tecnologia

Scienza e tecnologia

Brian Kernigan intervista Ken Thompson

Per chi studia informatica e lavora con sistemi unix-like, sentire parlare Ken Thompson dell'invenzione del sistema operativo più diffuso del mondo ha quasi del mistico.

Ad intervistarlo il Brian Kernigan della bibbia dei programmatori: The C Programming Language, chiamato in gergo "il Kernigan-Ritchie". Il libro dove compare il primo "hello, world".

I Bell Labs dove questi pionieri inventavano strumenti, assiomi e convenzioni che determinano e definiscono la scienza informatica, hanno sfornato 9 premi Nobel e svariati Turing Awards.


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Neural Style on Google Colab

Neural Style on Google Colab


Ecco un altro jupyter notebook molto interessante: si riesce a provare sul potente hardware virtuale dei google colab l'algoritmo di Neural Style Transfer, e si può modificare a piacimento, sempre se si è in grado di capirci qualcosa.

Per questo, meglio approfondire con l'articolo di tensorflow

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Mono e il progetto .NET Open Source

Mono open source .NET
Sponsorizzato dall'azienda di Redmond, Mono è un'implementazione open source nata nel 2004 del .NET Framework di Microsoft, basata sugli standard ECMA per C# e Common Language Runtime.

E' una delle soluzioni più interessanti per lo sviluppo di applicazioni cross-platform, anche se la comunità è un po' guardinga sullo stato delle licenze di alcuni componenti delle librerie del codice originale di proprietà di Microsoft.

wikipedia
MonoDevelop o Xamarin Studio
Portable Executable


Le linee guida dell'Europa sull'intelligenza artificiale

okuribito


"Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence (AI)" è un documento preparato dal High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG). Questo gruppo di esperti indipendenti è stato istituito dalla Commissione europea nel giugno 2018, nell'ambito della strategia sull'intelligenza artificiale annunciata all'inizio dello stesso anno.

Il gruppo ha presentato la prima bozza nel dicembre 2018 e vengono identificati sette principi fondamentali:

- Controllo e supervisione umana
- Robustezza tecnica e sicurezza
- Privacy e governance dei dati
- Trasparenza
- Diversità, non discriminazione ed equità
- Benessere sociale e ambientale
- Responsabilità

Nel frattempo l'industria si sta muovendo molto in fretta principalmente secondo logiche di mercato. Per non parlare di quello che staranno facendo i militari, visto che tendono ad essere tecnologicamente avanti. Ai tempi di Napoleone sul campo di battaglia si "giocava a scacchi", e questo continua ad essere più e meno sempre vero. Ma temo che presto la guerra comincerà ad essere quella dipinta da Kojima in Metal Gear.


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Game Upscale

game upscale
Game Upscale è il subreddit dove i modder usano le tecniche del precedente articolo per fare upscale delle texture con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

La cosa si fa interessante perchè si tende a pensare che la AI si applichi al futuro, invece può migliorare, o rovinare, anche le opere del passato.

Non è difficile immaginare quindi infinite versioni di tutti i capolavori open source, in questo o quel "flavor", eliminando il rosso o la violenza, o aggiungendola, rimuovendo o sostituendo il tal attore o il tal strumento, variandone stile, cadenza e timbro, glissando su temi controversi o aggiungendone e cambiando completamente il finale, magari in base a feedback rilasciati durante la fruizione dell'opera.

Una amplificazione culturale forse imprevista. Soltanto uno dei frammenti di futuro che ci aspettano.

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OpenAi GPT-2

OpenAi GPT-2
GPT-2 creato da OpenAi genera campioni di testo sintetico in risposta allo spunto (modello) che viene innescato con un input arbitrario. Il modello è camaleontico, ovvero si adatta allo stile e al contenuto del testo del condizionamento. Questo permette all'utente di generare prosecuzioni realistiche e coerenti su un argomento a sua scelta,

Con questo AI.openai.GPT-2 jupyter notebook è possibile provare i risultati del modello ridotto pubblicato online, trattenendo quello full mentre vengono valutati i potenziali pericoli ed abusi nel suo utilizzo.

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Katie Bouman e il Buco Nero

Katie Bouman, che ha scritto l'algoritmo di elaborazione dei dati, spiega in questo TED Talk di 2 anni fa come un team interdisciplinare di scienziati e ingegneri ha affrontato il lungo processo per la realizzazione della foto impossibile del buco nero "Pōwehi" della galassia Messier 87.

Il progetto prende il nome di Event Horizon Telescope e unisce 8 radiotelescopi sparsi sulla superficie della Terra che si uniscono a formare un telescopio virtuale (molto sparso) grande come il pianeta.

