L’intelligenza artificiale è in grado di creare volti realistici di persone che …non esistono.

E’ in arrivo la carne coltivata in laboratorio.

Il worldbuilding, ovvero come creare futuri possibili partendo dalla scrittura di science-fiction.

Il 40% delle startup che dicono di usare AI, apparentemente mentono.

Dalla NASA alle nostre case, la storia di prodotti di cui non sapevamo l’origine.

THIS PERSON DOES NOT EXIST PUNTO COM

Da qualche settimana a questa parte siamo ormai certi di non poterci più fidare di quanto vediamo in rete. Dopo i testi scritti da GPT2, l’intelligenza artificiale di OpenAI, di fatto indistinguibili da quelli fatti dai giornalisti in carne ed ossa, di cui abbiamo parlato nella Puntata 5 di The Future Of, il nuovo fenomeno è il sito internet ThisPersonDoesNotExist.com.

O meglio, l’intelligenza artificiale rilasciata pubblicamente da Nvidia, che ne è alla base ed è in grado di riprodurre un volto umano completamente inventato ma perfettamente fotorealistico. Se andate a visitarlo ed aprite una qualsiasi foto avete davanti un volto perfetto, una persona unica, diversa da tutti gli altri miliardi di esseri umani esistenti sul pianeta. Una persona che però non esiste.

Condividendo pubblicamente il suo codice, Nvidia ha aperto il vaso di Pandora. La tecnologia è là fuori e sarà sempre migliore e più accessibile nel tempo. In futuro, non saremo limitati a un solo ritratto statico di un umano generato dall’intelligenza artificiale; saremo in grado di creare centinaia di foto (o video) di quella persona in diversi scenari, come con amici, famiglia, al lavoro o in vacanza.

Viviamo in un’epoca in cui individui e organizzazioni utilizzano in modo sfrenato le immagini e le foto rubate dai social media per nascondere le loro identità mentre manipolano e imbrogliano gli altri. Dalla proliferazione di notizie false alle truffe vere e proprie il passo è breve. Dare agli scammer una fonte di foto finte infinite, irrintracciabili e convincenti da usare per i loro piani, è potenzialmente pericoloso.

Prima di questa tecnologia, i truffatori si sono trovati di fronte a tre rischi importanti quando utilizzavano foto false. Primo, qualcuno riconosce la foto. Secondo basta fare qualche ricerca all’indietro su Google Image Search per scoprire che era già stata pubblicata altrove. Terzo, se il crimine ha esito positivo, le forze dell’ordine possono usare la foto falsa o manipolata per capire l’identità del truffatore dopo il fatto. Il problema con le foto generate da AI è che non comportano nessuno di questi rischi. Nessuno riconoscerà un umano che non è mai esistito prima. Le foto generate dalla intelligenza artificiale hanno anche un altro vantaggio: la scala. Disponibile immediatamente, con poco sforzo e su grandi numeri.

E pensare che gli utilizzi degli algoritmi di questa tecnologia, che prende il nome di GAN, Rete Antagonista Generativa, sono potenzialmente straordinariamente positivi.

Viene infatti utilizzata per creare i personaggi dei videogiochi, generare immagini a partire da descrizioni testuali, generare video ottimizzando la sincronizzazione labiale, costruire modelli 3D da immagini, realizzare il design di interni industriali, migliorare le immagini astronomiche, aumentare la risoluzione di un’immagine, generare texture realistiche e molti altri campi ancora.

Ma come funziona una GAN? Una Rete Antagonista Generativa è un algoritmo di intelligenza artificiale grazie al quale due reti neurali vengono messe in competizione l’una con l’altra e si addestrano reciprocamente cercando di battersi a vicenda. Nel caso del riconoscimento facciale, una rete detta generatore cerca di generare immagini di volti talmente realistici da ingannare la rete gemella detta discriminatore. Il discriminatore riceve in input le immagini generate dal generatore, le confronta con le immagini presenti in un insieme di test e fornisce la sua valutazione: reale o artificiale. Se il giudizio è errato, cioè un volto artificiale viene scambiato per vero, apprende l’errore per migliorare le risposte successive. Se il giudizio è corretto, cioè un volto artificiale viene riconosciuto come tale, il feedback aiuterà il generatore a migliorare le prossime immagini. Il processo continua fino a che le immagini prodotte dal generatore ed i giudizi del discriminatore raggiungeranno un punto di equilibrio. Parliamo quindi di un “gioco” a somma zero, che rientra nel più ampio ambito del cosiddetto apprendimento automatico non supervisionato e che con l’esempio di ThisPersonDoesNotExist.com ha raggiunto risultati stupefacenti. E chiaramente non si ferma ai volti, dato che l’algoritmo è stato testato anche su animali (gatti), oggetti (automobili) ed ambienti (camere da letto).

