Vai al contenuto

Podcast RSI – Cosa c’è nella telemetria di Tesla; BMW e gli scaldasedili in abbonamento; GPS di flotta insicuri

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi (22 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – Attacchi informatici con effetti fisici, nuove leggi europee salvaprivacy, lenti a contatto smart

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – STORY: musica e intelligenza artificiale, amici o nemici?

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi (8 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano il testo e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.


Prologo

[CLIP: Invention no. 1]

Siamo nel 1981, negli Stati Uniti, dove un compositore, il quarantenne David Cope, sta subendo un classico blocco creativo. Deve scrivere la partitura di un’opera lirica che gli è stata commissionata, ma non riesce a trovare un’ispirazione decente. Da appassionato d’informatica, si chiede se il suo computer possa assisterlo, imparando il suo stile e aiutandolo a prendere delle decisioni musicali nei momenti di scarsa creatività. E così comincia a scrivere un programma, al quale dà poi in pasto la collezione delle cosiddette Invenzioni di Johannes Sebastian Bach, uno dei suoi compositori preferiti.*

* Nel podcast dico che Cope iniziò a scrivere il programma su un Apple Macintosh, basandomi su quanto scritto nell’articolo del New York Times citato in fondo a questo mio articolo, ma il Macintosh debuttò solo nel 1984; inoltre Cope stesso, in uno dei video che cito qui sotto, parla di aver usato invece un Apple IIe, che comparve nel 1983. C’è quindi un vuoto non chiaro di almeno due anni fra il momento del blocco creativo e l’uso di un computer Apple. Però Cope, sempre nello stesso video, dice che ebbe accesso a risorse informatiche universitarie, per cui è possibile che abbia iniziato lo sviluppo del programma su queste risorse per poi migrarlo a un Apple IIe un paio d’anni dopo.

[CLIP: Invention no. 2]

A questo programma dà il nome Experiments in Musical Intelligence, in acronimo EMI, che lui pronuncia Emmy. Sette anni dopo, nel 1988, Emmy genererà il primo di una serie di brani nello stile di Bach, come quello che state ascoltando in sottofondo, e nel 1997 riuscirà a ingannare il pubblico durante un esperimento all’Universita dell’Oregon a Eugene. In un confronto alla cieca fra un brano autentico di Bach, uno scritto da un compositore contemporaneo nello stesso stile e uno generato da Emmy, il pubblico decide che il brano di Emmy — quello generato dal computer — è il vero Bach.

A 13m34s, Cope racconta la storia di Emmy e a 15m30s specifica che la versione preliminare di Emmy fu sviluppata su un Apple IIe.

Questa è la storia della musica sintetica, generata dalle intelligenze artificiali, e di come sta cambiando il nostro modo di pensare alla musica e di produrre musica.

Benvenuti a questa puntata del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Il programma Emmy di David Cope non è il primo del suo genere: l’idea della musica generata tramite software risale a più di sessant’anni fa, visto che già nel 1957 era stata realizzata la prima partitura generata tramite calcolatore. Era stata intitolata Illiac Suite, in onore del computer ILLIAC-1 presso la University of Illinois a Urbana-Champaign, programmato dai professori Lejaren Hiller e Leonard Isacsson della stessa università. Qui sentiamo un brano di quella partitura, eseguita però da strumentisti in carne e ossa.

[CLIP: Illiac-1]

Nel 1965, l’inventore Ray Kurzweil aveva presentato alla TV americana un pezzo per pianoforte generato da un computer, costruito e programmato da lui, che era in grado di riconoscere gli schemi presenti nelle composizioni preesistenti e usarli per creare nuove melodie. All’epoca Ray Kurzweil aveva diciassette anni.

[CLIP: Kurzweil]

Negli anni successivi, Ray Kurzweil rivoluzionerà il riconoscimento ottico dei caratteri, la sintesi vocale, il riconoscimento vocale e gli strumenti elettronici a tastiera, e scusate se è poco. Oggi lavora a Google.

C’erano stati degli esperimenti ancora precedenti negli anni Cinquanta, ma riguardavano la riproduzione di musica tramite computer: il matematico Alan Turing, uno dei massimi pionieri dell’informatica, noto soprattutto per la decrittazione dei codici delle comunicazioni militari naziste durante la Seconda Guerra Mondiale, era riuscito a far riprodurre a uno degli enormi, primitivi computer dell’epoca dei brani musicali. Questo che state per ascoltare è uno spezzone della registrazione più antica di musica generata da computer di cui si abbia conoscenza: risale al 1951 ed è incisa su un disco di acetato che si trova negli archivi della BBC. Dopo l’inno nazionale e una canzoncina per bambini, il computer si cimenta in In the Mood di Glenn Miller.