Un'altra grande conferma della teoria della relatività generale dopo la misurazione delle onde gravitazionali.


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Analisi: La Nascita del Calcolo con Newton

Isaac Newton
From counting with stones to artificial intelligence: the story of calculus è un articolo di Nature che parla del libro di Steven Strogatz "Infinite Powers", come l'analisi matematica riveli i segreti dell'universo.

Per una crudele ironia sia Newton che Leibnitz morirono tra atroci sofferenze per dei calcoli, alla cistifellea l'uno e ai reni l'altro. Un "giusto contrappasso" potrebbe pensare chi abbia dovuto sostenere l'esame di analisi I all'università.

Partendo dagli antichi greci, il libro si conclude con le connessioni tra il campo e l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Il calcolo è stato fondamentale per lavorare con le leggi della meccanica di Newton, che diedero il la alla rivoluzione industriale. Ed è anche centrale per la meccanica quantistica, che è alla base della rivoluzione moderna nei computer e nelle comunicazioni.

Il libro è una sfilata di luminari, tra cui Galileo, Johannes Kepler, René Descartes e Pierre de Fermat.

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Video Tutorial con Des Herbert

Des Herbert
Des Herbert è il Salvatore Aranzulla del video making.

Sul suo canale youtube Des spiega in modo diretto, sintetico, chiaro ed efficace quali sono i migliori tool per realizzare video per il web. E molto altro !

Per quanto il testo scritto, meglio ancora se su carta, rimanga assolutamente uno dei modi migliori di comunicare, nel terzo millennio ognuno ha una TV in tasca ed è molto interessante imparare la grammatica del mezzo. Anche se non si aspira a diventare "influenzatori".

Ma per farlo occorre anche saper "impugnare la penna", ed è qui che conoscere i tool giusti può davvero fare la differenza.


Hanabi e Deepmind



The Hanabi Challenge: fin dai primi tempi dell'informatica, i giochi sono stati importanti banchi di prova per studiare quanto le macchine possano prendere decisioni sofisticate. Negli ultimi anni, l'apprendimento automatico ha fatto notevoli progressi con agenti artificiali che hanno raggiunto prestazioni sovrumane in campi di sfida come Go, Atari e alcune varianti del poker. Come con i loro predecessori di scacchi, dama e backgammon, questi domini di gioco hanno guidato la ricerca fornendo sfide sofisticate ma ben definite per i professionisti dell'intelligenza artificiale.

La tradizione ora continua proponendo il gioco dell'Hanabi come un nuovo dominio di sfida con i suoi problemi peculiari che nascono dalla sua combinazione di gioco puramente cooperativo e informazioni imperfette in un ambiente da due a cinque giocatori. In particolare, l'Hanabi eleva in primo piano il ragionamento sulle credenze e le intenzioni di altri agenti.

boardgamegeek
A cooperative benchmark: Announcing the Hanabi Learning Environment


GAN Paint

GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks è un paper che descrive il sistema per disegnare direttamente con l'intelligenza artificiale.

E' un prototipo, con tanto di demo online, che mostra come si possa modificare in modo interattivo una foto inserendo e modificando elementi generali come porte, cielo, nuvole, alberi, mura ecc. La qualità non è eccezionale, ma è facile immaginare fra breve gli effetti degli ausili a illustratori e disegnatori digitali alle prime armi.

Non è facile generare qualcosa di gusto e di qualità, e il "trasferimento di competenze" dall'utente alla macchina aumenterà il gap tra chi sa davvero fare e chi si limita ad usare una specie di auto-tune grafico. E' facile immaginare che ci sarà un impatto sull'estetica dei nuovi anni '20 che ci attendono, ad opera dei pochi che riusciranno a intuire la chiave giusta per fare leva su questo genere di nuovi tool.


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GANsynth: musica con sample generati dall'intelligenza artificiale

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GANsynth DEMO


Questa incredibile GANsynth demo su google colab mostra la generazione dinamica di sample con l'uso del machine learning ed il loro utilizzo nell'esecuzione di un brano MIDI.

Il modello GANsynth viene generato con un training di 3, 4 giorni con una singola scheda TESLA V100 elaborando il NSYNTH dataset, un archivio disponibile che contiene 69 GB di sample sonori di alta qualità.

Una volta imparato, il modello è in grado di eseguire un brano qualsiasi in tempo reale, generando al contempo i sample sonori necessari, il tutto direttamente operabile via browser.

Oltre ad essere piuttosto stupefacente, per la profondità e l'efficacia della simulazione e la facilità di utilizzo, la cosa davvero sbalorditiva è la rapidità con la quale questi modelli di intelligenza artificiale migliorino di mese in mese, soppiantando potenzialmente intere filiere di software.