Ciò che è particolarmente interessante è che queste facce finte, o i gatti o le automobili o i design possono anche essere facilmente personalizzati. Gli ingegneri di Nvidia hanno incorporato nel loro lavoro un metodo noto come “trasferimento di stile”, in cui le caratteristiche di un’immagine si fondono con un’altra. Potreste avere già familiarità con il concetto se avete utilizzato alcuni filtri per le immagini che sono popolari su app come Prisma e Facebook, che possono far sembrare i vostri selfie un quadro impressionista o un’opera d’arte cubista.

L’applicazione del trasferimento di stile alla generazione di volti ha permesso ai ricercatori di Nvidia di personalizzare i volti in modo impressionante.

E quindi davvero dobbiamo prendere per buona qualsiasi immagine ci venga proposta? Esistono vari indizi che possiamo cercare per individuare i falsi, sempre che lo vogliate fare ad occhio. I capelli, ad esempio, sono molto difficili da falsificare, gli occhi a volte vengono proposti di due colori diversi; inoltre le intelligenze artificiali sembrano fare un po fatica a gestire le naturali asimmetrie del volto umano e quindi per esempio posizionano le orecchie ad altezze leggermente diverse. Ma chiaramente la battaglia uomo vs macchina è impari.

Per fortuna, gli esperti stanno già pensando a nuovi modi per autenticare le immagini digitali. Alcune soluzioni sono già state lanciate, ad esempio applicazioni per fotocamere che stampano immagini con codici geografici per verificare quando e dove sono state scattate.

In ogni caso è evidente che siamo di fronte a cambiamenti apparentemente poco importanti, ma che in realtà potrebbero spazzare via intere professioni (i fotografi per esempio). O crearne di interamente nuove (come i cacciatori di falsi).

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CARNE COLTIVATA

Il mondo è in preda ad una vera e propria rivoluzione nella tecnologia alimentare. Uno dei nuovi sviluppi più interessanti è la carne coltivata, conosciuta anche come carne pulita, sintetica o ecologica. Viene prodotta da cellule staminali prelevate da un animale vivo senza necessità di macellazione.

I sostenitori acclamano la carne coltivata come la tanto attesa soluzione al problema dell’allevamento industriale. Se commercializzata con successo, potrebbe risolvere molti degli odierni problemi ambientali, di benessere degli animali e di salute pubblica, fornendo ai consumatori esattamente ciò che sono abituati a mangiare.

Scienziati e sostenitori di alto profilo, inclusi investitori come Bill Gates e Richard Branson, stanno spingendo per un’adozione più ampia, ma è difficile convincere il pubblico circa la nuova tecnologia alimentare, perché di fatto si tratta di cibo geneticamente modificato.

In sintesi, pubblico è ancora incerto sulla carne coltivata. Ma quale sono le principali obiezioni?

Primo: la carne coltivata non è necessaria.

Mentre aumenta la consapevolezza degli aspetti negativi dell’allevamento su scala industriale, la conoscenza delle mostruosità dell’allevamento intensivo, non si è ancora diffusa a tutti i consumatori di carne, o almeno non si riflette nel loro comportamento di acquisto. L’allevamento definito “di fabbrica” porta a ciò che molti considerano pratiche crudeli e restrittive in cui gli animali allevati sono soggetti a sofferenze estreme. Per la cronaca, le stime suggeriscono che oltre il 99% degli animali allevati negli Stati Uniti vive in allevamenti industriali.