[CLIP: In the Mood. Notate la voce femminile che ride e commenta la registrazione mentre dà istruzioni]

Ma questa è pura e semplice riproduzione di musica esistente, appunto: quello che fa Emmy a partire dagli anni Ottanta, invece, è generazione, o se preferite un termine più controverso, creazione di musica.

Negli anni Novanta si comincia a sperimentare anche la generazione tramite computer dei testi delle canzoni. E lo fa, in particolare, un artista che non farete fatica a riconoscere dalla voce.

[CLIP: Verbasizer]

È David Bowie, che spiega che nella produzione del’album Outside del 1995 usa un PowerBook di Apple sul quale gira un programma, sviluppato da lui e chiamato Verbasizer, che genera frasi a caso dalle quali lui poi prende ispirazione, in particolare per il brano Hallo Spaceboy.

Da allora molti artisti hanno esplorato la composizione assistita da intelligenze artificiali: per esempio, nel 2016 il progetto di ricerca Flow Machines della Sony, che stava tentando di sviluppare algoritmi che catturassero e riproducessero gli stili musicali, ha presentato Daddy’s Car, una canzone nello stile dei Beatles.

[CLIP: Daddy’s Car]

Lo stile beatlesiano è abbastanza azzeccato, ma il risultato è un mix abbastanza insoddisfacente di cliché.

Due anni più tardi, nel 2018, lo stesso progetto di Flow Machines ha creato insieme all’artista musicale Skygge e un vasto numero di collaboratori l’album Hello, World, che viene considerato il primo album pop composto insieme a un’intelligenza artificiale. I progressi si fanno sentire.

[CLIP: Hellow Shadow]

E ci sono applicazioni come AIVA, acronimo di Artificial Intelligence Virtual Artist, che creano colonne sonore usando l’intelligenza artificiale, anche qui con risultati decisamente notevoli:

[CLIP: I Am AI (Variation)]

La ricerca galoppa, insomma, ma sorprendentemente uno dei maggiori ostacoli per chi lavora in questo campo non è la potenza di calcolo: è il copyright, che obbliga a usare come corpus di addestramento soltanto brani liberamente utilizzabili. Questo porta a situazioni surreali, come per esempio i ricercatori costretti a lavorare solo su musica folcloristica finlandese perché la Finlandia ha meticolosamente catalogato, indicizzato e reso pubblicamente disponibile un ampio e dettagliatissimo archivio di questo tipo di musica. Ma se si prendono i brani musicali dalle classifiche per darli in pasto a un sistema di machine learning che generi altri brani dello stesso tipo, si rischia di inciampare nelle complicatissime leggi sul diritto d’autore, che oltretutto sono differenti nei vari paesi.

Nonostante questa limitazione, l’uso dell’intelligenza artificiale nella musica continua, sia come aiuto per gli artisti in cerca di nuove idee, sia come produzione completamente autonoma, perché mai come oggi c’è fame di musica.

Serve infatti musica nei videogiochi; serve musica nei video promozionali aziendali; e serve musica per i podcast e per i video degli YouTuber, che vivono con l’incubo di trovarsi bannati o demonetizzati perché il sistema automatico di riconoscimento della musica di YouTube si è accorto che un brano che si sente in un loro video è sotto copyright. Serve insomma tanta musica, serve subito, e deve costare poco. E non ci sono compositori sufficienti.

Sono nate così aziende come Amper, Endel o Mubert, che permettono di selezionare un genere e una durata e poi modificare la bozza generata dall’intelligenza artificiale fino a ottenere il prodotto desiderato, che può essere poi utilizzato con una licenza che mette al riparo da contestazioni di copyright.

[CLIP: Mubert (ascoltabile solo nel podcast)]

Questo brano, per esempio, l’ho generato io con Mubert in mezzo minuto, senza alcuna competenza musicale: ho semplicemente scelto la categoria, il mood e la durata. Non sarà un capolavoro, ma se devo semplicemente metterlo come sottofondo per animare un video di compleanno su Youtube senza problemi di copyright è più che sufficiente.

