tecnologia

Il fascino sospeso tra passato e futuro del fencing visualized project.

AxiDraw, un plotter in grado di scrivere con qualsiasi strumento: penne, matite, pennarelloni ecc.

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L'articolo di Kernel Magazine svela alcune delle attività del laboratorio di idee pazzesche di Google.

Speech processing, machine intelligence, quantum A.I., machine perception, natural language processing e molto altro.

"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

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

Il portale deeplearning.net raccoglie le risorse disponibili online in ambito machine learning.

Materiale da leggere
Un elenco di software
Alcuni data sets
gruppi di ricercatori
I tutorial
Le demo

11 open source tools to make the most of machine learning
Il corso free sul deep learning sviluppato da Udacity con Google

the most interesting applications in the field of neural networks and deep learning
the best resources to learn about deep learning

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.

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".

Nell'articolo "The Top A.I. Breakthroughs" si sottolinea come il 2015 sia stato un anno importante per l'intelligenza artificiale e si siano compiuti significativi passi avanti nell'astrazione interdisciplinare, la comprensione intuitiva, il pensiero e la visione creativa e le capacità motorie.

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Il Multimetro è uno strumento in grado di misurare resistenza, corrente e voltaggio, e si rivela fondamentale quando si ha a che fare con componenti elettrici o elettronici.

E' possibile usarlo per riparazioni, costruzioni e modifiche a discuiti ed apparati, ma non è certo un dispositivo intuitivo.

La seguente serie di 3 video spiega come usarlo al meglio.

Multimeter Guide For Dummies

Tra i candidati al Best of CES 2016 c'è una "nuova" interessante tecnologia, quantomeno per il livello consumer. Si tratta di un braccio robotico chiamato KATIA by Carbon Robotics.

Potrebbe non sembrare granchè, ma avere la possibilità, con soli 2000$, di avere a disposizione il braccio forte, preciso, intelligente e programmabile di un (mini, ma nemmeno tanto) robot industriale è praticamente una rivoluzione che apre vasti orizzonti in quello che è possibile realizzare a casa propria (o magari nel garage).

Finora questo genere di soluzioni erano disponibili solo a livello di industria pesante (ad esempio automobilistica), e quindi rigidamente vincolare ad un compito estremamente specifico in catena di montaggio. Ma ora, grazie alla modularità, l'estendibilità e la possibilità di farci hacking, KATIA promette di cambiare molte cose, come decorare torte, fare tagli al laser o nuovi tipi di opere di arte moderna che prevedono l'uso reiterato e preciso di utensili.

Un altro passo verso il futuro.

Ecco la storia del giocattolo di Star Wars più richiesto: la versione di BB-8 prodotta da Sphero, già protagonista di una breve serie di curiose ed adorabili avventure ed innumerevoli album di fotografie.

A primissima vista, dai trailer, sembrava realizzato in semplice computer grafica, mentre invece è il frutto di molte idee di design e progettazione che lo rendono quasi perfettamente funzionante nella realtà come nel film. Una cosa, appunto, da fantascienza.

mashable
wikia
wikipedia

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In questo articolo del washington post potrebbe esserci spiegata la chiave del futuro dell'information technology.

Google e D-Wave hanno installato un computer chiamato D-Wave alla Nasa per iniziare la sperimentazione di un nuovo dipo di calcoli numerici, resi possibili dalla fisica quantistica. Nessuno conosce bene cosa possa succedere, ma si stima che i problemi di ottimizzazione possano essere i primi a beneficiarne, con ricadute anche sull'intelligenza artificiale.

technology review

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A metà degli anni '90 il programma "chinhook" sconfisse il più forte giocatore di dama. Pochi anni più tardi fu il turno di "Deep Blue" di IBM, che battè l'allora campione del mondo di scacchi Gary Kasparov. Recentemente "Watson", sempre IBM, ha battuto i migliori giocatori di Jeopardy. E le macchine hanno già dominato Scarabeo, Othello, Backgammon e Poker.

Ora un nuovo programma, Crazy Stone, classificato al V dan, è stato in grado di sconfiggere il campione di Go, ma con 4 pietre di vantaggio. Si stima che ci vorranno 10 anni per colmare il gap costituito dai 4 ishi iniziali.

