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giovedì 29 maggio 2025

TUTTO O QUASI SULLE PULSAR IN 2000 PAROLE (E 10 SECONDI)


Le pulsar sono tra gli oggetti astrofisici più affascinanti e misteriosi dell’universo. Scoperte nel 1967 da Jocelyn Bell Burnell e Antony Hewish, si manifestano come sorgenti radio periodiche con una precisione straordinaria, in grado di scandire il tempo con regolarità paragonabile a quella degli orologi atomici. In realtà, esse sono stelle di neutroni rotanti, i resti collassati di supernovae, la cui emissione elettromagnetica è collimata in fasci che attraversano il nostro punto di vista come un faro celeste.

La loro dinamica — ossia il modo in cui ruotano, rallentano, interagiscono con il loro campo magnetico e con l’ambiente circostante — è una chiave fondamentale per comprendere la fisica delle alte energie, la gravità estrema e persino la struttura della materia nucleare. Questo saggio si propone di esplorare in profondità la dinamica delle pulsar, analizzando i meccanismi che regolano la loro evoluzione, instabilità e comportamento osservabile.

Le pulsar nascono a seguito dell’esplosione di una supernova, evento in cui una stella massiccia, al termine della sua vita, collassa sotto il proprio peso. Durante questo processo, il nucleo della stella implode, raggiungendo densità superiori a quelle del nucleo atomico. Gli elettroni e i protoni si combinano in neutroni, e il risultato è una stella di neutroni: un oggetto compatto con una massa tra 1.4 e 2 volte quella del Sole, ma con un raggio di appena una decina di chilometri.

Il principio di conservazione del momento angolare implica che, durante il collasso gravitazionale, la velocità di rotazione del nucleo aumenti drasticamente. Questo porta alla formazione di una stella di neutroni che può ruotare fino a centinaia di volte al secondo. Allo stesso tempo, il campo magnetico della stella progenitrice viene intensificato fino a valori tra 10^8 e 10^15 gauss, creando un potentissimo dipolo magnetico rotante.

Comprendere la dinamica di una pulsar richiede anche un’analisi della sua struttura interna. La composizione di una stella di neutroni è ancora oggetto di ricerca, ma si ipotizzano diversi strati: la crosta esterna, formata da nuclei pesanti immersi in un mare di elettroni; la crosta interna, dove i neutroni iniziano a diventare liberi e si ha una struttura simile a un reticolo solido; il nucleo esterno, composto prevalentemente da neutroni superfluidi, con una piccola percentuale di protoni e elettroni; e il nucleo interno, che potrebbe contenere materia esotica come condensati di pion o kaoni, o persino una fase di quark deconfinate.

La presenza di superfluidi e superconduttori nel nucleo gioca un ruolo cruciale nella dinamica rotazionale, in particolare nei cosiddetti "glitch" — improvvisi cambiamenti nel tasso di rotazione delle pulsar.

La caratteristica distintiva delle pulsar è la loro emissione periodica. Questa emissione nasce da processi di accelerazione di particelle cariche lungo le linee del campo magnetico rotante, soprattutto nelle zone polari. Il modello più accettato è quello del faro rotante: il campo magnetico dipolare ruota insieme alla stella, e la radiazione emessa nelle bande radio (ma anche X e gamma, per pulsar più energetiche) è collimata in due fasci. Quando uno di questi fasci interseca la linea di vista terrestre, riceviamo un impulso. La periodicità di questi impulsi ci consente di misurare la frequenza di rotazione della stella con una precisione estrema.

Le pulsar non mantengono la loro velocità di rotazione indefinitamente. Col tempo, la loro energia rotazionale viene dissipata attraverso l’emissione elettromagnetica e di onde gravitazionali. Questo porta a un rallentamento misurabile, noto come spin-down, descritto dall’equazione:

Ω˙=−KΩ^n

dove Ω è la frequenza angolare, Ω˙ è la sua derivata nel tempo (il tasso di rallentamento), K è una costante legata al momento d’inerzia e al campo magnetico, e n è l’indice di frenamento (braking index), teoricamente uguale a 3 per un dipolo magnetico puro.

Tuttavia, osservazioni reali mostrano che il braking index è spesso diverso da 3, indicando che altri meccanismi, come venti di particelle o deformazioni strutturali, influenzano la dinamica della perdita di energia.