L’allevamento sarebbe anche inefficiente. Crescere e nutrire un intero animale solo per una parte del suo corpo è inevitabilmente meno efficiente che coltivare solo le parti che vuoi mangiare. Inoltre, l’allevamento intensivo degrada l’ambiente oltre ad emettere circa il 14,5% delle emissioni di gas serra prodotte dall’uomo in tutto il mondo. Infine, l’uso di antibiotici in agricoltura porta alla resistenza agli antibiotici, che potrebbe avere conseguenze devastanti per la salute umana a livello globale. Nel 2016, la Food and Drug Administration degli Stati Uniti ha riferito che oltre il 70 per cento dei farmaci commercializzati nel Paese sono stati venduti per uso nell’allevamento animale.

Secondo motivo di dubbio: la preoccupazione per la sorte degli allevatori.

Molte persone sembrano essere preoccupate per l’impatto negativo che una transizione alla carne coltivata può avere sugli allevatori e sulla filiera in generale. In realtà la principale minaccia che gli allevatori si trovano ad affrontare oggi, sembra essere la concentrazione della produzione nelle mani di pochi. L’85% della carne bovina negli Stati Uniti proviene infatti da soli quattro produttori principali. Non sono stato in grado di trovare ricerche approfondite su come e quanto la nuova tecnologia potrebbe influire sulla perdita di posti di lavoro attuali, ma senza dubbio sappiamo che ogni innovazione si accompagna alla distruzione di lavoro esistente ed alla creazione di nuovo lavoro sotto altre forme. Un ipotetico saldo oggi non è noto, quindi pare condivisibile la preoccupazione circa la perdita di alcuni posti di lavoro.

Terzo motivo di perplessità: la carne coltivata è disgustosa

Il disgusto è una reazione comune alla carne coltivata. È difficile confutare, perché non è un argomento di per sé, il disgusto è negli occhi di chi guarda. Le differenze culturali nel consumo di carne illustrano questo punto. Tipicamente, gli occidentali sono felici di mangiare maiali e mucche, ma considerano mangiare i cani una cosa disgustosa. A differenza di quanto avviene in alcune culture asiatiche. Quindi ciò che è disgustoso sembra essere in qualche modo determinato da ciò che è normale e accettato nella comunità e quindi, con il tempo e l’esposizione alla carne coltivata, è possibile che questi sentimenti di disgusto scompaiano. Non abbiamo dubbi poi, che qualora qualcuno intravvedesse una chiara opportunità economica, il marketing potrebbe fare miracoli.

Quarta argomentazione: la carne coltivata è innaturale

Forse la più forte opposizione alla carne coltivata è che è innaturale. Questo argomento si basa sulla premessa che le cose naturali sono migliori di cose innaturali. D’altra parte, non è immediato stabilire bene cosa si intende per innaturale. Il cibo “naturale” forse è un mito. La maggior parte del cibo che acquistiamo viene già lavorato in qualche modo e di fatto l’uso eccessivo di antibiotici nella produzione delle carne convenzionale ed altre pratiche discutibili dell’allevamento moderno, probabilmente renderebbe innaturale anche la presunta carne naturale di cui ci cibiamo oggi.

Ho fatto ad alcuni amici la canonica domanda: “Passeresti alla carne di laboratorio se fosse al 100% indistinguibile dalla carne normale?” la maggior parte ha risposto scegliendo ancora la carne tradizionale adducendo come motivazione più o meno: “Non sappiamo quali effetti negativi avrà la carne coltivata in laboratorio. Potremmo scoprire in pochi anni che provoca il cancro o qualcosa del genere”. Una preoccupazione corretta, ma a questo punto mi chiedo se qualcuno abbia mai dimostrato che tutte le sostanze che diamo agli animali oggi non causino lo stesso rischio.

Si potrebbe invece parlare di coloro che hanno fatto la scelta di un sistema alimentare a base vegetale. Nonostante il recente hype sul veganismo, il numero di persone che non mangiano prodotti animali rimane estremamente basso. Negli USA solo tra il 2% ed il 6% della popolazione si dichiara vegetariana e/o vegana. Una percentuale che mostra pochi cambiamenti dalla metà degli anni ’90, nonostante il continuo attivismo dei diritti degli animali e dei movimenti ambientali.