Unendo i puntini non è difficile intravvedere l'avvento della più grande rivoluzione della storia umana.

Pipe:

1) si parte da un qualsiasi midi file (o da un sid convertito con sid2midi)
2) si carica l'ambiente GAN nel colab notebook e si generano e scelgono i sample
3) si ottiene un brano con timbri che derivano dai sample NSYNTH.

GANsynth
GANSynth: Adversarial Neural Audio Synthesis


La Semplicità

simplicity
Science Direct ci racconta i pericoli dell'eccesso di semplificazione.

Raramente ci viene insegnato che la semplificazione ha un alto rischio di fallimento. In verità, in realtà, funziona solo fino a un punto, dopo di che tutto ciò che ci attende è il fallimento. Esaminare i limiti della semplicità significa guardare cosa succede quando i nostri sforzi per far sì che le cose si inseriscano in un singolo byte, un'etichetta o una parola chiave vanno storti. Quando la semplificazione funziona, può essere molto efficace. Ma nella realtà questa non sempre funziona.

Quando la semplificazione fallisce, fallisce miseramente. L'articolo espone i limiti della semplificazione come scelta progettuale, esplora le origini cognitive del motivo per cui spesso ci si lascia fuorviare da una tale scelta progettuale, ed esplora come si possa sviluppare un insieme di euristiche pratiche per contrastare la seduzione della semplicità stessa. L'obiettivo è l'appropriatezza e l'equilibrio - ciò che la cibernetica chiama "varietà necessaria", e ciò che molti professionisti del design chiamano "contestualizzare il contesto".

L'articolo si conclude con un'euristica per guidare il professionista su cosa fare quando i suoi sforzi di semplificazione falliscono.

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Patricia Lockwood - La mente comune

Qualche anno fa, improvvisamente ci siamo accorti che internet era un luogo che non potevamo più lasciare. Patricia Lockwood ha iniziato a tenere un diario di come ci si sentiva ad essere lì, nei giorni della sua disintegrazione, che corrispondeva anche alla disintegrazione della sua mente. Il suo interesse non era accademico. Non le interessava la Singolarità, o l'aumento delle macchine, o altro.

Le interessava la sensazione che i suoi pensieri fossero dettati da qualcuno o qualcosa. Le importava della "mente collettiva", che sembrava avere la febbre. Se riuscissimo a fuggire, a uscire dal grande cranio e a respirare l'aria fresca, se Twitter fosse chiuso per crimini contro l'umanità, cosa staremmo perdendo?

Il flusso sanguigno delle notizie, il consenso entusiasta, la danza al ritmo del tempo. Il portale che ci ha detto, ogni volta che l'abbiamo aperto, esattamente quello che stava succedendo ora. Le è sembrato opportuno scriverlo in terza persona perché non si sentiva più come se stessa. Ecco come è cominciato.

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Mini Brains

Murato dentro al nostro grosso cranio e avvolto in strati di tessuto protettivo, il cervello umano è estremamente difficile da osservare in azione. Ma dal 2013 gli scienziati possono usare gli organoidi cerebrali - masse di cellule della grandezza di una gomma da cancellare che funzionano come i cervelli umani ma non fanno parte di un organismo e non possono sviluppare una coscieza - per guardare più da vicino. Come fanno? Ed è etico?

Una lezione di Madeline Lancaster
Nature: Lab-grown ‘mini brains’ produce electrical patterns
sciencemag.org
Wired: mini brains just got creepier

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La Sindrome di Frankenstein

GITS Movie Geisha Photomosh Linotype
"Perchè picchiamo i robot ?" è un articolo nel NY Times che prova a spiega le ragioni di un fenomeno globale.
Agnieszka Wykowska, neuroscienziato cognitivo dell'Istituto Italiano di Tecnologia di Genova e direttore dell'International Journal of Social Robotics, ci spiega che l'antagonismo umano verso i robot ha forme e motivazioni diverse, spesso somiglia al modo in cui gli esseri umani si feriscono a vicenda; potrebbe derivare dalla psicologia tribale di insider e outsider.

"C'è un agente, il robot, che si trova in una categoria diversa dagli umani", ha detto. "Quindi, probabilmente, è molto facile l'innesco di questo meccanismo psicologico di ostracismo sociale, perché non è un membro del proprio gruppo. E' la disumanizzazione dei robot anche se essi non sono esseri umani".

L'articolo svela anche la tecnica per evitare, quasi nel 100% dei casi, questi comportamenti: indire una riunione nella quale, alla presentazione del robot, i convenuti debbano mettersi d'accordo per attribuirgli un nome.

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