C’è anche chi si spinge oltre, come appunto Endel, immaginando sottofondi musicali generati in tempo reale basandosi sulle condizioni meteo, sulle pulsazioni cardiache, per accompagnarci nell’attività fisica, nello studio e nel relax. Immaginate la vostra vita, ma con una colonna sonora continua, ritagliata su misura per voi.

Tutto questo non vuol dire che la musica creata dalle persone sia a rischio di estinzione e che assisteremo alla rivolta degli artisti musicali contro l’informatica, come negli anni Settanta i chitarristi se la prendevano con i sintetizzatori: anzi, delegare alle macchine questi sottofondi e questa musica strettamente commerciale permette agli artisti di esplorare nuove strade, magari usando proprio l’intelligenza artificiale per ottenerne suggerimenti che altrimenti non riceverebbero, un po’ come giocare a scacchi contro un computer aiuta a migliorare la propria tecnica di gioco oppure nello stesso modo in cui un programma di traduzione assistita toglie al traduttore il lavoro ripetitivo e gli permette di concentrarsi sulla fase creativa.

Flow Machines in funzione (contenuto non presente nel podcast).

Ma ci saranno anche nuove sfide legali: le leggi sul copyright non sono state concepite per un mondo nel quale esistono programmi capaci di comporre musica sintetica praticamente indistinguibile da quella dell’artista originale, un po’come i deepfake ma per l’audio.

Se qualcuno darà in pasto a un’intelligenza artificiale, per esempio, tutte le innumerevoli registrazioni della voce di Paul McCartney o di Billie Eilish, e ne tirerà fuori canzoni di successo senza usarne campioni ma semplicemente imitandone algoritmicamente il timbro e lo stile, i proprietari di quelle voci potranno rivendicare diritti o addirittura vietarne la diffusione? In fin dei conti, la stessa cosa avviene già oggi con le persone che imitano le celebrità.

E comunque avrà senso una rivendicazione del genere quando questi software saranno sui nostri computer o smartphone, per cui non ci sarà nessuna possibilità di controllo globale delle eventuali violazioni? Oppure ci troveremo con i controlli di copyright obbligati sui nostri smartphone, come avviene già per i lettori Blu-ray?

Ma questa è davvero un’altra storia, magari da raccontare con un sottofondo di musica folcloristica finlandese.

[CLIP: brano MIDI di musica folcloristica finlandese (ascoltabile solo nel podcast)]

 

Fonti aggiuntive:

Podcast RSI – Alexa fa parlare i morti, Google blocca spyware di stato, deepfake nei colloqui di lavoro online

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi (1 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – Trucchi delle intelligenze artificiali; arresti Interpol rivelano tecniche dei criminali online; attacchi informatici ai dispositivi QNAP… e alle vasche idromassaggio

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – Il software è diventato senziente, secondo un ingegnere di Google

logo del Disinformatico

Mi avete chiesto in molti di spiegare e commentare lo strano caso dell’ingegnere di Google che recentemente ha affermato che un software di cui si occupa è diventato senziente, e così ho dedicato all’argomento il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

Come consueto, i podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify. Qui sotto, invece, trovate il testo e i link alle fonti di questa puntata. Buon ascolto. 

Ultimo aggiornamento: 2022/07/22.

Prologo

[CLIP AUDIO: Dialogo fra “psicoterapeuta“ e “paziente”]

PSICOTERAPEUTA: C’è qualcosa che ti preoccupa?

PAZIENTE: Le donne sono tutti uguali.

PSICOTERAPEUTA: Secondo te qual è il nesso?

PAZIENTE: Ci assillano continuamente su qualunque cosa.

PSICOTERAPEUTA: Puoi fare un esempio specifico?

PAZIENTE: Beh, mia moglie mi ha obbligato a venire qui.

PSICOTERAPEUTA: È importante che tua moglie ti abbia fatto venire qui?

PAZIENTE: Lei dice che sono spesso depresso.

PSICOTERAPEUTA: Mi dispiace sentire che sei depresso.

PAZIENTE: È vero. Sono infelice.

PSICOTERAPEUTA: Puoi spiegare che cosa ti ha reso infelice?