Detto in altri termini il numero di persone scontente del massacro degli animali è infinitamente più piccolo delle persone che si preoccupano del gusto. Però resta il fatto che negli ultimi due anni, le start-up per la “carne pulita” hanno rastrellato decine di milioni di dollari da miliardari come Bill Gates e Richard Branson, e dai giganti dell’agricoltura Cargill e Tyson. Possiamo dire che una volta risolto il problema del costo di produzione che continua progressivamente ad abbassarsi, il vero ostacolo alla diffusione della tecnologia resterà solo di natura culturale.

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IL WORLDBUILDING

Il worldbuilding, letteralmente costruzione di mondi, è un approccio utilizzato per disegnare futuri possibili partendo dalla creatività di scrittori di science fiction e mira a studiare come si comporteranno i clienti all’interno di tali mondi.

Alcune grandi aziende del calibro di Boeing Nike Ford Visa e Intel hanno ingaggiato scrittori di science fiction per fare questo esercizio e ne stanno raccogliendo i frutti, come vi racconterò tra poco.

La cosiddetta science fiction, che a differenza del genere fantasy parla di mondi possibili, ha sempre dichiarato di avere l’uomo come suo principale centro di interesse. Di conseguenza se mettiamo insieme la vista sull’uomo, con l’estrapolazione dei trend tecnologici e leggiamo tutto con la lente di ingrandimento delle aziende, quindi con un’attenzione particolare al processo di innovazione, alla gestione della proprietà intellettuale ed il profitto, abbiamo il worldbuilding.

Che quindi non è un esercizio di previsione del futuro in se, ne tantomeno una magia da sfera di cristallo o una ciarlataneria alla Nostradamus, ma un approccio che serve ad aiutare a capire come sarà un possibile futuro in un certo orizzonte temporale. Si tratta quindi ancora di fiction, ma una fiction alla base della quale c’è molta ricerca ed è sempre fact-based, quindi basata su fatti e non puramente inventata. L’obiettivo è creare il prototipo di un potenziale futuro, dipingere dei mondi ricchi di informazione, altamente speculativi, nel senso che possono essere analizzati in profondità e metterci all’interno i clienti o consumatori, i loro comportamenti e le dinamiche grazie alle quali interagiscono tra loro.

Ora, che libri e film di science fiction abbiano fornito al mondo reale una miriade di spunti per realizzare tecnologie che inizialmente apparivano futuristiche è fuori di dubbio. Ve ne raccolto qualcuno.

Se andiamo indietro al 1865 Verne parla di viaggi sulla luna 100 anni prima che l’uomo vi arrivi realmente.

Nel 1888 Edward Bellamy elabora il concetto di carta di credito nel suo libro Looking Backward, con larghissimo anticipo rispetto alla prima carta che nasce nel 1950 e che era adoperata solo per pagare nei ristoranti, da qui il famoso nome Diners.

Siamo il 1949 quando George Orwell scrive 1984 anticipando un futuro dove la telesorveglianza diventa eccessivamente invasiva della nostra privacy… e la televisione non era nemmeno a colori.

Quando poi esplode il cinema, gli esempi diventano ancora più numerosi.

In Blade Runner c’è una videochiamata che può essere considerata il precursore di Skype. Il film esce sui gradi schermi nel 1982.

In Ritorno al Futuro, la cui trilogia si completa tra il 1985 ed 1990, quando Doc e McFly scorrazzano in giro per il tempo, compaiono occhiali dotati di realtà virtuale, skateboard a lievitazione, gli hoverboard, scarpe che si allacciano da sole, auto volanti, film in 3D, riconoscimento biometrico, giacche che si adattano alle misure di chi le veste e tante piccole o grandi invenzioni, tanto che attorno al film è nato un vero e proprio filone di analisi che ci tiene aggiornati su tutto quanto è stato poi davvero realizzato o meno. La macchina del tempo ovviamente la stiamo ancora aspettando, ma tant’è.

Star Wars porta davanti ai nostri occhi ologrammi, armi spettacolari, il controllo della mente sulle cose ed ovviamente l’idea della colonizzazione di altre galassie che oggi appare ancora quasi come una fantasia, ma inconsiderazione della quantità limitata di risorse disponibili sul nostro pianeta forse andrebbe presa più seriamente.

Più recentemente Tom Cruise in Minority Report muove con le mani schermate che fluttuano davanti ai suoi occhi, anticipando il vasto mondo degli user interface gestures.