I giocatori di go fanno leva più sull'intuito che sul ragionamento, perchè sviscerare in modo efficiente alberi decisionali come quello del go richiede una potenza di calcolo enorme. Ma il deep learning, la capacità di riconoscere schemi, aiuterà il software a dominare anche l'ultimo gioco che rimane predominio umano.

Monte Carlo tree search with Deep learning

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Visual Studio Code è un altro editor, nuovo, free e cross-platform, specializzato nei lavori con codice web tipo node.js, personalizzabile ed estendibile.

Docs
VS Code Tips and Tricks

Dopo 18 serrati mesi di sviluppo è ufficialmente partito Calypso, successore di Wordpress, la tecnologia che sta dietro al 25% di tutti i siti internet.

Le caratteristiche del nuovo prodotto, free e open, sono abbastanza rivoluzionarie. E' scritto in javascript anzichè in php, ed è basato su Node e React, con API open, responsive, multisite, con auto upgrade di temi e plugin.

The story

Per gli appassionati che si volessero dilettare nella costruzione di un PC da combattimento, per esigenze ludiche, di computer grafica o programmazione, possono essere utili i seguenti siti, che permettono di selezionare i vari componenti necessari al funzionamento del rig da battaglia: motherboard, CPU, dissipatore, alimentatore, RAM, scheda grafica, Hard Disk.

pc part picker
custom pc guide
PC Gaming info resource master list.

Una delle migliori feature di partpicker: la lista dei componenti compatibili rispetto ad una motherboard.

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Tutte le più grandi compagnie software del mondo stanno investendo nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Progetti come Torch, Caffè e Theano.

“La velocità della luce nel vuoto era circa 50 Km/h, poi Jeff Dean ci ha lavorato sopra un weekend per ottimizzare la fisica.”

Jeff Dean è una delle menti del progetto di Google: TensorFlow, che recentemente è stato dichiarato open source in svariati dei suoi componenti in modo da colmare il gap di 5-7 anni che lo separava dagli altri.

TensorFlow è un modo per fare il training ed usare le reti neurali per compiti come riconoscimento di immagini, di testo e traduzione linguistica. Ma può essere impiegato anche per altre tecniche di AI come reinforcement learning e logistic regression.

Il rilascio di questo software permette a chiunque di implementare programmi per il riconoscimento di fotografie, identificare numeri scritti manualmente, analizzare testo e qualunque altra cosa possa venire in mente agli sviluppatori.

Dataflow Programming
Wikipedia
Google Just Open Sourced TensorFlow, Its Artificial Intelligence Engine
TensorFlow howto: a universal approximator inside a neural net
TensorFlow github official repository
TensorFlow tutorials

The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow

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Un bambino di 3 anni, guardando una fotografia, è in grado di identificare gli oggetti che vi compaiono. Fino a poco tempo fa questa "semplice" abilità era molto al di là delle capacità di qualsiasi computer.

La professoressa Fei Fei Li, che dirige il dipartimento di computer vision dell'università di Stanford, ha contribuito in modo significativo all'avanzamento in questo campo dell'intelligenza artificiale, usando un approccio originale.

Ha stimato un bambino di quell'età è stato esposto a centinaia di milioni di immagini e che quindi la sua "rete neurale convoluzionale" (un modello incredibilmente semplificato del suo cervello) ha avuto un lungo training per riuscire nel riconoscimento. Allo scopo di simulare questo tipo di apprendimento è stato creato Image net: un archivio semantico di 15 milioni di immagini basato su wordnet (sito ufficiale).

Ora i computer sono in grado di riconoscere diversi oggetti in una scena e metterli in relazione fra loro descrivendo le immagini con una semplice frase. Ovviamente ancora non senza commettere buffi errori. La professoressa, nel suo TED talk, accenna anche ai possibili impieghi di questa tecnologia, una delle più affascinanti e fantascientifiche al momento in sviluppo.

deep image sent
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
If We Want Humane AI, It Has to Understand All Humans

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Di Zapier è già sorprendente il numero di app supportate (zapbook), ma il servizio è ancora più interessante.

Richiama un po' IFTTT, ovvero un servizio di integrazione di web app, ma ci sono molte più app e quindi anche connessioni, (al momento 111, più del doppio rispetto all'altro servizio).

Il piano "free" consente 5 integrazioni e il synch avviene ogni 5 ore, per avere più "zap" e il trigger con maggiore frequenza occorre pagare 15$ al mese.

Training

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