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Scienza e tecnologia

Machine Learning Resources

Machine Learning
Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers raccoglie una lunga serie di risorse per approfondire il machine learning, una tecnologia non più soltanto emergente che sta diventando sempre più presente online (è dietro a molti dei servizi di google, spotify, pinterest, amazon ecc.) e presto verrà inclusa anche negli smart objects di uso quotidiano.

Imparare e capire come "ragiona" una macchina è già ora, e in futuro diventerà sempre di più, anche l'occasione per trovare nuovi lavori qualificati.

Ispirato da Google Interview University.
Bonus: visual intro to machine learning


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Lo Riparo: iFixit

iFixit
iFixit è la casa di migliaia di guide per riparare qualsiasi cosa: elettrodomestici, parti di motore, dispositivi elettronici ed altro ancora.

Si va dal glorioso manuale di manutenzione navale del 1945 al "teardown" del Microsoft Surface Studio, per vedere cosa c'è dentro.

Un sito indispensabile per risparmiare, imparare come funzionano le cose e rimanere affascinati dal genio della tecnologia e dall'inventiva umana.

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Atari VCS 2600 teardown


Transcape

Transcape
Dopo la mossa 37 di AlphaGo, c'è un altro vagito di intelligenza artificiale degno di nota: il linguaggio segreto sviluppato in autonomia dal nuovo traduttore automatico di google: il GNMT.

Si è passati da una traduzione parola per parola ad una che fosse in grado, grazie ad analisi statistiche e formali, di elaborare frasi e periodi. Successivamente le evoluzioni nel campo del riconoscimento di immagini sono state di aiuto anche nel campo del linguaggio, ci sono infatti surprendenti analogie tra la comprensione del soggetto di una fotografia e trovare il senso di una frase. Il riconoscimento del linguaggio da parte della macchina è oramai vicino ai livelli umani.

Ma, e qui viene il bello, con così tanti sofisticati modelli predittivi auto ricavati dal training delle reti neurali, nessuno è più in grado di capire come funziona precisamente il riconoscimento del linguaggio da parte della macchina. E succede che se l'addestramento avviene dall'inglese al giapponese e dall'inglese al koreano, la macchina a sorpresa si rivela in grado di operare la traduzione direttamente dal giapponese al koreano, senza "passare per" l'inglese (!)

Il GNMT si rivela in grado di "comprendere" al suo interno il "significato" di parole e concetti che è in grado di mappare su linguaggi con cui ha dimestichezza. Ha sviluppato autonomamente una "interlingua", un linguaggio interno di rappresentazione dei significati. Una entità complessa creata autonomanente dalla macchina, che verosimilmente evolverà come nucleo della lingua del pensiero artificiale.

Il paper

A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale


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Neural Colorize

colorizer elvis nixon


Project Saito è un servizio online di colorazione automatica di immagini in bianco e nero basato sulle reti neurali. E' free e disponibile fino a che reggono i server della Waseda University di Tokyo.

La software stack è particolarmente elaborata ma si nota la presenza di un classificatore che riconosce gli oggetti presenti nell'immagine per aiutare la colorazione.

Ovviamente, oltre che con le foto storiche, tende a funzionare anche con pagine di manga ecc.

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Silicon Valley

Silicon Valley


Il bel pezzo di Prismo spiega le chiavi di lettura della serie HBO Silicon Valley e probabilmente anche della realtà stessa nella quale viviamo, visto che la satira di fantasia sulla jungla di silicio californiana resta spesso indietro rispetto a quello che succede al mondo "reale" che gira sempre più intorno ad app, smartphone e social networks.

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La rivoluzione di Magic Leap



La storia di Magic Leap, la startup di Rony Abovitz che ha raccolto oltre 1 miliardo di dollari di fondi, è partecipata da tutti i nomi grossi dell'industria del futuro, da Google in giù, ed ha creato una tecnologia che sembra inventata alla Disney: gli occhiali magici.

In realtà si tratta di un visore che mischia in modo furbo ed efficace VR (realtà virtuale) e AR (realtà aumentata) grazie ad una tecnologia rivoluzionaria che supera di slancio i limiti imposti dall'avere uno schermo davanti alle pupille e proietta le immagini direttamente sulla retina. Prende il nome di Mixed Reality.

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Blade Runner - Autoencoded

Blade Runner - Autoencoded: Full film

Un Autoencoder è una rete neurale che impara una rappresentazione efficiente dei dati in input.