E chi più ne ha più ne metta.

Con il worldbuilding è in corso un vero e proprio ribaltamento del paradigma.

Le aziende non aspettano più che libri e film escano sul mercato, abbiano successo ed ispirino a cercare innovazione. Ora le aziende si rivolgono direttamente alla fonte e cercano di trovare spunti prima che questi siano diventati pubblici e che possano essere copiati da chiunque.

A cosa porta un esercizio di worldbuilding? Per semplicità possiamo dire ad un documento di 10-20 pagine, ma può essere molto più lungo a seconda del grado di approfondimento cui ci si spinge, che sotto forma di narrazione racconta uno scenario possibile e che di solito serve poi alle aziende per avviare un processo di allocazione delle risorse, avviare demo o progetti che esplorano le idee sul campo, idealmente produrre brevetti e proprietà intellettuale e fare, più in generale, innovazione tecnologica.

Il Worldbuilding Lab, che è una società di consulenza in materia, per esempio inizia con un summit di alcuni giorni, nei quali vengono messi attorno al tavolo decine di stakeholders dell’azienda committente, ai quali vengono proposte una serie di domande e di provocazioni sul futuro, facendoli lavorare in gruppo.

La discussione prevede che gli esperti del settore vengano intervistati al fine di raccogliere spunti ed informazioni che vengono inserite in un software proprietario che facilita la redazione di storie sul futuro ricche di informazioni che possono essere sia il punto di arrivo dell’analisi sia il punto di partenza per ulteriori approfondimenti. Le storie sono un output al quale si può arrivare anche dopo alcuni mesi di lavoro.

Con questa modalità Ford ha presentato al Consumer Electronic Show il progetto City of Tomorrow nel quale convivono uomini ed automobili intelligenti a guida autonoma, scenario costruito attorno all’idea che le persone reclameranno per se l’uso degli spazi stradali liberandoli da traffico ed incidenti.

Un altro famoso operatore, che si chiama Sci-Future giunge a risultati simili, ma utilizzando un punto di partenza completamente diverso. Questa società ha infatti a libro paga oltre 200 scrittori di science-fiction ai quali sottopone la richiesta di disegnare scenari futuri per i suoi clienti, utilizzando testi brevi di non più di 1.000 parole.

E poi distilla i migliori spunti presentando al cliente delle vere e proprie storie ambientate nel futuro.

Con questo metodo ha aiutato Lowe, uno dei più grandi operatori di vendita al dettaglio di materiale per la casa, ad immaginare l’utilizzo della realtà virtuale per aiutare i clienti a realizzare i propri progetti di home decoration, quando ancora la realtà virtuale era una tecnologia di nicchia.

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER VENTURE CAPITALIST

Nei giorni scorsi diverse testate italiane e straniere hanno titolato in maniera un po’ superficiale che siamo di fronte ad una sorta di frode delle startup, che userebbero impropriamente il termine intelligenza artificiale per facilitare la raccolta di fondi.

Il tutto nasce dalla pubblicazione di un’indagine da parte del fondo di venture capital londinese MMC Ventures che ha rivelato che il 40% delle imprese che dichiarano di vendere soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, stanno in realtà solo cavalcando l’onda associata al termine. Secondo il fondo e qui quotiamo le loro parole “nel 40% dei casi non siamo riusciti a trovare alcuna evidenza di intelligenza artificiale”. Una di queste società ha tentato di difendere le proprie azioni affermando che stava utilizzando i fondi degli investitori per “raccogliere dati e conoscenze per consentire l’implementazione dell’IA”. In altre parole: “non abbiamo fatto nulla nel campo dell’IA, ma potremmo farlo”.

Ed a quanto pare mentire paga. La pratica bizzarra e apparentemente diffusa è facilmente spiegabile. Secondo lo studio MMC, le startup che dispongono di soluzioni alla cui base c’è IA ricevono tra il 15% e il 50% in più di finanziamenti rispetto ad altre imprese produttrici di software. Ciò crea un chiaro incentivo per le aziende a convincere gli investitori che la loro attività è, in qualche modo, connessa alla tecnologia emergente.

In merito penso si possano fare alcune riflessioni che a mio avviso spiegano un po’ meglio cosa sta succedendo.

