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Qualche settimana fa ho letto una vecchia intervista a un chirurgo di fama internazionale. Gli chiedevano come era arrivato a scegliere quella professione. Lui rispose con una precisione quasi imbarazzante: a sette anni suo padre lo aveva portato in ospedale a trovare un amico. Nell'atrio c'era un medico in camice bianco che parlava con una … Continua a leggere L’AI non ha obiettivi. E noi sì? →

I - Come l'intelligenza artificiale ci ha insegnato che la memoria perfetta non è saggezza C'è un paradosso silenzioso al centro della nostra epoca: viviamo nell'era in cui più si ricorda e sempre meno si comprende.Le macchine non dimenticano. È una loro caratteristica fondamentale, quasi una virtù tecnica: ogni dato archiviato, ogni interazione registrata, ogni … Continua a leggere L’Arte di Dimenticare →

Tutti chiedono: chi comprerà i prodotti quando l'AI avrà preso tutti i lavori? È una domanda onesta. Ma è già la risposta di chi sta perdendo.C'è una scena che si ripete, quasi rituale, ogni volta che la conversazione sull'intelligenza artificiale diventa seria. Qualcuno — di solito qualcuno preoccupato (giustamente) — alza la mano e pone … Continua a leggere La domanda sbagliata sull’AI →

L'idea geniale di partenzaNel 2020, i ricercatori si sono fatti una domanda apparentemente semplice:"Se possiamo predire la prossima parola in una frase… possiamo predire il prossimo pixel in un'immagine?"Questa domanda ha dato vita a DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney — i modelli che oggi generano immagini fotorealistiche dal nulla, partendo da una semplice descrizione testuale.Il … Continua a leggere Modelli di Diffusione: come l’AI impara a distruggere e ricostruire →

Viviamo nell’epoca più efficiente della storia umana. Eppure lavoriamo più ore. Siamo circondati da strumenti di produttività, ma ci sentiamo costantemente in ritardo. Abbiamo accelerato tutto, tranne ciò che conta davvero. È un paradosso che non nasce oggi. È antico, strutturale, e ha un nome preciso: il paradosso di Jevons.Nel XIX secolo, l’economista William Stanley … Continua a leggere L’AI non ci farà risparmiare tempo →

Alan Turing, padre dell’informatica, matematico di formazione ed inglese di origine. Nel 1936 formulò uno dei risultati più profondi della storia del pensiero umano: Il problema della terminazione.A prima vista sembra una questione tecnica, confinata al mondo dei computer, ma in realtà tocca un nodo molto più ampio che riguarda i limiti della conoscenza, della … Continua a leggere Il problema della terminazione di Turing e il limite silenzioso dell’intelligenza artificiale →

Yann LeCun, uno dei più influenti ricercatori nel campo del deep learning e vincitore del prestigioso Turing Award, ha annunciato la sua decisione di lasciare Meta. Una notizia che ha sorpreso molti nel mondo dell’intelligenza artificiale, considerando il ruolo centrale che LeCun ha avuto nello sviluppo delle tecnologie AI all’interno dell’azienda.Chi è Yann LeCun e … Continua a leggere Yann LeCun lascia Meta: uno dei padri del deep learning si allontana dalla visione dell’AGI →

Vi siete mai chiesti che cosa renda il nostro cervello un sistema tanto complesso e affascinante? Come mai a volte sbaglia, eppure continua a funzionare in modo straordinariamente efficace? E se vi dicessi che gli errori non solo sono inevitabili, ma addirittura fondamentali per l'intelligenza? Questo articolo esplorerà una verità sorprendente: l'errore non è un … Continua a leggere UN SISTEMA CHE NON COMMETTE ERRORI NON È INTELLIGENTE →

Ogni professione, azienda o gruppo ha la sua cultura dell’errore: a un estremo dello spettro ci sono le culture dell’errore negative, chi vive in una di queste culture ha il terrore di qualsiasi genere di sbaglio, cattivo o buono, e se l’errore capita per davvero, fa di tutto per nasconderlo; una cultura del genere ha … Continua a leggere Quanto è sicuro viaggiare in aereo? →

Gli algoritmi di machine learning hanno imparato a risolvere problemi molto complessi, dai vistemi di visione ai chatbot capaci di partecipare alla comunicazione, e riescono a farlo perché non hanno bisogno di capire che cosa hanno in mente le persone. Per lo stesso motivo, le persone stesse possono apprendere nelle loro interazioni con gli algoritmi, … Continua a leggere Imparare senza comprendere →