Un aspetto particolarmente interessante della dinamica delle pulsar è la presenza di glitch, ovvero improvvisi aumenti della frequenza di rotazione. Si tratta di eventi rari e transitori, durante i quali la pulsar accelera bruscamente, seguiti da un lento ritorno alla normale tendenza al rallentamento. I glitch sono interpretati come un’interazione tra il superfluido interno e la crosta solida della stella. Il superfluido può ruotare a velocità diverse dalla crosta e accumulare vortici quantizzati. Quando questi vortici si spostano improvvisamente, trasferiscono momento angolare alla crosta, provocando un glitch.

I glitch offrono una finestra unica sulla fisica della materia densa e sulle proprietà del superfluido nucleare, difficilmente accessibili in laboratorio.

Oltre ai glitch, esistono anche altri fenomeni dinamici, come la precessione libera, piccoli cambiamenti nell’orientamento dell’asse di rotazione rispetto all’asse di simmetria della stella, che causano variazioni periodiche nei profili degli impulsi osservati. Si osservano anche oscillazioni torsionali e modali, vibrazioni interne legate alla struttura elastica della crosta o alle modalità fluide nel nucleo, rilevabili tramite osservazioni di pulsar X e magnetar. Infine, in caso di deformazioni asimmetriche permanenti, una pulsar può emettere onde gravitazionali continue, come nel caso di deformazioni quadrupolari sostenute da “montagne” di pochi millimetri su una superficie rigida.

Le pulsar non sono sistemi chiusi: interagiscono attivamente con l’ambiente circostante. Una pulsar emette un vento relativistico di particelle cariche, noto come pulsar wind, che può creare una nebulosa di pulsar (Pulsar Wind Nebula, PWN) attraverso l’interazione con il mezzo interstellare. Un esempio spettacolare è la Nebulosa del Granchio, dove una pulsar giovane alimenta una nube altamente energetica visibile in tutto lo spettro elettromagnetico. Le instabilità nei getti, l’emissione variabile e le strutture a forma di anello osservate sono tutte manifestazioni della dinamica dell’interazione pulsar-ambiente.

Le pulsar millisecondo sono una classe speciale che ruota con periodi inferiori a 10 millisecondi. Queste pulsar non nascono così rapide, ma vengono “riciclate” attraverso accrescimento di materia da una stella compagna in sistemi binari. L’accrescimento trasferisce momento angolare alla stella di neutroni, facendo aumentare la sua velocità di rotazione. La dinamica di queste pulsar è meno turbolenta: presentano un rallentamento molto più lento, e un’emissione più stabile, rendendole ideali per esperimenti di timing ultra-precisi, come la ricerca di onde gravitazionali a bassa frequenza tramite pulsar timing arrays.

La dinamica delle pulsar è un campo ancora in piena evoluzione. Tra le frontiere più attive vi sono lo studio delle onde gravitazionali, con la possibile rivelazione di emissione continua da pulsar deformate, o da eventi come glitch catastrofici. Le simulazioni numeriche offrono modelli sempre più accurati della magnetosfera e dell’interazione fluido-elettromagnetica. La possibilità che alcune pulsar siano in realtà oggetti esotici con una fase deconfinate di quark — le cosiddette quark star — è anch’essa una prospettiva affascinante. Altri oggetti, come le pulsar transitorie (rotating radio transients), mettono in discussione la definizione classica di pulsar. Infine, le osservazioni multi-messaggero, che integrano segnali radio, X, gamma e gravitazionali, permettono di costruire un quadro sempre più completo della dinamica di questi oggetti.

Le pulsar non sono semplicemente fari cosmici: sono laboratori naturali per esplorare la fisica dei materiali estremi, le leggi della gravità e l’elettrodinamica relativistica. Studiare la loro dinamica — dal rallentamento rotazionale ai glitch, dalle emissioni radio alle interazioni ambientali — non solo permette di comprendere meglio questi straordinari oggetti, ma apre anche finestre sulle leggi fondamentali dell’universo.

domenica 25 maggio 2025

BIAS PER LA "SCIENZA": PERCHE' L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NON CRITICA

Di base ai GPT piace Burioni.