Primo: non credo che ci dobbiamo preoccupare molto per i fondi di investimento; nel momento in cui identificano un business come potenziale, scalabile ed in grado di generare profitti per loro, prima di investire operano accurate due diligence, cioè analis tecniche, commerciali, legali e fiscali. Se non hanno abbastanza competenze internamente, si rivolgono ad esperti che conducono approfondite perizie ed in ogni caso parlano con i potenziali clienti, verificano l’esistenza di brevetti e vanno a fondo delle cose. Se una startup dice di sviluppare o anche solo usare l’intelligenza artificiale e questo non è vero, lo scheletro nell’armadio salterà fuori prima della chiusura dell’operazione.

Secondo: gli imprenditori che cercano fondi, stanno a tutti gli effetti vendendo. E durante un processo di vendita si enfatizzano gli aspetti positivi del proprio business case e si mettono in ombra quelli negativi. Non c’è dubbio che in questo esercizio di magnificare la propria attività, ci sia chi “va oltre” sia per incapacità di comunicazione sia intenzionalmente. E infatti non tutte le startup vengono finanziate, anzi la maggior parte muore ancora prima di nascere.

Terzo: agli utenti interessa ben poco del contenuto di intelligenza artificiale, anzi. Per chi acquista un software l’importante è che risolva il problema o il bisogno per il quale è stato comprato. Se poi tecnologicamente è intelligente o stupido, il che spesso significa anche che costa meno, può davvero non essere importante.

L’unico vero problema che vediamo è che, in un mondo in cui la reputazione è cruciale, una minoranza di imprese bugiarde potrebbe finire per incidere negativamente sul futuro potenziale della raccolta fondi di aziende sincere focalizzate davvero sull’intelligenza artificiale.

Quello che la maggior parte dei giornalisti ha in realtà omesso è per The Future Of l’argomento più importante. Ma cos’è l’intelligenza artificiale? O meglio, quando possiamo davvero dire che una azienda sviluppa o utilizza soluzioni basate sull’intelligenza artificiale?

Ed è una risposta che si trova proprio nel paper di MMC Ventures. Cerco di sintetizzarla.

Coniato nel 1956, dal Professor John McCarthy, Artificial Intelligence (AI) è un termine ampio che si riferisce ad hardware o software che mostrano comportamenti che appaiono intelligenti. L’intelligenza artificiale è “la scienza e l’ingegneria di fare macchine intelligenti”, secondo la definizione dello stesso McCarthy.

Ma cosa succede se l’onere di trovare soluzioni a problemi complessi può essere trasferito dal programmatore al programma stesso? Questa è la promessa dell’IA moderna.

L’apprendimento automatico o machine learning sposta gran parte del peso della scrittura di software intelligente dal programmatore al programma, consentendo di risolvere problemi complessi. Invece di codificare le regole da seguire, i programmatori insegnano ai programmi ad imparare. L’apprendimento automatico è il campo di studio che dà ai computer la possibilità di imparare senza essere pre-programmati. La caratteristica che definisce un algoritmo di apprendimento automatico quindi, è che la qualità delle sue previsioni migliora con l’esperienza.

Esistono più di 15 approcci all’apprendimento automatico. Ognuno usa una diversa forma di architettura algoritmica per ottimizzare le previsioni in base ai dati di input. Uno, il deep learning, sta portando a risultati rivoluzionari in nuovi domini. Fra poco parlerò di Deep Learning, ma è importante ricordare che anche altri, che spesso ricevono meno attenzione, sono ampiamente utilizzati e quindi quando si cerca di capire il livello di intelligenza artificiale contenuto in una macchina o in un software non bisogna fare l’errore di limitarsi al Deep Learning, nonostante questo sia l’argomento del momento. Altri due esempi di algoritmi di apprendimento molto diffusi sono:

Le Random Forest o Foreste casuali che creano una moltitudine di alberi decisionali per ottimizzare le previsioni. Si stima che le Random Forest siano utilizzate da quasi la metà degli scienziati.

Le Reti bayesiane che usano approcci probabilistici per analizzare le variabili e le relazioni tra loro. Si ritiene che almeno un terzo dei cosiddetti Data Scientist (gli scienziati dei dati per usare una traduzione approssimativa) utilizzi reti bayesiane.

