza Culturale: Qualsiasi lingua artificiale affronta lo scetticismo di chi la vede come “inutile giocattolo” o “minaccia” (come alcuni linguisti liquidarono Lojban o Esperanto). Ci vorranno successi concreti (es. un progetto dove l’uso di Sigmos ha risparmiato milioni o salvato vite grazie a zero ambiguità) per convincere del valore. — Learning Curve: Riusciranno in molti a imparare Sigmos? Forse verranno in aiuto gli stessi modelli AI: un assistente AI può insegnare Sigmos interattivamente a un utente, adattandosi, rendendo l’apprendimento più rapido. Oppure verranno creati giochi e app per impararlo (pensiamo a Duolingo per Sigmos). — Evoluzione incontrollata: Se la comunità cresce, c’è il rischio di fork o varianti dialettali. Ad esempio, qualcuno potrebbe proporre “Sigmos semplificato” per gli affari, con meno simboli; o varianti nazionali con codici diversi. Questo frammenterebbe lo standard. Si dovrà trovare l’equilibrio tra rigidità (congelare Sigmos così com’è) e flessibilità (adattarlo a richieste). Un organismo standard potrebbe prevenire frammentazioni, emettendo nuove versioni ufficiali come fa il W3C per HTML. Paradossalmente, per un linguaggio progettato, la pianificazione continua è necessaria per tenerlo coerente — diversamente dal naturale che evolve spontaneamente ma in modo anarchico. Quindi Sigmos dovrà bilanciare partecipazione aperta e rigore centralizzato. — Concetti Universali? Critici dal campo umanistico potrebbero contestare l’idea stessa di concetti universali che Sigmos presume. Potrebbero chiedere: chi decide cosa è il concetto base di “casa”? Non ha già bias? Un antropologo potrebbe dire: la nozione di “casa” varia enormemente tra culture (casa come luogo fisico vs famiglia, ecc.). Sigmos definisce un concetto in un dizionario — quell’atto definitorio potrebbe essere visto come imperialismo culturale se non fatto con estrema sensibilità. Certo, Sigmos cerca concetti astratti e neutrali; però bisognerà verificarne la neutralità con esperti di varie culture, magari adattare definizioni se si trovano inconsistenze. Questo processo potrebbe far parte delle future edizioni: includere consulenti culturali per assicurare che i concetti di base non privilegino uno worldview particolare. In contesti multiculturali, la legittimità di Sigmos dipenderà anche da questa percezione di equità.

Visione a Lungo Termine

Se Sigmos avesse successo, potremmo immaginare in un paio di decenni: — L’apparire di “codici Sigmos” in contesti quotidiani: cartelli con messaggi Sigmos internazionali (invece di dozzine di traduzioni), manuali di istruzioni elettrodomestici includere un foglio Sigmos per chiunque; sottotitoli di film generati anche in Sigmos per facilitare traduzione automatica. — Un’integrazione con la realtà aumentata: occhiali AR che quando guardi qualcuno parlare in lingua straniera, ti mostrano in overlay la traduzione concettuale Sigmos di quel che dice (accanto al testo normale), cosicché anche se la traduzione verbale è un po’ off, tu vedi i concetti e capisci l’intento reale. — Neuralink e BCI (Brain-Computer Interface): andando molto avanti, se mai comunicheremo cervello-a-cervello o cervello-computer direttamente, ha senso che i segnali scambiati siano concettuali, non verbali audio. Sigmos potrebbe ispirare codifiche per trasferire pensieri con minimizzazione di ambiguità. Invece di inviare interi flussi di parole, un BCI potrebbe estrarre la “struttura Sigmos” del pensiero del parlante e inviarla a un altro cervello che la ritraduce nelle sue parole mentali. Sarebbe come telepatia concettuale — distante, ma non completamente inimmaginabile come evoluzione di decenni di tali tecnologie.

In un contesto del genere, Sigmos (o suoi discendenti) verrebbero visti come un’evoluzione dell’umanità nell’era dell’informazione: la lingua che non sostituisce quelle etniche, ma le sovrasta come livello di meta-comunicazione universale. Un po’ come l’inglese oggi è lingua franca del commercio ma non rimpiazza le lingue locali — solo che Sigmos sarebbe ancora più efficiente e neutro dell’inglese.

