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Intelligenza Artificiale

Android Claude di Anthropic: cresce concorrenza tra assistenti AI mobili

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Anthropic ha finalmente lanciato l’app Claude per Android, portando il suo avanzato assistente AI su milioni di dispositivi mobili. Dopo due mesi dal debutto su iOS, l’app Claude offre funzionalità potenti e un’interfaccia intuitiva, progettata per aiutare gli utenti con una vasta gamma di compiti, dalla scrittura all’analisi, fino alla matematica.

Claude per Android: funzionalità e dettagli

L’app Claude per Android è progettata per fornire risposte che vanno oltre i semplici link web, simile ad altri strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e Gemini. Claude può elaborare testi, file e immagini, eseguendo compiti come scrivere bozze, riassumere contenuti o trovare risposte a domande complesse. Basato sulla famiglia di modelli AI Claude 3, l’app promette affidabilità, precisione e utilità.

Gli utenti possono scaricare gratuitamente l’app dal Google Play Store, ma per un utilizzo più esteso e l’accesso a modelli aggiuntivi come Claude 3 Opus e Haiku, è disponibile un piano Pro a pagamento. L’interfaccia utente dell’app è semplice e simile a quella della versione iOS, offrendo un’esperienza user-friendly per tutti gli utenti Android con versione 8.0 o superiore.

Claude è progettato per comprendere il linguaggio naturale, rendendo la comunicazione con l’AI simile a una conversazione con un amico. Gli utenti possono chiedere a Claude di riassumere articoli, scrivere email persuasive o risolvere problemi complessi, con l’AI che capisce il contesto e fornisce risposte pertinenti.

Confronto con altri Assistenti AI

Claude si distingue dagli altri assistenti AI per la sua capacità di parlare più lingue, incluso il turco, e per la sua funzione di traduzione in tempo reale, che lo rende un compagno ideale per viaggiatori e professionisti internazionali. Oltre a essere un eccellente risolutore di problemi, Claude può anche aiutare nella creatività, generando testi in vari formati, come poesie, codici, sceneggiature e pezzi musicali.

Il Futuro degli Assistenti AI

L’introduzione di Claude su Android rappresenta un passo avanti significativo nella democratizzazione dell’intelligenza artificiale, rendendo queste potenti tecnologie accessibili a un pubblico più ampio. Mentre l’AI continua a evolversi, strumenti come Claude promettono di rivoluzionare il modo in cui lavoriamo, impariamo e interagiamo con il mondo, migliorando la produttività e facilitando l’innovazione.

Il lancio dell’app Claude per Android segna un momento importante per gli assistenti AI mobili. Con funzionalità avanzate e un’interfaccia intuitiva, Claude è pronto a diventare un alleato indispensabile per chiunque cerchi di sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Che si tratti di migliorare la comunicazione, risolvere problemi complessi o stimolare la creatività, Claude offre un nuovo modo potente e versatile di interagire con l’AI.

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Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale interpreta lingua dei segni in tempo reale

Tempo di lettura: 2 minuti. L’AI interpreta la lingua dei segni americana con il 98% di accuratezza. Lo studio FAU utilizza MediaPipe e YOLOv8 per un sistema innovativo e accessibile.

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Un team di ricercatori della Florida Atlantic University (FAU) ha sviluppato un sistema basato su intelligenza artificiale (AI) in grado di riconoscere con precisione i gesti della lingua dei segni americana (ASL) in tempo reale. Questa innovazione sfrutta tecniche avanzate di computer vision e modelli di deep learning, offrendo una soluzione tecnologica per migliorare la comunicazione tra persone sorde o con difficoltà uditive e il mondo circostante.

L’approccio tecnico: MediaPipe e YOLOv8

Lo studio si concentra sul riconoscimento delle lettere dell’alfabeto ASL utilizzando un dataset personalizzato composto da 29.820 immagini statiche di gesti della mano. Ogni immagine è stata annotata con 21 punti chiave (landmark) usando MediaPipe, un framework di Google dedicato al tracciamento dei movimenti corporei. Questa annotazione dettagliata ha fornito una rappresentazione spaziale accurata della struttura e della posizione della mano.

Questi dati sono stati utilizzati per addestrare YOLOv8, uno dei modelli di deep learning più avanzati per il rilevamento di oggetti, ottimizzando il processo di riconoscimento e classificazione dei gesti.

Bader Alsharif, primo autore della ricerca e candidato al dottorato presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della FAU, ha definito questa integrazione un “approccio innovativo mai esplorato prima, che apre nuove prospettive per applicazioni future.”

Prestazioni del modello e risultati

Il sistema sviluppato ha raggiunto risultati eccezionali, con:

  • Accuratezza del 98%,
  • Recall del 98%,
  • F1 score del 99%,
  • Media Average Precision (mAP) del 98%,
  • mAP50-95 del 93%.

Questi numeri dimostrano l’efficacia del modello nel catturare anche le più piccole variazioni nei gesti, rendendolo affidabile e robusto in scenari reali.

Secondo Mohammad Ilyas, coautore dello studio e professore alla FAU, il successo è stato reso possibile dalla combinazione di transfer learning, creazione di dataset dettagliati e ottimizzazione dei parametri di apprendimento.

Applicazioni pratiche e prospettive future

Questo sistema ha il potenziale per essere utilizzato in applicazioni pratiche come strumenti di traduzione in tempo reale, migliorando l’accessibilità per la comunità sorda o con difficoltà uditive. Le potenziali aree di applicazione includono:

  • Istruzione, per facilitare l’interazione tra studenti sordi e insegnanti.
  • Sanità, per garantire una comunicazione più efficace tra pazienti e operatori sanitari.
  • Settori sociali, per ridurre le barriere nella vita quotidiana.