Passando al Deep Learning, possiamo dire che è prezioso perché trasferisce un ulteriore onere, il processo di estrazione delle caratteristiche, dal programmatore al programma. Gli umani imparano a completare con successo certi compiti, non seguendo le regole, ma attraverso la pratica e il feedback. L’esempio classico è quello di riconoscere un certo animale, diciamo un cane. Gli umani imparano attraverso l’allenamento. Dopo aver visto molti cani ed aver ricevuto conferme che si tratta proprio di quell’animale, abbiamo imparato. Ma nessuno ci racconta o ci descrive come è fatto un cane, quante zampe ha, come sono fatte le orecchie o la coda o le altre caratteristiche distintive dell’animale. Il Deep Learning funziona ricreando il principio di funzionamento del cervello nel software.

Per far funzionare il Deep Learning, gli sviluppatori creano neuroni artificiali, calcolatori basati su software che approssimano rozzamente, la funzione dei neuroni in un cervello. Neuroni artificiali sono collegati insieme per formare una rete neurale. La rete riceve un input, per esempio la foto di un cane, estrae le caratteristiche e propone una risposta o output. Se l’output della rete neurale non è corretto, le connessioni tra i neuroni si adattano per migliorare le previsioni future.

Per concludere, con grande semplicità: se stiamo parlando di intelligenza artificiale stiamo parlando di quanto descritto finora.

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DALLA NASA ALLE NOSTRE CASE

La NASA è sicuramente conosciuta per le missioni spaziali e la conquista di frontiere tecnologiche in giro per l’universo. Molto spesso però sentiamo sonore critiche verso gli investimenti destinati all’esplorazione spaziale, senza renderci conto che una moltitudine di prodotti e tecnologie che oggi sono comuni, ed in alcuni casi vitali, discendono proprio dalle conquiste spaziali. Ecco allora una breve carrellata di invenzioni utili presenti nelle nostre case, delle quali probabilmente non conosciamo l’origine.

LA GOMMA PIUMA

Il lancio di astronauti nello spazio ad una velocità mostruosa che si misura in chilometri al secondo, è stata una fase davvero scomoda fino all’invenzione della schiuma a memoria di forma nel 1966. La NASA ha incaricato l’inventore Charles Yost di ridurre al minimo l’impatto e aumentare la capacità di sopravvivenza in caso di incidenti a bordo della navicella delle missioni Apollo: risultato? Una schiuma in grado di comprimersi fino ad arrivare al 10 percento delle dimensioni originali prima di ritornare alla sua forma iniziale. Oggi utilizziamo la tecnologia in una miriade di applicazioni, tra le quali il materasso, le imbottiture ortopediche, i sedili delle auto e le selle delle moto e chi più ne ha più ne metta, anche perché la schiuma è idrorepellente, cioè non assorbe acqua.

LA TECNOLOGIA CORDLESS

Anche se oggi sembra insignificante, gli utensili cordless erano un’invenzione fondamentale per muoversi ed operare nello spazio e sono figli di una partnership tra la NASA e Black and Decker. Ben consapevole che lo spazio esterno non era dotato di prese elettriche, la NASA si unì a Black and Decker, che stava già lavorando alla tecnologia cordless negli anni ’50 ed insieme hanno progettato il trapano a percussione rotante senza fili per il programma lunare Apollo 15. Serviva ad estrarre campioni di roccia dalla luna e successivamente ha portato ad altri utensili a batteria di uso comune.

I RILEVATORI DI FUMO

La NASA non ha in realtà inventato il primo rilevatore di fumo, ma ha messo a punto una versione più moderna dell’invenzione dopo aver collaborato con Honeywell negli anni ’70. Equipaggiato con una batteria al nichel-cadmio auto-ricaricabile, il rilevatore di fumo e di incendio in questione era il più sofisticato sistema di allarme mai inventato. Il nuovo rilevatore di fumo aveva una sensibilità regolabile in modo che l’equipaggio fosse al sicuro senza interruzioni inutili e falsi allarmi continui. E’ grazie a questo che ancora oggi siamo in grado di cucinare alimenti sulla fiamma viva senza dover subire un fastidioso segnale acustico causato da un allarme troppo sensibile.

