Caffe 2.0

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By Valentino SpataroBusinessTechnologyEducation
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Caffe 2.0 episodes

  • 3604 Se non usi il regolo calcolatore non capisci la matematica - dalle calcolatrici elettroniche alla AI
    Critiche ai primi anni delle calcolatrici elettroniche scientifiche Nei primi anni dopo l’introduzione delle calcolatrici elettroniche scientifiche, le critiche sollevate furono numerose e di diversa natura. Ecco una panoramica dettagliata delle principali tipologie di critiche, con riferimenti alle fonti: 1. Perdita delle competenze di calcolo manuale
    • Molti docenti e osservatori temevano che l’uso diffuso delle calcolatrici avrebbe portato a una progressiva perdita delle abilità di calcolo manuale tra studenti e professionisti. Si riteneva che la facilità d’uso potesse trasformare la matematica in un’attività puramente esecutiva, riducendo la comprensione dei processi matematici sottostanti12.
    • Questa critica era legata all’idea che “fare matematica” significasse soprattutto “fare conti”, e che affidarsi troppo alle macchine potesse impoverire la formazione matematica di base1.
    2. Rischio di uso come “scorciatoia”
    • Un’altra preoccupazione era che la calcolatrice venisse vista dagli studenti come una scorciatoia per risolvere rapidamente i problemi, senza sviluppare un reale ragionamento matematico o capacità di problem solving1.
    • Alcuni docenti sottolineavano la necessità di un uso consapevole e guidato dello strumento, per evitare che diventasse un modo per “saltare” le fasi di ragionamento12.
    3. Disuguaglianze e difficoltà pratiche
    • L’introduzione delle calcolatrici portò anche a problemi di equità: non tutti gli studenti potevano permettersi i nuovi strumenti, e la presenza di modelli diversi in classe poteva complicare il lavoro didattico e creare disparità nell’apprendimento1.
    • Inoltre, la complessità delle prime calcolatrici scientifiche richiedeva tempo per essere padroneggiata, e non tutti gli studenti riuscivano a raggiungere rapidamente l’autonomia nell’uso, soprattutto quelli con tempi di apprendimento più lenti1.
    4. Critiche tecniche e di affidabilità
    • Alcuni osservatori sottolineavano limiti tecnici delle prime calcolatrici: ad esempio, la scarsa qualità delle tastiere nei modelli economici, la gestione non corretta delle regole di precedenza nelle operazioni, e la visualizzazione approssimativa di alcuni numeri decimali3.
    • In ambito specialistico, le calcolatrici venivano talvolta considerate strumenti “inferiori” rispetto ai computer, poiché non consentivano logiche condizionali complesse e avevano capacità di programmazione molto limitate3.
    5. Resistenze culturali e didattiche
    • Inizialmente, una parte del corpo docente e della comunità scientifica mostrò resistenza verso l’adozione delle calcolatrici, preferendo metodi tradizionali e temendo che l’innovazione potesse svalutare la disciplina matematica o ridurre l’impegno richiesto agli studenti12.
    • Tuttavia, queste resistenze diminuirono progressivamente con la diffusione dello strumento e la constatazione dei suoi vantaggi pratici2.
    Fonti
    • [Istituto Campania – Vantaggi e criticità dell’uso delle calcolatrici in classe]1
    • [Tuttoscuola – Pro e contro delle calcolatrici nell’insegnamento]2
    • [Wikipedia – Criticità tecniche e storiche delle calcolatrici]3
    Queste critiche riflettono il dibattito vivace che accompagnò i primi anni di diffusione delle calcolatrici scientifiche, tra timori di perdita di competenze e la consapevolezza delle nuove opportunità offerte dalla tecnologia.



    1. https://www.istituto-campania.it/usare-la-calcolatrice-classe-un-vantaggio/
    2. https://www.tuttoscuola.com/matematica-pro-e-contro-le-calcolatrici/
    3. https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolatrice
    4. https://eugene.kaspersky.it/2016/10/05/linestimabile-storia-delle-calcolatrici-meccaniche/
    5. https://www.liberopensiero.eu/03/06/2024/cultura/chi-invento-la-calcolatrice-storia-di-uno-strumento-indispensabile/
    6. https://www.reddit.com/r/calculators/comments/fb3ndk/vintage_1976_casio_fx102_scientific_calculator/?tl=it
    7. https://www.reddit.com/r/retrobattlestations/comments/14cremt/my_hp25_programmable_calculator_vintage_1976_and/?tl=it
    8. https://www.cad3d.it/forum1/discussione/calcolatrici-scientifiche-filosofie-sulla-memorizzazione-richiamo-dei-risultati-ecc.64386/
    9. https://www.reddit.com/r/GenerationJones/comments/1kd3qng/does_anyone_remember_fondly_the_status_of_the/?tl=it
    10. http://web.tiscali.it/city/tascabili_digitali2.htm
    11. https://www.treccani.it/enciclopedia/la-grande-scienza-cronologia-scientifica-1971-1980_(Storia-della-Scienza)/
    12. https://www.ilfoglio.it/il-foglio/2019/12/03/news/cosi-le-calcolatrici-scientifiche-non-temono-la-pensione-290246/
    13. https://www.gravita-zero.it/guida-completa-alla-calcolatrice-scientifica/
    14. https://www.elledecor.com/it/tech/a41574685/storia-della-calcolatrice-tascabile-bizzarro-status-symbol-degli-anni-70/
    15. https://eurydice.indire.it/wp-co
    20 min
  • 3603 Chi è il primo morto per software
    Chi è il primo morto per software ?
    Ho fatto la domanda alla AI, e mi ha trovato un vecchissimo caso (documentato su Wikipedia).
    Poi pero’ non si e’ piu’ parlato di morti diretti, fino a quando la AI non fa paura.
    Ma se analizziamo i casi del passato, il problema non e’ la AI, ma una cultura tecnocentrica e alcune valutazione commerciali che sovente interferiscono in modo che, solo dopo, succede qualcosa.
    Inizialmente sembra andare tutto bene. Poi …
    Ecco cosa cambia, e coinvolge i dirigenti che prendono decisioni strategiche che poi non si mantengono “in caldo”.