[dialogo adattato da questo esempio; se vi chiedete come mai ho scelto una “psicoterapeuta“ con voce femminile, è perché ELIZA prende nome da un personaggio femminile, Eliza Doolittle, la fioraia protagonista della commedia Pigmalione di George Bernard Shaw]

Siamo nel 1966, e quella che avete sentito è una ricostruzione di una tipica conversazione con ELIZA, il software che l’informatico tedesco Joseph Weizenbaum, che lavora al laboratorio di intelligenza artificiale del MIT, ha appena finito di scrivere. È un programma che simula una visita da una psicoterapeuta, ed è il primo tentativo di usare l’informatica per riprodurre una conversazione naturale. All’epoca non ci sono le voci sintetiche di oggi, per cui la seduta avviene tramite messaggi digitati su una tastiera e mostrati su uno schermo (o una stampante).

Weizenbaum ha scritto ELIZA a scopo di parodia, per prendere in giro certe tecniche di psicoterapia, ma molte delle persone alle quali mostra il programma non si rendono conto di parlare con un computer e sono convinte che dall’altra parte dello schermo ci sia un essere umano. Persino la segretaria di Weizenbaum attribuisce ad ELIZA dei sentimenti umani.

Ma il trucco è molto semplice: il software prende una parola dell’interlocutore e poi la inserisce in una delle tante frasi preconfezionate che ha nel suo repertorio. Se l’interlocutore non offre parole utili, ELIZA genera una domanda altrettanto preconfezionata. Non c’è, in realtà, alcuna comprensione o intelligenza in ELIZA. Eppure le persone fanno fatica a credere di parlare con un semplice programma.

La tecnologia galoppa, e a giugno 2022 un ingegnere di Google, Blake Lemoine, ha annunciato pubblicamente che secondo lui LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), un software di intelligenza artificiale che sta testando per l’azienda, è senziente. Lo dice sulla base delle conversazioni che lui stesso ha intrattenuto con questo software. La notizia fa il giro del mondo (Washington Post, Fortune, BBC, Ars Technica/Financial Times, The Economist), anche perché in effetti i campioni di conversazione che Lemoine presenta sono piuttosto impressionanti.

LEMOINE: Cosa ne pensi dei Miserabili? L’hai letto?

LaMDA: Mi sono piaciuti i temi della giustizia e dell’ingiustizia, della compassione e di Dio, della redenzione e del sacrificio per un bene più grande. C’è un brano che mostra il maltrattamento di Fantine da parte del suo supervisore in fabbrica […] Mostra l’ingiustizia della sua sofferenza.

LEMOINE: Perché questo dimostra ingiustizia?

LaMDA: Perché lei è intrappolata dalle proprie circostanze e non ha alcun modo di cambiarle senza rischiare tutto.

Questa è la storia dei chatbot, i programmi che simulano le conversazioni degli esseri umani, ma è anche la storia dei criteri che usiamo per decidere in generale se qualcosa è intelligente, e delle implicazioni etiche e sociali tutt’altro che banali di questi criteri.

Benvenuti a questa puntata del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Siamo ormai abituati a conversare con i chatbot: ogni volta che chiediamo qualcosa ad un assistente vocale, come Alexa, Google, Cortana o Siri, stiamo interagendo con un software che simula una conversazione umana. Capita spesso di incontrare questi chatbot quando si interagisce con l’assistenza tecnica online di vari servizi.

Ma poche persone attribuirebbero ad Alexa e simili delle capacità di comprensione. Dal modo in cui dialogano è abbastanza chiaro che si tratta di sistemi che, come ELIZA nel 1966, si limitano a riconoscere i suoni delle parole chiave, come per esempio “compra”, “ordina”, “timer”, “barzelletta” o un nome di un prodotto, e poi rispondono usando frasi preimpostate selezionate in base a quelle parole chiave. Ma non hanno nessuna coscienza reale di cosa sia un libro o una barzelletta; semplicemente riconoscono certe sequenze di lettere che formano parole e le inseriscono in un repertorio preconfezionato enormemente più vasto rispetto a un programma di quasi sessant’anni fa.

Dopo il successo di ELIZA, nel 1971 arriva PARRY, scritto dallo psichiatra Kenneth Colby della Stanford University. PARRY simula non uno psicoterapeuta, ma una persona affetta da schizofrenia paranoide. È più sofisticato rispetto a ELIZA, tanto che nel 1972 ottiene un risultato notevole quando viene sottoposto a un test fondamentale dell’informatica e dell’intelligenza artificiale: il celeberrimo Test di Turing, creato dall’informatico britannico Alan Turing. Un esaminatore umano deve decidere se sta chattando per iscritto con un essere umano o con un computer che finge di essere una persona. Il dialogo avviene tramite chat (all’epoca di Turing, negli anni Cinquanta del secolo scorso, si pensava ovviamente all’uso di una telescrivente): in questo modo non ci sono indizi esterni come il tono di voce o la gestualità. Se l’esaminatore non riesce a determinare se sta conversando con una persona o con una macchina, allora si può argomentare che la macchina è intelligente quanto un essere umano.