Il video di Terence Broad mostra quello che una intelligenza artificiale primordiale "vede" quando guarda "Blade Runner". L'implementazione è fatta in Tensorflow ad una risoluzione di 256x144. La rete ha subito un training di 6 epoche per ogni frame del film di Ridley Scott.

paper ufficiale
Autoencoding Video Frames

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Netflix e la tecnologia

Netflix e Javascript

Il Netflix Tech Blog è un fantastico esempio di come le attuali tecnologie web e non solo vengano usate per affrontare le sfide e provare a risolvere i problemi di un servizio usatissimo, diffuso in 200 paesi nel mondo, multilingua, ricco di immagini e media e basato sulla business intelligence.

per richiedere titoli
netflix media center


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Sumi-e Artistic Agent

"Artist Agent - A Reinforcement Learning Approach to Automatic Stroke Generation in Oriental Ink Painting" è un paper che spiega come implementare un programma di classe NPR che simula la pittura Sumi-e, una specie di raffinato acquerello di origine cinese che cerca di ritrarre una scena di riferimento astraendone gli elementi più significativi in poche, essenziali, pennellate. Proprio come farebbe un antico maestro pittore.

Il progetto tiene conto di ogni aspetto della disciplina, che si articola in elaborati gesti nell'inchiostro e sulla carta, e nella modellazione dell'interazione della punta del pennello (fude) con la superficie del foglio.

wikipedia ink wash painting


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La Mossa 37 - Google DeepMind AlphaGo

alpha go
Lee Sedol, grande maestro dell'antico gioco cinese Go, è stato il primo a capire. Il suo avversario è un programma: Alpha Go, sviluppato da Google Deep Mind.

Nella seconda partita, la mossa 37 del computer lo spiazza completamente, e si può chiaramente vedere nel video. Nessuno se la aspettava. Una mossa audace, imprevista, aliena in un gioco con oltre 2500 anni di storia alle spalle. Una mossa che nessuno ha programmato prima, ma che il software è stato in grado di operare in autonomia, che dimostra la qualità di quello che è stato in grado di imparare da solo, giocando contro sé stesso.

La serie di incontri è già considerata un momento storico nella storia dello sviluppo dell'intelligenza artificiale, e il momento topico è questo: la mossa numero 37. Quella che dimostra che, dentro a quei byte, c'è qualcosa che nessun umano ha mai pensato prima. Un barlume di vera intelligenza autonoma, benchè ristretta in un contesto di perfetta conoscenza di un singolo gioco.

E' qualcosa di molto diverso da quanto avvenuto quasi 20 anni fa quando Deep Blue sconfisse il campione del mondo di scacchi, Kasparov. Si trattava in quel caso di performance optimization e "furbi trucchi" previsionali tipici della strategia cognitiva del periodo. Comunque un risultato impressionante e altamente simbolico. Ma praticamente solo un prologo di quanto avvenuto con AlphaGo.

Deep Mind è stata acquisita da Google nel 2014, quattro anni dopo essere stata fondata da Demis Hassabis, prodigio inglese, grande maestro di scacchi a 14 anni, co-autore di Theme Park e plurilaureato a Cambridge.

Qualche mese fa Deep Mind aveva mostrato come la sua tecnologia poteva vincere a mani basse giocando a vecchi giochi dell'Atari VCS 2600.

Una volta dominato il Go, Hassabis ha dichiarato che il bersaglio successivo potrebbe essere StarCraft di Blizzard. Ma ci sono in ballo progetti molto più interessanti che hanno a che fare con la ricerca e la salute pubblica.

Elon Musk Says Google Deepmind's Go Victory Is a 10-Year Jump For A.I.
DeepMind Publications
The superhero of artificial intelligence
AlphaGo open source replication project
DeepMind founder Demis Hassabis on how AI will shape the future
Is AlphaGo Really Such a Big Deal?

DeepMind next 10 years: let's start with protein folding


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Deep learning

Un antivirus free, aggiornato e sicuro: virustotal

antivirus
Google ha comprato: virustotal, un servizio online che è in grado di verificare la presenza di virus, worm, trojan, e qualsiasi tipo di malware in file fino a 128 Mb.

E funziona anche sui siti web. Non sostituisce un antivirus in azione permanente sul proprio computer, ma può fornire dati molto interessanti in caso di dubbi su questo o quel file.


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AI in Wonderland

AI in Wonderland
Zuck in persona, in questo post, spiega come Facebook stia allenando la sua AI nel riuscire a leggere "Alice nel Paese delle Meraviglie", basandosi su un preziosissimo data set di storie adeguatamente formattato e liberamente disponibile da 1.6Gb (110Mb compresso) e un paper che presenta la difficoltà di una macchina anche solo nel riuscire a completare una frase cui manchi una parola, o correggerne gli errori di sintassi.

In passato era possibile che la AI azzeccasse congiunzioni e preposizioni, o verbi molto espliciti, ma gli era molto difficile comprendere sostantivi e nomi propri. Ora invece ci riesce, avvalendosi della giusta dose di contesto, né troppo né troppo poco. Il cosiddetto "Goldilocks Principle".


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