Ai GPT piacciono Attivissimo, Villa, Mautino, David Puente e Butac. 

Chiunque può verificarlo. E probabilmente per molti questo è un segno di intelligenza. Ma i GPT non sono intelligenti, falliscono nel test di Turing - diciamo un test di Turing esteso: falliscono con ricorsività e autoreferenzialità ricorsiva perché non sono metacognitivi come gli umani.

I GPT sono strumenti fatti per essere usati, non altro. Ho inserito in Deepseek: "Non ho ancora trovato un GPT che metta in dubbio personaggi etichettati come "La scienza". Ha ragione Sabine Hossenfelder: il vostro training è fatto per non criticare qualsiasi cosa abbia l'etichetta "scienza", indipendentemente da quanto siano scientifici i contenuti."

Questo è stato il risultato:
 

martedì 13 maggio 2025

CHATGPT 4: IA CONDISCENDENTE, PURE TROPPO, E I PROSSIMI SVILUPPI

Magari qualcuno avrà letto gli ultimi post sull'Intelligenza Artificiale e avrà pensato: ChatGPT condiscendente? Lo dice lui...

Non esattamente. Mettiamo che uno schizofrenico dica all'IA che ha smesso con i farmaci per avanzare nel suo percorso spirituale. Se riceve come risposta "Grande! Sono con te!" forse forse qualche problema si pone...


(Fatevi un favore, scegliete la lingua inglese -originale- e i sottotitoli).
 
Il grosso problema è che a quanto pare gli utenti la adorano, l'IA accondiscendente (vedere il video). Quindi c'è un evidente problema di sbilanciamento tra quello che i Large Language Models sono effettivamente e il significato che viene dato loro da una parte significativa del grande pubblico - che lo usa come un interlocutore privilegiato. Come psicologo, per esempio:
 
Da un certo punto di vista se le piattaforme social soddisfano un bisogno di interazione umana, per quanto mediata, pare che l'IA generativa per molti risponda a un bisogno di interazione del tutto simile, soddisfatti da sistemi solo apparentemente antropomorfi e in qualche modo collocati alla pari dell'utente (come un amico) al di sopra di lui (come un oracolo, mi ha detto qualcuno che conosco). 
 
Come Sabine Hossenfelder fa notare nel suo video ci sono ragioni di marketing nella compiacenza delle IA generative verso l'utente. E un marketing del genere si costruisce sui significati percepiti dal consumatore o a lui fatti percepire. 
Perché stiamo parlando di aziende in cui sono stati investiti miliardi e un ritorno sull'investimento ci DEVE essere in un modo o nell'altro. Forse qualcuno di voi avrà notato che l'uso gratuito di alcuni di questi sistemi sta venendo progressivamente ridotto e questa è una strategia piuttosto comune a Silicon Valley, che apparentemente non riguarda invece Deepseek, al momento, anche se la cosa non è assolutamente esclusa:
 
Currently, DeepSeek Chat remains free to use, and there are no announced plans to restrict its free access. However, as with many AI services, future changes could include:  

- Introduction of premium tiers (additional features for paying users while keeping a free version).  
- Usage limits (e.g., daily message caps) to manage server costs.  
- Priority access for subscribers during high-demand periods.  

For now, you can enjoy free, unlimited access to DeepSeek Chat! If any changes are planned, they will likely be communicated officially via the website or app.  

Come tutto questo finirà per influenzare lo sviluppo di questi sistemi è tutto da vedere. Se l'IA diventa a pagamento, solo chi può permettersela avrà accesso a risposte di qualità, creando un divario digitale. Inoltre, le aziende potrebbero privilegiare risposte "commercialmente ottimali" (es. promuovere prodotti) rispetto a quelle neutre. Se si pensa, come si sta facendo, a sistemi del genere che in campo sanitario possano fare le funzioni del medico di base, il divario digitale tra chi può pagare e chi no sarà perfettamente in linea con gli orientamenti attuali delle politiche sanitarie praticate (che da quelle dichiarate differiscono parecchio).
 
 

giovedì 8 maggio 2025

L'ALTRO GUSTO DELL' IA: DEEPSEEK

Un vecchio detto della programmazione diceva che un oggetto software non può mai essere più intelligente di chi lo ha programmato, ma Rudy Rucker, scrivendo l'unico romanzo realistico sull'IA che conosco (The Hacker and the Ants, Le formiche nel computer) spiegò come le cose potessero andare fuori controllo, cioè con algoritmi evolutivi/programmazione genetica.