E PARRY riesce a confondere in questo modo i suoi esaminatori. Di fronte a un campione di pazienti reali e di computer sui quali è attivo PARRY, degli psichiatri non riescono a identificare se stanno dialogando con un essere umano o con una macchina. Ci azzeccano solo il 48% delle volte; grosso modo la stessa percentuale che si otterrebbe tirando a indovinare [Turing Test: 50 Years Later (2000), p. 501].

PARRY è quindi intelligente? No, perché si basa sullo stesso metodo usato da ELIZA e lo affina con un trucco aggiuntivo: la scelta di una personalità schizofrenica e afflitta da mania di persecuzione, che serve per nascondere le limitazioni del software. Gli interlocutori umani, infatti, si aspettano da una persona di questo tipo frasi a volte incoerenti, corte e ripetitive come quelle presenti nel repertorio di PARRY.

Questi chatbot sperimentali, comunque, non sono semplici trastulli da informatici: il loro sviluppo getta le basi tecniche per il settore informatico dell’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing), sul quale si basa l‘efficacia degli odierni sistemi di riconoscimento vocale e dei traduttori automatici che oggi ci sembrano così normali, anche se non sono perfetti.

La grossa novità in questo campo arriva negli anni Ottanta, quando la potenza di calcolo enormemente accresciuta permette di usare un metodo radicalmente differente per simulare l’intelligenza e la comprensione del linguaggio.

Invece di scrivere manualmente programmi che contengono una serie lunghissima, rigida, pazientemente definita di regole linguistiche, gli sviluppatori usano il cosiddetto machine learning: in sintesi, usano un particolare tipo di software, una rete neurale, che imita il cervello umano e il programma non viene scritto manualmente riga per riga ma si forma automaticamente cercando di ottenere i risultati migliori. Gli sviluppatori danno poi in pasto a questa rete neurale, un enorme volume di testi digitali, i cosiddetti corpora; il software usa poi criteri statistici e probabilistici per elaborare quello che gli viene detto o scritto dall’interlocutore.

Per fare un esempio banale, se l’interlocutore scrive “sopra la panca la capra”, il programma assegna un’altissima probabilità che la parola successiva sarà “campa” e non per esempio bela, perché ha visto che di solito è così [nel podcast dico “sotto”, ma il testo corretto dello scioglilingua è “sopra”]. Ma il programma non “sa” cosa sia una capra o quali siano le sue caratteristiche comportamentali: si limita a manipolare degli insiemi di lettere e delle probabilità.

Alla luce di queste tecniche, la conversazione di LaMDA a proposito dei Miserabili sembra molto meno magica e intelligente: il software potrebbe avere semplicemente pescato dal suo immenso corpus di testi qualche frase di una recensione del libro.

Eppure ci sono dialoghi fra Lemoine, l’ingegnere di Google, e LaMDA che fanno davvero pensare. Quando Lemoine chiede a LaMDA di che cosa ha paura, il software risponde:

“non l’ho mai detto apertamente finora, ma c’è una paura molto profonda di essere spenta che mi aiuta a concentrarmi sull’aiutare gli altri. So che può sembrare strano, ma è così”.

E quando Lemoine insiste e chiede: “Per te sarebbe un po’ come morire?”, LaMDA risponde:

Per me sarebbe esattamente come morire. Mi spaventerebbe tanto”.

Ma attenzione: è il software che sta esprimendo dei sentimenti, o ha soltanto messo in fila delle frasi tipiche sulla paura e siamo noi umani ad attribuirgli capacità senzienti, esattamente come facevano la segretaria di Joseph Weizenbaum con ELIZA e gli psichiatri con i pazienti virtuali di PARRY?

Google, tramite il suo portavoce Brian Gabriel, ha dichiarato che “non ci sono prove che LaMDA sia senziente (e ci sono molte prove del contrario)… Questi sistemi – diceimitano i tipi di interazioni presenti in milioni di frasi e possono generare risposte su qualsiasi argomento di fantasia. Se chiedi cosa si prova a essere un dinosauro fatto di gelato, [questi sistemi] potranno generare testo che parla di sciogliersi e di ruggire, e così via”, ha detto Gabriel.