    Non esiste un consenso definitivo su chi sia stata la prima vittima mortale di un attacco informatico, ma ci sono alcuni casi significativi:
    Casi più citati:
    1. Therac-25 (1985-1987): Serie di incidenti con una macchina per radioterapia che, a causa di bug software, somministrò dosi letali di radiazioni. Almeno 3 morti accertate e diversi feriti gravi.
    2. Spanair volo 5022 (2008): Alcuni considerano questo incidente (154 morti) parzialmente collegato a un malware che aveva infettato i computer dell'aeroporto, impedendo l'invio di avvisi critici. Tuttavia, la causa principale fu un errore umano.
    3. Ospedale di Düsseldorf (2020): Una donna morì dopo che un ransomware aveva colpito l'ospedale, costringendola a essere trasferita in un'altra struttura. È considerato il primo caso di morte direttamente attribuibile a un cyberattacco deliberato.
    Il problema della definizione:
    - È difficile stabilire il "primo" caso perché dipende da come si definisce "attacco informatico"
    - Molti incidenti precoci furono causati da bug o malfunzionamenti piuttosto che attacchi intenzionali
    - La documentazione degli incidenti più vecchi è spesso incompleta
    Il caso dell'ospedale di Düsseldorf del 2020 è generalmente riconosciuto come la prima morte causata da un cyberattacco intenzionale con chiara correlazione causale.


     Il primo caso documentato di un decesso attribuito direttamente a un attacco informatico è avvenuto nel settembre 2020 in Germania. Ecco i dettagli:
     
     ### Contesto dell'incidente:
     - Ospedale colpito: L'Universitätsklinikum Düsseldorf (ospedale universitario di Düsseldorf) fu bersagliato da un attacco ransomware che paralizzò i sistemi informatici, compresi quelli legati alle emergenze.
     - Vittima: Una paziente con una condizione critica (emorragia cerebrale) non poté essere trattata tempestivamente perché i sistemi dell'ospedale erano down. Fu quindi trasferita d'urgenza in un altro ospedale a 30 km di distanza, ma morì per il ritardo nel soccorso.
     
     ### Rilevanza legale:
     - Le autorità tedesche aprirono un'indagine per omicidio colposo, sostenendo che l'attacco informatico fosse stato il fattore chiave nel decesso. Tuttavia, non è chiaro se il caso sia stato formalmente portato in tribunale.


    ### Altri casi rilevanti (non fatali):
     - 2017: L'attacco ransomware WannaCry colpì il NHS nel Regno Unito, causando ritardi nelle cure, ma senza decessi confermati.
     - 2015: L'attacco alla rete elettrica ucraina provocò blackout, ma non direttamente vittime.
    9 min
  • 3601 Racconti, ai 2027 - Linux, Tails - La pulce e Nvidia, Axelera
    Cosa succede al mondo nel 2027 ? Una sceneggiatura intrippa molti perche' assai plausibile.

    https://tails.net/

    https://ai-2027.com/

    https://axelera.ai


    https://www.youtube.com/watch?v=eOrLad0BdH4 Commenti all'intervento di Karpathy a Y Combinator
    Salvatore Sanfilippo


    https://www.youtube.com/watch?v=JqUMOGM8wv0
    l'IA ci sta per SUPERARE: ecco perché ci RESTANO solo 2 ANNI

    Overvolt

    https://www.youtube.com/@lucafrancioso
    non ne ho parlato: ma e' musica eccellente
    15 min
  • 3600 Ai - il Kishito e i neologismi, tra RAG e Fine Tuning
    Ai - il Kishito e i neologismi, tra RAG e Fine Tuning
    Cosa significa: “Mi sembra di aver Kishito tutti i punti chiave” ?
    Ecco la risposta:
    Kishito: parola giapponese composta (ipotetica)


    Potrebbe sembrare una fusione tra due parole giapponesi:


    "Ki" (気): spirito, energia

    "Shito" (使徒): apostolo, messaggero (come in "Neon Genesis Evangelion", dove si parla dei "Shito")

    In tal caso, "Kishito" potrebbe significare qualcosa come “messaggero dell’energia” o “apostolo dello spirito”, ma non è una parola ufficiale nella lingua giapponese.
    "Kishito" qui sembra essere un modo ironico, giocoso o fantasioso per dire "capito", "coperto", o "considerato".