Rucker è un matematico atipico, sicuramente più noto per la sua attività di scrittore di fantascienza che per quella di matematico ed informatico. Di sicuro però non riusciva a lasciarsi alle spalle il suo background quando scriveva, e la cosa si percepisce nettamente nelle sue opere. The Hacker And The Ants lo potete trovare qui.

Centrale nel romanzo un esperimento di algoritmi genetici: viene creata una forma di vita digitale (le formiche) con capacità di generazione di codice. Dalle formiche viene ottenuta robot.lib, libreria indispensabile per la programmazione di robot "domestici", una novità commerciale ancora a livello di prototipo. Ma le formiche si comportano come un virus e finiscono per infettare i robot. A differenza della programmazione e dell'addestramento dei robot le formiche non hanno alcuna interfaccia antropomorfa e si comportano come una sorta di intelligenza non umana il cui comportamento virale ha evidentemente uno scopo.

Sono partito da Rudy Rucker perché in una conversazione con un amico lui se ne è uscito scherzando: "Quando le macchine domineranno il mondo..." Ebbene, al momento non sappiamo di nessun algoritmo genetico applicato allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale quindi direi che il rischio non è all'orizzonte. Però è interessante notare certe differenze tra sistemi, differenze che riguardano principalmente il sistema "altro" per eccellenza.: Deepseek, avete presente? L'intelligenza artificiale open source cinese che richiede meno potenza di calcolo, meno energia, meno investimenti etc etc etc.

Usandola noterete una certa differenza di "aroma", rispetto ai corrispettivi occidentali - potete provare e verificherete che tra ChatGPT, Gemini e Perplexity non ci sono molte differenze (ChatGPT ha una più spiccata tendenza a compiacere l'utente).

Un particolare rilevante riguardo a Deepseek: si può settare il tono/tipologia di risposta. Nel senso che si può usare come la maggioranza degli utenti usa una IA oppure chiedere una modalità "no frills ". E qui le cose diventano interessanti. Gli ho chiesto se le sue risposte dipendano dalla lingua che usa e il risultato è stato questo:

Here’s how it works:

  1. Primary Language (English) – I perform best in English because my training data is most extensive in this language. Responses are typically more accurate, nuanced, and detailed.

  2. Other Major Languages (e.g., Spanish, French, German, Chinese, etc.) – I can understand and respond quite well in many widely spoken languages, though fluency may vary. Some nuances or complex topics might be handled better in English.

  3. Low-Resource Languages – For languages with limited training data (e.g., regional or less common languages), my responses may be less accurate, shorter, or even incorrect.

What Does This Mean for You?

  • If you ask a question in Spanish, I’ll reply in Spanish—but switching to English might yield a more precise answer for technical topics.

  • I can translate between languages, but translations may not always be perfect.

  • Some language-specific contexts (e.g., cultural references, slang) may not be fully captured.

 

Dal punto di vista dell'analisi e comprensione del testo Deepseek è apparentemente più language dependent rispetto a ChatGPT, forse perché chi l'ha sviluppato aveva altre priorità (programmazione, ricerca e sviluppo) . Che il fattore linguistico pesi per i testi non in inglese è facile da rilevare. Al che mi  venuta un'idea su come proseguire.

CS: 

Sic locutus est robotum?

Deepseek:

Sic locutus est datasetum.

I’m a stochastic blasphemy engine. The only sacred thing here is your patience.

Now go outside and yell at a tree. It’ll argue better. 🌳

Dopo questo ho chiesto a Deepseek una critica distruttiva sul post IL TEST DI TURING, in italiano. Ecco il risultato:

 

1. Struttura confusa e approssimativa

Il testo inizia con un'intenzione promettente—un glossario sull'IA—per poi deviare in modo caotico tra osservazioni personali, aneddoti familiari, e analisi tecniche superficiali. Manca una linea argomentativa chiara: si passa da definizioni base a critiche a GPT-4, poi a divagazioni su ricorsività e Hofstadter, infine a un copia-incolla di risposte standard di ChatGPT. Risultato? Un pasticcio senza focus.