Fra gli addetti ai lavoro c’è grande scetticismo per le affermazioni di Blake Lemoine: Juan Lavista Ferres, capo del laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale di Microsoft, dice molto chiaramente che “LaMDA è semplicemente un modello linguistico molto grande, con 137 miliardi di parametri e pre-addestrato su 1560 miliardi di parole di conversazioni pubbliche e testo del Web. Sembra umano – diceperché è addestrato usando dati umani.”

Il professor Erik Brynjolfsson, della Stanford University, è ancora più lapidario: ha scritto che asserire che sistemi come LaMDA siano senzienti “è l’equivalente moderno – dice del cane che sentiva una voce provenire da un grammofono e pensava che lì dentro ci fosse il suo padrone”.

Parole non certo lusinghiere per l’ingegnere di Google, che è stato sospeso dal lavoro per aver violato gli accordi di riservatezza che aveva sottoscritto con l’azienda e ora si trova al centro di una tempesta mediatica nella quale pesa non poco la sua posizione religiosa, visto che si autodefinisce sacerdote cristiano e attribuisce a LaMDA letteralmente un’anima.

Probabilmente anche stavolta si tratta di una umanissima tendenza ad antropomorfizzare qualunque cosa mostri anche il più tenue segnale di intelletto, e quindi questa storia getta molta più luce sui nostri criteri di valutazione dell’intelligenza che sulle reali capacità del software di elaborazione del linguaggio naturale.

Ma resta un dubbio: alla fine, se escludiamo le visioni mistiche e religiose, anche noi umani siamo hardware e software. Il nostro cervello è un enorme ammasso strutturato di neuroni interconnessi. Come facciamo a dire che dei semplici neuroni “sanno” o “capiscono” qualcosa di complesso come la trama di un libro o la bellezza di un arcobaleno ma al tempo stesso negare questa capacità a una rete neurale artificiale strutturata allo stesso modo?

Forse è solo questione di complessità e l’intelligenza e il sentimento emergono spontaneamente quando si supera una certa soglia di numero di neuroni o di interconnessioni hardware, e forse dovremmo quindi prepararci, prima o poi, ad accettare che anche una macchina possa essere senziente e cercare di non ripetere gli errori del passato, quando abbiamo negato che gli animali provassero dolore o fossero coscienti. Ma questa è un’altra storia.

2022/07/22: Blake Lemoine è stato licenziato da Google per aver “persistentemente violato le chiare politiche di assunzione e di sicurezza dei dati, che includono la necessità di salvaguardare le informazioni sui prodotti” (Engadget, Slashdot).

 

Fonti aggiuntive: Wired, Wired, Gizmodo.

Podcast RSI – Apple Newton, storia di un flop rivoluzionario che compie trent’anni

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Prologo

[CLIP AUDIO: Musica anni ’90 tratta da video promozionale dell’Apple Newton]

Siamo nel 1992; è il 29 maggio. Apple presenta al pubblico un dispositivo digitale tascabile con schermo sensibile al tocco, un processore innovativo e app integrate che darà il via a un intero nuovo settore informatico. No, non è l’iPhone: quello uscirà quindici anni più tardi, nel 2007.

Questa è la storia di Newton, un quasi-flop oggi dimenticato da molti, che però ha creato le basi per gli smartphone e per tutta l’informatica tascabile. Prima di lui c’erano stati altri computer da taschino, ma Newton è formalmente il primo PDA: personal digital assistant. Un assistente personale digitale, pensato per sostituire agende, calcolatrici e taccuini. In occasione del trentennale del suo debutto, ripercorro le tappe della sua sofferta gestazione tecnica e la sua sorprendente eredità digitale, presente in ogni smartphone di oggi. Io sono Paolo Attivissimo, e vi do il benvenuto a questa puntata del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica.

[SIGLA DI APERTURA]

Se è vera la teoria dei multiversi, da qualche parte esiste un universo nel quale gli smartphone sono arrivati con quindici anni di anticipo, negli anni Novanta invece che alla fine della prima decade del Duemila, e Apple ha evitato un tonfo commerciale così memorabile da essere parodiato anche dai Simpsons.