    Fin qui la genai ! Ora vi scrivo io Valentino, ancora umano :)

    I neologismi delle AI sono gli indicatori piu’ pazzeschi della propensione umana a inventare parole nuove per concetti nuovi. E come la AI la replica.
    Da intuitivo quale sono, ho chiesto a esperti di AI (i migliori, quelli che trovate su AI PLAY - non sono pagato per dirlo) se e’ corretto. E mi stanno confermando che da qualche mese stanno lavorando per visualizzare quello che c’e’ ancora nelle black box delle AI.
    Kishito sarà, per me, il termine per indicare questo approccio, questa novità.
    Qualcosa che, vi assicuro, cambia tutto. Non posso ancora entrare nei dettagli, ma presto inizieranno le sperimentazioni con i primi utenti.

    Fatevi sotto.




    13 min
  • 3598 Long Ospite - Nicola Fabiano e l'intelligenza artificiale nel 2025, il nuovo libro
    Long Ospite - Nicola Fabiano e l'intelligenza artificiale nel 2025, il nuovo libro

    Una puntata lunga. Lascio il microfono a Nicola che ci racconta qualcosa della sua vita, un po’ di esperienza come Garante della Privacy di San Marino , e ora di quello che sta studiando a proposito di intelligenza artificiale.

    Un’ora insieme per imparare un punto diverso, quello di chi studia e ne discute in contesti internazionali. Con tanto occhio e orecchie all’estero.

    Il motivo ? E’ uscito un suo nuovo libro poche settimane fa. Ho potuto sfogliare l’indice e tocca veramente tutti i temi di attualità, spiegandoli da una prospettiva ampia e internazionale, e comunque in poche parole chiare e dirette.

    Quello che serve per sapere a che punto siamo arrivati, a livello di continente, fino a poche settimane fa (fine maggio). 


    Il testo e’ disponibile anche su Amazon sia in italiano che inglese (Fabiano e’ madrelingue):

    Intelligenza artificiale, privacy e reti neurali. L'equilibrio tra innovazione, conoscenza ed etica nell'era digitale

    Non ci guadagno nulla a segnalarlo: 


    https://www.lafeltrinelli.it/intelligenza-artificiale-privacy-reti-neurali-libro-nicola-fabiano/e/9788833636825

    Elenco genai:

    ### Ecco i temi trattati nell'nntervista

    1. **Presentazione dell'Ospite e del Contesto**:
    - Nicola Fabiano, avvocato e esperto di tecnologie, privacy e intelligenza artificiale.
    - Esperienza di Fabiano come garante della privacy di San Marino.

    2. **Pubblicazioni e Contributi**:
    - Libro "GDPR e privacy, consapevolezza e opportunità" scritto insieme a un ingegnere.
    - Nuovo libro "Intelligenza artificiale, privacy e reti neurali" con contributi di Guido Scorza, Danilo Mandic e Carlo Morabito.

    3. **Approccio Multidisciplinare e Metodologico**:
    - Uso di modelli matematici e teoria degli insiemi per la protezione dei dati personali.
    - Importanza della trasparenza e della supervisione umana nell'uso dell'intelligenza artificiale.

    4. **Intelligenza Artificiale e Privacy**:
    - Impatto dell'intelligenza artificiale sulla protezione dei dati personali.
    - Problemi legati alla privacy con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT.

    5. **Standardizzazione e Governance**:
    - Ruolo dei comitati internazionali di standardizzazione (JTC21, ISO, IEEE) nell'intelligenza artificiale.
    - Importanza della governance e della compliance con le normative europee e internazionali.

    6. **Applicazioni Pratiche dell'Intelligenza Artificiale**:
    - Uso dell'intelligenza artificiale nel settore legale e nella giustizia.
    - Proposte metodologiche per una lettura più ampia e concreta delle normative sull'intelligenza artificiale.

    7. **Sfide e Opportunità**:
    - Sfide legate all'intelligenza artificiale, come la trasparenza e il controllo umano.
    - Opportunità di innovazione e crescita professionale congiungendo competenze legali e tecniche.

    8. **Visione Futuristica**:
    - Bilanciamento tra innovazione e prudenza, efficienza e equità nell'uso dell'intelligenza artificiale.
    - Futuro in cui tecnologia avanzata e umanità si rafforzano reciprocamente.

    Questi temi coprono una vasta gamma di argomenti chiave trattati nell'intervista, offrendo una panoramica completa delle competenze e delle preoccupazioni di Nicola Fabiano riguardo all'intelligenza artificiale e alla privacy.
    50 min

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