"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.
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.
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.
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".
Submitted by masayume on 30 December, 2015 - 23:00
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.
Submitted by masayume on 21 December, 2015 - 23:00
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Submitted by masayume on 22 September, 2015 - 23:00
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.
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.
Learning C# Programming with Unity 3D di Alex Okita è uno dei migliori libri per imparare a programmare sul mercato. Davvero il primo libro che mi sento di consigliare a qualcuno che voglia imparare l'arte del coding.
Tanto per cominciare l'autore era un grafico, che poi ha iniziato a sviluppare tool che aiutassero i suoi colleghi ed è finito a fare il programmatore. Forse anche a causa di questo, il suo approccio alla materia, molto complessa, è sistematico. Ogni capitolo costruisce una serie ordinata di nozioni, arricchendole del contesto e dei motivi per cui sono importanti.
La storia dell'informatica, una delle migliori che abbia incontrato, è concentrata in sole due pagine nella prefazione, e va da Babbage a Carmack senza trascurare nessuno di significativo. ma questo è solo un dettaglio.
Ci sono trucchetti ed aspetti del mestiere che si apprendono, forse, dopo mesi o anni, comodamente raccolti in bella vista e non subdolamente, o pigramente, sottintesi, come succede di solito.
Il libro si concentra sul C#, che incorpora tutti i principali paradigmi di programmazione, e usa come ambiente Unity 3D, che è disponibile gratuitamente. Nel tentativo di essere divertente anzichè tedioso, infine, l'autore usa come esempi il mondo dello sviluppo dei videogame, ma le tecniche che si imparano sono general purpose.