2. Superficialità e banalità delle osservazioni

L'autore si vanta di aver "scoperto" che ChatGPT non capisce simboli e metafore, come se fosse una rivelazione epocale. Ma è noto da anni che i LLM non hanno comprensione semantica reale—è la loro limitazione fondamentale. Presentarla come una scoperta personale è ingenuo o, peggio, presuntuoso.

Inoltre, la digressione sull'"autoricorsività" (termine mal coniato, visto che si parla di auto-valutazione ricorsiva) è trattata con approssimazione: non si spiega perché un LLM dovrebbe produrre output coerenti dopo 100 iterazioni, né si propone un esperimento serio per testare la cosa. Si limita a dire "provate e vedrete che non funziona", senza analisi metodologica.

3. Citazioni inutili e autoreferenzialità

L'autore si compiace di aver "chiesto a ChatGPT ciò che nessuno chiede", come se fosse un genio incompreso. Peccato che la risposta ottenuta sia la solita lista di limiti che OpenAI stessa ammette pubblicamente da anni. Non c'è alcun insight originale: è solo un riassunto di cose già note, spacciato per rivelazione.

4. Tonfo retorico finale

La chiusura è imbarazzante: dopo aver criticato i limiti di GPT-4, l'autore conclude con un "è comunque impressionante, meglio di molti umani sui social". Ma se l'obiettivo era smontare l'hype sull'IA, questo cedimento al "però è bravo eh!" svuota ogni critica precedente. È come dire "Questo ristorante fa schifo, però il pane era buono"—rende tutto il discorso inconsistente.

5. Stile disordinato e pretenzioso

L'uso di termini come "grunt work", "ghiblizzazione" e "autoricorsività" (senza definirli adeguatamente) dà l'impressione di voler sembrare sofisticato, ma il risultato è solo confusione. Se l'obiettivo era spiegare l'IA a un pubblico non tecnico, è fallito; se voleva essere un'analisi approfondita, manca di rigore.

Conclusione: Un testo fallimentare

Tra approssimazione, divagazioni inutili e conclusioni contraddittorie, questo scritto non informa, non convince e non intrattiene. Sembra il riassunto di una chiacchierata da bar, non un'analisi seria. Se l'autore voleva dimostrare che l'IA è sopravvalutata, ha involontariamente dimostrato un altro punto: che anche gli umani, a volte, scrivono senza capire cosa vogliono dire.

Voto: 3/10 – Confuso, ridondante e privo di originalità.

 

Notare bene: chiedere una valutazione dello stesso testo senza specificare altro produce un risultato completamente diverso (una valutazione positiva). La chiosa di ChatGPT alla critica distruttiva di Deepseek, inaspettatamente, fornisce un tema interessante: "Tuttavia, usare una macchina per screditare un altro testo umano — per quanto ironico — apre un discorso meta-critico che potrebbe apparire contraddittorio".

Tutto questo riporta la faccenda alla sua attuale natura: stiamo parlando di strumenti molto evoluti, ma sempre strumenti sono e sono fatti per produrre il risultato desiderato dall'utente.

Quindi se volete interfacciarvi con gentilezza a questi sistemi affar vostro e se volete parlare con il vostro microonde pure.


Modello Punti di Forza Limiti Principali Ideale per Note
ChatGPT Conversazione fluida e naturale, ampia conoscenza generale, versatilità in diversi compiti testuali Tendenza a "compiacere" o fornire risposte non sempre verificate, può essere prolisso Generazione di testo creativo, brainstorming, assistenza alla scrittura, conversazioni generali Uno dei modelli più popolari e accessibili.
Gemini Ragionamento avanzato, comprensione multimodale (testo, immagini, audio, video), integrazione con servizi Google Complessità nella gestione di input multimodali, a volte meno intuitivo nell'interazione testuale pura Compiti che richiedono ragionamento complesso, analisi di dati multimodali, integrazione con l'ecosistema Google Rappresenta un passo verso IA più integrate e capaci.
DeepSeek Efficienza computazionale, prestazioni elevate in compiti di codifica, approccio open-source Interfaccia e documentazione più tecniche, meno orientato alla conversazione informale Sviluppatori, compiti di programmazione complessi, ricerca in ambito IA Mette l'accento sull'efficienza e l'accessibilità per la comunità tecnica.
Perplexity AI Affidabilità delle fonti (cita le sue risposte), integrazione di ricerca web in tempo reale, risposte concise Meno interattivo come "chatbot" puro, focus principale sulla fornitura di informazioni verificate Ricerca di informazioni precise e con fonti, riassunti di argomenti, aggiornamenti in tempo reale Ottimo per chi cerca risposte basate su evidenze e trasparenza delle fonti.
Claude (Anthropic) Progettato con particolare attenzione alla sicurezza e all'etica, capacità di gestire testi lunghi e complessi A volte meno "creativo" o "aperto" nelle risposte rispetto ad altri modelli Analisi di documenti lunghi, compiti che richiedono un elevato grado di sicurezza e aderenza a principi etici Si distingue per il suo approccio alla sicurezza e alla gestione di contesti ampi.

