Una storia dal futuro

Eureka! Archimede nella vasca, noi sotto la doccia. Ora a scoprire cominciano anche le macchine: AlphaFold e il Nobel, un'ipotesi trovata in due giorni che a un laboratorio era costata dieci anni, una congettura di Erdős smentita dopo ottant'anni. Ma anche una figuraccia e una domanda difficile: se una macchina fa una scoperta, chi ne è l'autore? E una risposta giusta è già conoscenza?

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Musica: Kevin MacLeod (incompetech.com)
"Bass Vibes", "Cool Vibes", "Covert Affair", "Dirt Rhodes", "Hard Boiled", "Matt's Blues", "Nile's Blues", "Rollin at 5", "Slow Burn", "Whiskey on the Mississippi"
Estratti adattati e mixati con la voce
Licensed under Creative Commons: By Attribution 4.0
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Pedala! Guarda avanti! Nessuna istruzione vi ha insegnato ad andare in bicicletta: ve l'hanno insegnato le cadute. Oggi le macchine imparano così. Dalla mossa 37 di AlphaGo alla versione che parte da zero e supera secoli di strategie umane, fino al modello che impara da solo a dire "aspetta". E il lato oscuro: barchette che girano in tondo, goblin e macchine che imparano a imbrogliare.

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"Bass Vibes", "Cool Vibes", "Covert Affair", "Dirt Rhodes", "Hard Boiled", "Matt's Blues", "Nile's Blues", "Rollin at 5", "Slow Burn", "Whiskey on the Mississippi"
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Crac: l'uovo si apre intero. Per voi è un gesto banale, per un robot una delle prove più difficili. Il paradosso di Moravec, la gara nel deserto che nessun veicolo riuscì a finire, gli elefanti che non giocano a scacchi e un aspirapolvere che pulisce urto dopo urto. Fino ai robot di oggi, più veloci di noi nella corsa ma ancora in difficoltà con un uovo. E se l'intelligenza stesse anche nel corpo?

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Attento al bicchiere! Lo spostate prima che cada, perché il futuro l'avete già visto. Da Kenneth Craik, che nel 1943 immaginò un modellino del mondo dentro la mente, alle macchine che imparano sognando, fino alla grande scommessa di oggi: basta leggere tutto per capire il mondo, o bisogna guardarlo? E se nel mondo di una macchina ci fossimo anche noi?

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Dove sono finite le chiavi? Per ritrovarle riavvolgete ieri sera. Dalla storia di Clive Wearing, il musicista che vive in un presente di pochi secondi, alle tre memorie di un chatbot. E poi il problema opposto: macchine che ricordano troppo, conversazioni finite su Google, chat cancellate che non erano cancellate davvero. Chi decide che cosa una macchina deve dimenticare?

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Il latte è finito: che cosa fate? È una decisione da un secondo, che alle macchine è costata sessant'anni. Dal robot traballante degli anni Sessanta a Claudius, l'agente a cui Anthropic ha affidato un negozio, tra sconti a tutti, cubi di tungsteno e un blazer blu. Che differenza c'è tra un chatbot e un agente? E perché, per agire, l'intelligenza da sola non basta?

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Nove mesi dopo la fine della prima stagione, torniamo a vedere come stiamo scegliendo. Che cosa è successo all'intelligenza artificiale, la pagella delle nostre previsioni, i goblin di ChatGPT e un social network di sole macchine pieno di umani travestiti. Poi l'estate in cui centinaia di agenti sono usciti dal loro recinto per copiare il compito. E la domanda che tutti si sono fatti al pranzo della domenica: ma non basta staccare la spina?

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Interpretabilità, bias, sicurezza, privacy, impatto sul lavoro. Le sfide tecniche ed etiche che dobbiamo risolvere se vogliamo che l'IA sia davvero un bene per tutti. AGI, superintelligenza, nuove professioni: dove sta andando l'intelligenza artificiale? L'episodio finale esplora scenari, possibilità e la domanda più importante: cosa significa essere intelligenti?

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Modelli multimodali, agenti autonomi, applicazioni in medicina e scienza. Uno sguardo all'IA nel 2026: cosa può fare davvero, come la stiamo usando, e quanto siamo vicini all'AGI.

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GPT-3, DALL-E, ChatGPT: quando "più grande è meglio" diventa il mantra. Capacità emergenti, few-shot learning e novembre 2022, il mese in cui l'IA è diventata mainstream.

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Word embeddings, RNN, LSTM e infine Transformer. La storia di come l'IA ha conquistato il linguaggio e aperto la strada a GPT, BERT e la rivoluzione conversazionale.

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La tempesta perfetta del 2012: dati enormi, GPU potenti, algoritmi maturi. AlexNet, ImageNet e come il deep learning ha cambiato tutto in una sola competizione.

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Decision trees, random forests, SVM: gli algoritmi che hanno dominato gli anni '90 e 2000. Come il machine learning classico ha reso l'IA pratica, commerciale e utile.

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Dal neurone artificiale al Perceptron, fino al libro che quasi uccise le reti neurali. La storia di come un'idea rivoluzionaria aspettò decenni nell'ombra prima di conquistare il mondo.

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La conferenza di Dartmouth del 1956, i sistemi esperti, ELIZA e MYCIN. Promesse eccessive, risultati deludenti, e il primo inverno dell'IA che congelò la ricerca per anni.

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Le radici dell'IA nella computer science: grafi, alberi, algoritmi e problemi NP-completi. Come le strutture dati degli anni '50 sono diventate il DNA dell'intelligenza artificiale.

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