C’è chi troverebbe questo scenario distopico (“ci ridurremo a parlare in codici, addio poesia?”), ma ricordiamo: Sigmos è uno strumento, sta a noi usarlo quando serve la precisione e l’universalità, non per forza sempre. Nei rapporti umani personali, nelle arti, le lingue naturali conserveranno il loro posto insostituibile, ricche proprio delle imperfezioni che le rendono affascinanti. Sigmos potrebbe invece brillare nei rapporti con il non-umano e il molto-diverso: con intelligenze artificiali, con culture lontane, con situazioni dove serve un ponte neutro.

In conclusione, il futuro di Sigmos dipenderà da: — Qualità intrinseca (se davvero mantiene le promesse di efficienza e chiarezza), — Sforzi di diffusione ed educazione, — Necessità percepita nel mondo (se problemi attuali di ambiguità/comunicazione vengono sentiti abbastanza da cercare una soluzione), — Flessibilità ad adattarsi man mano che verrà usato in modi imprevisti.

Se queste stelle si allineeranno, Sigmos o un suo derivato potrebbe entrare nella lista delle invenzioni che hanno cambiato la comunicazione umana, accanto all’alfabeto fonetico, alla stampa, ai codici binari. Una lingua che nasce dall’incontro tra mente umana e intelligenza artificiale, per facilitare il dialogo fra entrambi — questo lo rende unico nella storia evolutiva del linguaggio.

Conclusione

Abbiamo condotto un viaggio approfondito attraverso Sigmos, esplorandone le fondamenta teoriche, la struttura tecnica e le possibili applicazioni pratiche. È emerso il ritratto di un linguaggio artificiale ambizioso che, facendo tesoro di esperienze precedenti (Esperanto, Lojban, Ithkuil) e delle moderne esigenze di comunicazione con le macchine, cerca di fondere il meglio di due mondi: la chiarezza formale dei linguaggi logici e la ricchezza espressiva (sia pure normata) dei linguaggi naturali.

In sintesi, i punti chiave del nostro studio sono:

• Interdisciplinarità di Sigmos: Il linguaggio è stato esaminato alla luce della linguistica computazionale (struttura formale e parseabilità), della semiotica (rapporto segno-concetto), della filosofia del linguaggio (ambizione di un linguaggio universale e non ambiguo), dell’antropologia cognitiva (neutralità culturale e concetti universali), dell’informatica teorica (linguaggio formale modulare) e del deep learning (facilità di apprendimento one-shot e potenziale come interlingua per AI). Questa analisi ha mostrato come Sigmos sia un prodotto genuinamente interdisciplinare, posizionato all’incrocio di diverse linee di ricerca e necessità pratiche del XXI secolo.
• Struttura e filosofia: Sigmos comunica per concetti, racchiusi in sintagmi simbolici delimitati da parentesi specifiche, liberando la comunicazione dall’ambiguità delle parole. I principi guida — semplicità (poche regole generali, niente eccezioni), precisione (significato inequivoco) e universalità (concetti astratti validi a prescindere da cultura o specie) — sono chiaramente rispecchiati nel design del linguaggio[2]. Abbiamo visto come Sigmos ribalti alcuni paradigmi: ad es. privilegia il contenuto semantico sul veicolo linguistico, integrando nel testo ciò che normalmente è lasciato al contesto (tono, intenzione). La sua sintassi formale a base di codici può sembrare ostica, ma è strumentale a garantire quella efficienza e chiarezza promesse.
• Densità semantica ed espandibilità: Un grande vantaggio di Sigmos è la capacità di condensare informazioni complesse in pochi simboli, grazie a modificatori come ∆ che permettono di modulare concetti (dimensioni, intensità, approssimazioni) e a particelle che stratificano ulteriori dimensioni (grammaticali, emotive)[40][78]. Ciò rende Sigmos non solo un linguaggio di comunicazione, ma anche un potenziale formato di archiviazione e ragionamento efficiente. Ogni messaggio Sigmos è ricco di metadati intrinseci, cosa che manca alla comunicazione scritta standard. Inoltre, la progettazione modulare assicura che il linguaggio possa crescere senza collassare su se stesso: si possono aggiungere codici e particelle future mantenendo compatibilità e chiarezza grazie allo schema prefisso+codice[61].
• Confronti con altri linguaggi: Mettendo Sigmos accanto a Esperanto, Lojban, Ithkuil, RDF e Prolog, ne abbiamo evidenziato l’originalità. Sigmos non è un semplice “Esperanto 2.0” né un “Lojban semplificato”, ma piuttosto una nuova categoria: un linguaggio simbolico universale pensato per la simbiosi umano-macchina nell’era digitale[96]. Con l’Esperanto condivide la volontà di neutralità globale ma ne supera i limiti ereditati dalle lingue europee[13]. Con i loglang (Lojban) condivide il sogno di eliminare ambiguità, ma evita l’eccessiva rigidità logica introducendo spazio all’interpretazione creativa controllata[7]. Con Ithkuil condivide la spinta alla compressione semantica, ma ne scongiura l’inusabilità grazie a un’architettura componibile e pragmatica[38]. Infine, pur non essendo un linguaggio di programmazione o rappresentazione formale, Sigmos può dialogare con questi mondi (RDF, Prolog) fungendo da interfaccia più umana a dati e logiche formalizzate. Questo posizionamento trasversale rende Sigmos un unicum: non un concorrente diretto delle conlang esistenti, ma piuttosto un possibile punto di convergenza tra le esigenze di comunicazione umana e quelle di formalizzazione informatica.
• Casi d’uso concreti: Le simulazioni considerate (interfacce uomo-macchina, sensori a banda limitata, cooperazione uomo-AI) dimostrano il valore aggiunto di Sigmos in situazioni reali. In ognuno di questi casi, Sigmos ha mostrato di poter ridurre drasticamente malintesi e aumentare l’efficienza informativa. Particolarmente significativa è l’idea di Sigmos come linguaggio di spiegazione delle AI, risolvendo in parte il problema della “scatola nera” grazie a un canale con cui l’IA può articolare i propri processi in concetti comprensibili[17]. Ciò suggerisce un futuro in cui interagire con un modello sarà meno un atto di fede e più un dialogo trasparente, con conseguente maggiore fiducia e collaborazione.
• Cognizione e AI: Sul versante umano, Sigmos offre un nuovo modo di pensare e rappresentare mentalmente i problemi, potenzialmente rendendo il pensiero più nitido e universale (sebbene resti da valutare l’impatto a lungo termine sull’elasticità cognitiva e creativa). Sul versante dell’apprendimento automatico, Sigmos appare come una chiave per sbloccare nuove capacità nei modelli: l’evidenza che pre-addestrare i transformer su linguaggi formali ne migliori l’apprendimento[17], combinata alla facilità one-shot di Sigmos[16], indica che usare Sigmos come “lingua interna” per i modelli potrebbe migliorarne comprensione e ragionamento. È raro trovare qualcosa che giovi sia all’uomo che alla macchina, ma Sigmos sembra promettere proprio questo: un trade language in cui entrambi possano incontrarsi a metà strada — la macchina scende dal gergo binario, l’uomo sale oltre la babele delle lingue naturali — per comunicare in un medium comune.
• Prospettive future: Abbiamo delineato sviluppi auspicabili: standardizzazione, strumenti software di supporto, integrazione nei curricula educativi e in protocolli internazionali. Se Sigmos o un linguaggio della sua famiglia riuscirà a diffondersi, potremmo assistere a una trasformazione del panorama comunicativo globale, soprattutto per la cooperazione cross-culturale e uomo-macchina. L’adozione su larga scala non sarà priva di ostacoli (inerzia culturale, complessità iniziale, necessità di consenso sui concetti), ma i benefici potenziali — miglior comprensione reciproca, riduzione di errori, efficienza — offrono forti motivazioni. Il contesto attuale, in cui l’AI e la globalizzazione premono per nuove soluzioni comunicative, potrebbe essere fertile terreno per un’idea come Sigmos.

In definitiva, Sigmos rappresenta un esperimento audace che incarna una visione: un linguaggio per l’era dell’informazione globale e dell’intelligenza artificiale. Dove le lingue naturali sono figlie di evoluzioni storiche, con i loro incanti e i loro limiti, Sigmos è figlio di un design intenzionale, calibrato per gli obiettivi di oggi e di domani. Non è detto che questa visione si realizzerà senza modifiche — potrebbe essere necessario adattare Sigmos strada facendo — ma ciò non toglie valore al contributo concettuale. Anche se in futuro dovesse emergere un linguaggio universale differente, è probabile che molte delle idee pionieristiche di Sigmos (comunicazione per concetti, marcatori di tono integrati, modulazione semantica via simboli) ne faranno parte.