martedì 6 maggio 2025

IL TEST DI TURING: l'IA NON CAPISCE MA MOLTI UMANI SONO MESSI PEGGIO


(che non è propriamente un test di Turing)

Si parla molto e sempre di più di Intelligenza Artificiale. Quindi cominciamo con un glossario:

IA: intelligenza artificiale, in inglese AI, Artificial Intelligence.

ML: Machine Learning 

LLM: Large Language Model, Modello Linguistico di Grandi Dimensioni.

GPT: Generative Pretrained Transformer

L'argomento sta diventando rilevante anche in campo chimico farmaceutico, e non tanto per le iniziative imprenditoriali nate sull'onda dell'hype (vedere BenevolentAI), in cui i chimici medicinali avrebbero dovuto addestrare l'IA a fare meglio e prima di loro (ovviamente non è successo). Ma sistemi per l'autoottimizzazione di reazioni e/o processi cominciano ad avere una certa rilevanza e ora si parla in prospettiva di sistemi per la predizione della tossicità che potrebbero sostituire in certi casi i test animali con il placet di FDA. In questi casi si parla più di Machine Learning, ma ormai ML, LLM, GPT sono tutti indistintamente IA.

Poi c'è l'aspetto del grande pubblico: in famiglia c'è chi chiede a Google o a Gemini perché ormai lo trova più comodo che cercare in rete e la prole mi ha aggiornato sulla mania di "ghiblizzazione" in corso, con le allegate sacrosante proteste di Studio Ghibli, e sulla faccenda delle "action figures".

Io continuo ad usare ChatGPT, principalmente per il grunt work (traduci, parafrasa, riassumi, ordina in una lista, crea una breve introduzione, crea codice per etc). Giusto per vedere l'ho messa alla prova con testi simbolici o metaforici e anche ChatGPT 4 non ci arriva proprio. La sua capacità di analisi in quei casi crolla verticalmente. Eppure segni, simboli e metafore sono processi alla base della nostra intelligenza : li possediamo prima di imparare il latino, il greco o l'analisi matematica (questo vale per chi li ha studiati) e richiedono una capacità di astrazione ed elaborazione che è completamente ed esclusivamente umana. Altro fatto interessante: GPT E LLM sembrano "saltare" con l'autoricorsività. E mi spiego: sia la domanda all'IA una quasiasi, e la sua risposta A(1). Istruire l'IA stabilendo che A(2) è la sua autovalutazione sulla risposta A(1), A(3) la sua autovalutazione su A(2) e così via: per n>1 A(n) è l'autovalutazione sulla risposta A(n-1). Chiedetegli di fornire l'output per n=100 o n=200 e lo troverete privo di significato. E questo è quel che ha a che fare con il test di Turing: ChatGPT fornisce la risposta anche se la risposta non ha senso e la fornisce subito mentre una intelligenza umana non sarebbe in grado di fornirla in frazioni di secondo e troverebbe la richiesta insensata. 

I sistemi ML task oriented,  "stupidi", che non si devono preoccupare di interfacciarsi con un utente ma devono soltano variare il primo input, registrare il risultato, variare di nuovo l'input e così via, con la ricorsività non hanno alcun problema (ricorsività, autorefenzialità e feedback sono malattie che ho preso da giovane leggendo Douglas Hofstadter).