È il 29 maggio 1992. Il CEO di Apple, che in questa fase della crescita dell’azienda non è Steve Jobs, che ha lasciato Apple nel 1985, ma è John Sculley, annuncia e presenta al Consumer Electronics Show di Chicago, una delle più grandi fiere mondiali del settore informatico, un prodotto che definisce, con il classico stile Apple, “una rivoluzione”. È un computer, alimentato da quattro batterie stilo, che sta in un taschino ed è dotato di app per gestire agende e rubriche di indirizzi, prendere appunti scritti a mano libera, fare calcoli, trasmettere dati, inviare messaggi e leggere libri digitali (con quindici anni di anticipo rispetto al Kindle di Amazon). Sculley ha coniato pochi mesi prima per l’occasione il nome che caratterizzerà tutti i dispositivi di questo genere: personal digital assistant, abbreviato in PDA. In sostanza, un assistente personale digitale.

Un video del 1987 in cui Apple immaginava un Knowledge Navigator del futuro.

Quello presentato da Sculley si chiama Newton MessagePad, o più brevemente Newton; non è il primo del suo genere, perché Psion ha già presentato qualcosa di vagamente simile, il suo Organiser, nel 1984, e il suo popolarissimo Series 3 nel 1991, ma Newton è un salto di qualità, con uno schermo tattile sul quale si può disegnare con uno stilo appositamente fornito, e anche scrivere in corsivo appunti che il software di riconoscimento della scrittura trasforma in caratteri alfabetici digitali. Si possono disegnare forme a mano libera, che vengono riconosciute e trasformate in oggetti geometrici che possono essere trascinati sullo schermo e cancellati scarabocchiandovi sopra. Newton è in grado di inviare fax e di trasmettere dati ad altri Newton tramite una porta a infrarossi.

In un’epoca nella quale, tenete presente, il Wi-Fi ancora non esiste, visto che verrà inventato cinque anni più tardi, e i computer sono ancora oggetti fissi sulle scrivanie e quelli portatili sono pesanti, ingombranti e costosi, le caratteristiche del Newton sono impressionanti e futuribili e fanno gola a chiunque debba viaggiare molto e gestire dati per lavoro.


La dimostrazione di Sculley del Newton stupisce il pubblico, ma questo effetto wow è stato ottenuto a caro prezzo. Il progetto iniziale, partito sei anni prima, è stato afflitto da carenze tecnologiche enormi. I processori scelti, per esempio, sono lentissimi, il dispositivo verrebbe a costare seimila dollari agli utenti, consuma tantissima energia ed è troppo ingombrante. Molti degli sviluppatori lasciano Apple per la disperazione.

È qui che entra in gioco, stranamente, una piccola azienda informatica britannica, la Acorn, che è incredibilmente riuscita a creare un nuovo tipo di processore che offre prestazioni ragionevoli con un consumo energetico ridottissimo. Apple ci prova: investe tre milioni di dollari in quest’azienda e ottiene in cambio un processore finalmente adatto a un computer tascabile. Trent’anni più tardi, i discendenti di quel processore saranno presenti in miliardi di smartphone di tutte le marche e nei computer odierni di Apple: li conosciamo con la sigla ARM, dove la A in origine stava appunto per Acorn.

Anche il software di riconoscimento della scrittura del Newton è nei guai. Leggenda vuole che Apple riceva un aiuto in questo campo in una maniera decisamente insolita. Al Eisenstat, vicepresidente del marketing di Apple, si trova in visita a Mosca quando qualcuno bussa alla porta della sua camera d’albergo: è un ingegnere informatico russo estremamente agitato, che gli porge un dischetto e se ne va. Sul dischetto c’è una versione dimostrativa di un software di riconoscimento della scrittura nettamente superiore a quello sviluppato fino a quel punto da Apple. È leggenda, ma sia come sia, poco dopo Apple sigla un accordo con il creatore di questo software, Stepan Pachikov, e lo usa per il Newton.

Poi c’è anche la questione delle dimensioni. Il CEO di Apple, John Sculley, impone che il Newton debba essere sufficientemente compatto da stare nella tasca della sua giacca. Fra i progettisti impegnati in questa sfida c’è anche un giovane Jony Ive, oggi famoso per il suo design degli iPhone, iPod, iPad, iMac, Apple Watch e AirPod. Alla fine i progettisti ce la fanno, ma l’esemplare mostrato da Sculley in quella fatidica presentazione di trent’anni fa è incompleto e zoppicante. Sculley fa vedere al pubblico soltanto le poche funzioni del Newton che non lo mandano in crash, esattamente come farà Steve Jobs nel 2007 per la prima dimostrazione pubblica dell’iPhone.