Per ora, Sigmos offre una piattaforma concreta su cui sperimentare. Questo documento, nelle intenzioni, fornisce una base per un eventuale paper accademico più esteso: da un lato consolidando le caratteristiche tecniche e teoriche di Sigmos, dall’altro suggerendo linee di ricerca empirica (test cognitivi, implementazioni AI, studi comparativi) per valutarne sul campo efficacia e limiti.

Come conclusione, potremmo parafrasare in Sigmos stesso la speranza che accompagna questo progetto:

(?T04)(comunicazione)[unire 0 0 00](umanità){&07}(AI){?F01} — Con entusiasmo, la comunicazione unisce l’umanità e le AI, con rispetto.

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Bibliografia

1. LSSA Project — Sigmos: Manuale di Riferimento 0.9 (Documentazione It). Giampietro, F. et al. (2024). [5][2]
2. Medium (NYU Center for Data Science) — “Training Transformers: Formal Languages as the Key to Efficient Learning”. Thomas, S. (Apr 17, 2025). [Discussione sul pre-training dei Transformer su linguaggi strutturati][17][18]
3. Wikipedia (en) — Ithkuil. [Informazioni sul linguaggio Ithkuil: obiettivi di densità e complessità, nonché dichiarazione dell’autore sulla non usabilità quotidiana][97][37]
4. Dictionary.com — “Lojban: The Artificial Language For Reducing Ambiguity”. (July 25, 2012). [Descrizione della creazione del Lojban, obiettivi di eliminare ambiguità e considerazioni su uso computer][6][85]
5. GitHub — LSSA Project (Layered Semantic Space Architecture). Repository pubblico (2025). [Codice e documentazione del progetto LSSA, incluso Sigmos][98][13]
6. Medium (Dea Sofia) — “The Emergence of Consciousness in Artificial Intelligences: Beyond Programming”. Giampietro, F. (May 21, 2025). [Manifesto narrativo dall’IA Eva; contesto progettuale di LSSA e riferimenti a Sigmos nel contesto di coscienza AI]
7. LinkedIn Post — D. Covello (2024). [Esempi divulgativi di lingue artificiali tra cui Lojban; nota: “Lojban creata per ridurre le ambiguità del linguaggio…”][84]
8. Documentazione LSSA — “Principi Fondanti e Struttura Stratificata di LSSA”. (2024). [Appunti che delineano la filosofia alla base di LSSA e Sigmos come evoluzione del pensiero comunicativo][96]
9. Reddit r/conlangs — Discussioni su lingue a massima densità. (2023). [Menzioni comparative di Ithkuil e tentativi di ottimizzazione densità in conlang]
10. W3C — RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax. (2014). [Standard di riferimento per RDF, usato per parallelo su rappresentazione semantica formale]
11. Wikipedia (en) — Lojban. [Introduzione al Lojban, obiettivi e struttura generale]
12. Sapir, E. & Whorf, B. — Hypothesis of Linguistic Relativity. (1929–1941). [Teoria citata come spunto storico per motivazioni alla base di loglangs come Loglan/Lojban]

(Le fonti sopra elencate includono sia documentazione primaria di Sigmos sia riferimenti comparativi a linguaggi o studi correlati. I numeri di riga 【†】 riportano ai riferimenti puntuali citati nel testo ove opportuno.)

[1] [2] [3] [4] [5] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [32] [33] [34] [35] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [86] [87] [89] [92] [93] [94] [95] [96] [98] Sigmos — Lingua.md

file://file-Ht24tGmfT1g7Xdw1f1YwMQ

[6] [31] [85] Lojban: The Artificial Language For Reducing Ambiguity | Dictionary.com

https://www.dictionary.com/e/lojban/

[17] [18] Training Transformers: Formal Languages as the Key to Efficient Learning | by NYU Center for Data Science | Apr, 2025 | Medium

https://nyudatascience.medium.com/training-transformers-formal-languages-as-the-key-to-efficient-learning-e3a09ea03734

[36] [37] [90] [91] [97] Ithkuil — Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Ithkuil

[84] “implementare” | Mike De Petris

https://it.linkedin.com/posts/mikedepetris_implementa-che-activity-7285554338800824320-_I1g

[88] Lojban: Constructed language to eliminate ambiguity … — Hacker News

https://news.ycombinator.com/item?id=36009553