L’ISOLAMENTO DOMESTICO

La tecnologia è stata inizialmente utilizzata per creare un veicolo spaziale Apollo a tenuta stagna. L’efficienza ha implicazioni davvero importanti nello spazio, dove le temperature esterne oscillano sopra e sotto lo zero di oltre 200 gradi. La guarnizione avanzata consentiva di mantenere le temperature confortevoli all’interno della navicella. Il componente principale della tecnologia, uno scudo termico a base di alluminio, ha ispirato l’edilizia residenziale efficiente odierna, consentendo l’isolamento dal caldo e dal freddo esterni.

I DEPURATORI D’ACQUA

Molte famiglie acquistano filtri per l’acqua per le loro case. Il filtro è installato tipicamente sotto il lavandino o nello “spazio morto” tra il lavandino e il muro o più recentemente direttamente dove esce l’acqua. Questo tipo di filtro utilizza una tecnologia sviluppata durante la prima guerra mondiale, e perfezionata poi dalla NASA. Durante il programma Apollo, la NASA ha sviluppato un sistema per sterilizzare l’acqua potabile per gli astronauti. Il metodo prevedeva l’uso di ioni (un atomo o un gruppo di atomi che trasporta una carica elettrica positiva o negativa) come parte del sistema di filtraggio dell’acqua. Dalla depurazione domestica a quella industriale e civile, come potete immaginare, il passo è stato breve.

LENTI PER OCCHIALI RESISTENTI AI GRAFFI

Forse non ve lo ricorderete specialmente se siete molto giovani, ma un tempo le lenti degli occhiali erano fatte solo di vetro. Non solo erano pesanti, ma se la persona che li indossava veniva colpita da qualcosa ed il vetro si rompeva, le schegge potevano essere anche molto pericolose. Per questo motivo, nel 1972, la Food and Drug Administration degli Stati Uniti ha dichiarato che tutti gli occhiali dovevano essere resistenti, il che ha costretto i produttori di lenti a passare ad una plastica adeguata. E adeguata voleva anche dire che non si graffiava. È qui che lo scienziato della NASA Ted Wydeven, mentre lavorava a un sistema di purificazione dell’acqua per veicoli spaziali, ha scoperto un rivestimento dei filtri sorprendentemente resistente. La NASA ha usato tale rivestimento per creare visiere spaziali resistenti all’abrasione e da li l’applicazione per gli occhiali di noi comuni mortali.

I PANNOLINI

L’agenzia ha sviluppato i pannolini per necessità. Gli astronauti che fluttuano fuori dal veicolo durante le passeggiate spaziali, che possono durare da cinque a otto ore, non possono semplicemente staccarsi ed andare in bagno in caso di necessità. Durante il decollo, inoltre, gli astronauti potrebbero dover rimanere allacciati al sedile per ore in posizioni non proprio comode e che spesso aumentano anche la necessità di urinare. La NASA stima che gli astronauti espellono circa un litro di urina mentre sono in posizione di lancio. Spazio o non spazio, i reni continueranno a rilasciare un millilitro di urina al minuto. Da qui all’estensione dello strumento ai nostri amati pannolini usa e getta, il passo è stato breve.

IL BABY FOOD

I ricercatori della NASA stavano esplorando l’idea di utilizzare le alghe per creare ossigeno nello spazio attraverso il processo di fotosintesi. Durante la fase di ricerca, sono stati identificati alcuni tipi di alghe che contenevano degli acidi grassi essenziali che sono presenti nel latte materno umano. I nomi sono lunghi e complessi persino da pronunciare, ma per fortuna sono più noti con gli acronimi DHA e ARA. Oggi molte formule di baby food sono arricchite proprio con DHA e ARA. Il consumo dei due acidi grassi può aiutare i bambini – in particolare i bambini prematuri – nel loro sviluppo e dal 2002 sono stati approvati dalla FDA (Federal Drug Administration). L’ente normativo ha chiesto che le società che vendono latte artificiale contenente queste due sostanze monitorino gli effetti per uno studio a lungo termine, ma ad oggi non sembrano essere emersi problemi di sorta. Insomma potremmo davvero continuare a lungo, ma per questa puntata ci fermiamo qui. Adesso sapete da dove arrivano alcuni degli oggetti che probabilmente avete in casa e di cui non sapevate la storia.

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