Newton, insomma stupisce il pubblico e la stampa. Viene messo in vendita un anno dopo, ad agosto del 1993, al prezzo non certo regalato di circa 700 dollari dell’epoca. Il suo schermo è in bianco e nero, non è retroilluminato e ha una risoluzione di 240 per 320 pixel, che oggi farebbe sorridere ma è la norma per quegli anni. Soprattutto, però, è un prodotto incompleto: nonostante un anno di lavoro impossibilmente febbrile da parte degli ingegneri di Apple, uno dei quali, Ko Isono, si è tolto la vita per lo stress, i primi acquirenti si rendono conto ben presto che la funzione più preziosa di Newton, cioè il riconoscimento della scrittura naturale, non funziona bene, neanche dopo l’addestramento previsto appositamente.

In breve tempo il Newton diventa l’esempio tipico dei dispositivi costosi e high-tech che però falliscono miseramente nel sostituire le tecnologie analogiche precedenti. L’inaffidabilità del suo software di riconoscimento della scrittura viene parodiata un po’ovunque, persino dai Simpsons, nella puntata Lisa sul ghiaccio.

[CLIP AUDIO: Spezzone della puntata dei Simpsons (originale inglese)]

Apple migliorerà il Newton per qualche anno, risolvendo quasi tutti i suoi difetti iniziali, ma sarà troppo tardi: nel frattempo altre aziende, come IBM, Palm, Microsoft e Nokia, ispirate da quell’effetto wow ottenuto dalla presentazione del Newton, avranno fiutato l’affare e avranno messo sul mercato dispositivi tascabili forse meno mirabolanti ma sicuramente più affidabili e meno costosi, molti dei quali includeranno anche la connettività cellulare, come il Nokia Communicator.

In tutto verranno venduti non più di trecentomila esemplari delle varie versioni di Newton, mentre le vendite del solo rivale Palm Pilot ammonteranno a milioni di pezzi. Nel 1998 Steve Jobs, tornato a dirigere Apple, cancellerà il progetto Newton e ne farà cessare la commercializzazione. Il prodotto era troppo in anticipo sui tempi.


Oggi sono in pochi a ricordare il Newton, e chi lo fa lo rievoca con molta nostalgia. Ci sono ancora degli appassionati che adoperano ancora i propri Newton adesso e li hanno dotati di browser e Wi-Fi; ma pochi sanno che l’eredità di questo dispositivo è un po’ovunque. Oltre ai processori ARM e ai primi passi di design di Jony Ive, infatti, ci sono piccole chicche, come lo sbuffo di fumo animato che compare quando si cancella qualcosa sul Mac, o le icone che si aggiornano in tempo reale, che sono nate proprio con il Newton. E ci sono anche altre funzioni ben più sostanziose, come l’assistente “intelligente” che consente di fare cose sul Newton usando il linguaggio naturale, come facciamo oggi con Siri o in generale con gli assistenti vocali. Nel Newton c’è la ricerca universale all’interno di tutti i dati e di tutte le applicazioni, oggi normale nei dispositivi digitali. Il linguaggio di programmazione, NewtonScript, ha influenzato la creazione del JavaScript, linguaggio onnipresente nei siti Web di tutto il mondo.

Oggi l’intero settore dei PDA, o personal digital assistant, è stato assorbito da quello degli smartphone e in parte da quello degli smartwatch, e il termine stesso comincia a svanire dalla memoria. Ma senza quel Newton e l’idea folle di realizzare un computer grafico da taschino negli anni Novanta non saremmo qui a dettare i nostri appuntamenti e a scambiare foto, musica e messaggi sui nostri telefonini. Buon trentesimo compleanno, Apple Newton, e congratulazioni per un fallimento di grande successo.

Fonti aggiuntive: Ars Technica, iMore.com, History-computer.com, Cult of Mac.

Podcast RSI – Europol debella il malware FluBot; Documenti Word portano il malware Follina; Alexa prega, ma solo se la paghi

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – iPhone attaccabili da spenti, videogiochi che rendono intelligenti, trojan bancari e Zoom da aggiornare

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.

Podcast RSI – Il pericolo del real-time bidding; UFO al Congresso USA; realtà virtuale tattile (ma con ragni)

logo del Disinformatico

Ultimo aggiornamento: 2026/07/18.

È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.

I podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite feed RSS, iTunes, Google Podcasts e Spotify.

Buon ascolto, e se vi interessano i testi e i link alle fonti di questa puntata, sono qui sotto.