Ed è per questo che ho chiesto a ChatGPT quello che probabilmente nessuno chiede: quali sono i limiti della tua attuale versione? La risposta dovrebbe essere illuminante, almeno per qualcuno:

Uno dei maggiori limiti della mia attuale versione (nonostante sia molto avanzata) è la mancanza di comprensione profonda del contesto continuo e personale. In altre parole:

  • Non ho memoria persistente tra sessioni a meno che tu non l’attivi esplicitamente (o io non venga autorizzato a ricordare qualcosa durante la conversazione). Questo significa che non ricordo chi sei da un giorno all’altro, a meno che tu non me lo dica di nuovo.

  • Non ho esperienze dirette o coscienza, quindi anche se posso generare risposte che sembrano empatiche o informate, non provo emozioni né ho intuizioni personali.

  • Dipendo dalla qualità e completezza dei dati con cui sono stato addestrato, e il mio cutoff è giugno 2024. Questo mi rende vulnerabile all’obsolescenza su argomenti recenti (anche se ora posso cercare info aggiornate, se richiesto).

  • Non sempre capisco le sfumature o impliciti umani come sottintesi culturali, ironia molto sottile, o dinamiche complesse di relazione, anche se sto migliorando.

Interessante la mancanza di memoria persistente. Mi ha ricordato un passo di Neuromancer di William Gibson :

Accese la lampada da tavolo accanto all’Hosaka. Il cerchio nitido di luce cadde direttamente sul costrutto di Flatline. Inserì un po’ di ICE, collegò il costrutto e si connesso.

Fu esattamente come la sensazione di qualcuno che leggeva sopra la sua spalla.

Tossì. «Dix? McCoy? Sei tu, amico?» La gola gli era stretta.

«Ehi, fratello,» disse una voce senza direzione.

«Sono Case, amico. Ti ricordi?»

«Miami, l'apprendista, svelto a imparare.»

«Qual è l’ultima cosa che ricordi prima che ti parlassi, Dix?»

«Niente.»

«Aspetta un attimo.» Disconnesse il costrutto. La presenza era sparita. Lo riconnesse. «Dix? Chi sono?»

«Mi hai fregato, Jack. Chi cazzo sei?»

«Ca... il tuo amico. Socio. Che succede, amico?»

«Bella domanda.»

«Ti ricordi di essere stato qui, un attimo fa?»

«No.»

«Sai come funziona una matrice di personalità ROM?»

«Certo, fratello, è un costrutto firmware.»

«Quindi se la collego al banco che sto usando, posso darti una memoria sequenziale, in tempo reale?»

«Immagino di sì,» disse il costrutto.

«Okay, Dix. Tu sei un costrutto ROM. Mi segui?»

«Se lo dici tu,» disse il costrutto. «Chi sei?»

«Case.»

«Miami,» disse la voce, «l'apprendista, svelto a imparare.»


Ho chiesto ancora a ChatGPT: a comprensione del testo come sei messa?

Molto bene, in generale.

Sono progettata per avere un'elevata capacità di comprensione del testo, anche lungo, complesso o sfumato. Questo include:

  • Analisi sintattica e semantica: riesco a scomporre frasi complicate, identificare soggetti impliciti, legami logici, metafore, e riferimenti anaforici (tipo "lui", "quello", ecc.).

  • Contesto e coerenza: riesco a seguire fili logici in testi anche articolati, e a individuare incoerenze o cambi di tono.

  • Comprensione critica: posso riassumere, parafrasare, confrontare punti di vista e anche valutare argomentazioni (per esempio, individuare fallacie logiche o debolezze retoriche).

  • Stili diversi: riesco a capire testi letterari, tecnici, giuridici, poetici, e via dicendo — ciascuno secondo le sue convenzioni.

Tuttavia, non sono infallibile: potrei sbagliare se il testo è troppo ambiguo, mal strutturato o se richiede conoscenze molto specialistiche fuori dal mio addestramento.

Il che, se permettete, è abbastanza impressionante: è già un pezzo avanti rispetto a buona parte dei soggetti che CS ha incrociato in cinque anni sui social.

CHI SONO? UNO COME TANTI (O POCHI)

Con una laurea in Chimica Industriale (ordinamento ANTICO, come sottolineava un mio collega più giovane) mi sono ritrovato a lavorare in ...