Le future ricerche si concentreranno sull’espansione del dataset per includere un numero maggiore di gesti dinamici, migliorando ulteriormente l’accuratezza del modello. Inoltre, gli sforzi si orienteranno verso l’ottimizzazione per dispositivi edge, come smartphone o tablet, garantendo prestazioni in tempo reale anche in ambienti con risorse limitate.

Lo studio condotto dalla Florida Atlantic University rappresenta un importante passo avanti nella creazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per la traduzione della lingua dei segni americana in tempo reale. Integrando tecnologie avanzate come MediaPipe e YOLOv8, i ricercatori hanno sviluppato un sistema altamente preciso e affidabile, che può migliorare significativamente l’accessibilità e l’inclusività per milioni di persone in tutto il mondo.

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Intelligenza Artificiale

OpenAI sotto accusa: Elon Musk e Meta si schierano contro

Tempo di lettura: 3 minuti. Il caso OpenAI-Musk svela le tensioni sulla trasformazione da non-profit a for-profit. Rivelazioni su email e documenti approfondiscono il dibattito etico sull’intelligenza artificiale.

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Tempo di lettura: 3 minuti.

Le recenti rivelazioni di OpenAI gettano nuova luce sulle dinamiche interne che hanno portato alla sua trasformazione in azienda a scopo di lucro, e al ruolo controverso di Elon Musk in questa transizione. Attraverso la pubblicazione di email, documenti e comunicazioni interne, OpenAI ha svelato che Musk, inizialmente uno dei suoi principali sostenitori, aveva proposto cambiamenti strutturali che includessero una componente for-profit già prima della fondazione. Queste informazioni si inseriscono in un quadro legale e morale complesso, che coinvolge anche Microsoft e Meta, e sollevano interrogativi sul futuro dell’intelligenza artificiale e sulla trasparenza delle organizzazioni che la sviluppano.

Le accuse contro Elon Musk

Secondo i documenti rilasciati da OpenAI, Elon Musk avrebbe sostenuto sin dal principio la necessità di includere una struttura for-profit nella fondazione dell’organizzazione. Nel 2017, Musk propose un modello ibrido, con una parte non-profit che guidasse la ricerca e una componente for-profit destinata a capitalizzare i risultati economici. Tuttavia, questa visione includeva anche un elemento controverso: Musk voleva ottenere una quota di maggioranza e diventare il CEO della nuova entità.

Le sue proposte furono respinte dal consiglio di amministrazione di OpenAI, che considerava tale struttura incoerente con la missione originaria dell’organizzazione, focalizzata sull’interesse collettivo e sulla democratizzazione delle tecnologie AI. Musk, di fronte a questa opposizione, rassegnò le dimissioni nel febbraio 2018, sostenendo che il progetto non era più in linea con la sua visione.

Musk e il piano di fusione con Tesla

Uno degli aspetti più sorprendenti emersi dalle comunicazioni interne riguarda la proposta di Elon Musk di fondere OpenAI con Tesla. Musk giustificò questa idea sostenendo che avrebbe garantito la sopravvivenza finanziaria dell’organizzazione e accelerato il suo sviluppo tecnologico, sfruttando le risorse di Tesla per implementare le tecnologie AI nei veicoli autonomi e in altri progetti.

Anche questa proposta fu respinta dal consiglio di amministrazione, che considerava il piano una minaccia per l’indipendenza di OpenAI. Musk, non riuscendo a ottenere il controllo strategico, si allontanò ulteriormente dall’organizzazione e iniziò a progettare la fondazione di una propria azienda di intelligenza artificiale, che sarebbe poi diventata xAI.

La trasformazione di OpenAI in azienda for-profit

Nonostante le dimissioni di Musk, OpenAI ha intrapreso nel 2019 il percorso verso una struttura for-profit, giustificando la decisione con la necessità di attrarre maggiori investimenti per competere con giganti come Google e Amazon. Questo passaggio ha visto l’ingresso di Microsoft come principale partner tecnologico e finanziario, con un accordo che ha garantito all’azienda di Redmond una posizione privilegiata nello sviluppo e nella distribuzione delle tecnologie OpenAI.

Musk ha fortemente criticato questa trasformazione, definendola un tradimento della missione originaria. Tuttavia, i documenti pubblicati da OpenAI sembrano indicare che lo stesso Musk aveva sostenuto in passato un modello simile, minando la credibilità delle sue accuse.

Le implicazioni legali e morali

Le accuse di Elon Musk contro OpenAI e Microsoft si sono tradotte in una battaglia legale che ha avuto molteplici sviluppi. Nel marzo 2023, Musk ha presentato una denuncia per violazione degli accordi contrattuali, sostenendo che l’organizzazione aveva abbandonato i suoi principi fondanti per perseguire profitti. Dopo una serie di ritiri e aggiornamenti delle accuse, Musk ha richiesto nel novembre 2024 un’ingiunzione per bloccare la transizione di OpenAI in azienda for-profit.

OpenAI, dal canto suo, ha respinto queste accuse, pubblicando prove che dimostrano come Musk stesso avesse spinto per un modello a scopo di lucro già nel 2017. L’azienda sostiene che le sue azioni sono in linea con gli obiettivi di sostenibilità e crescita, e che la partnership con Microsoft è stata fondamentale per garantire le risorse necessarie allo sviluppo delle tecnologie AI.

Il contesto etico e l’impatto sull’industria AI

Questo dibattito va oltre le questioni legali e solleva interrogativi più ampi sull’etica delle organizzazioni che sviluppano tecnologie avanzate. La trasformazione di OpenAI in azienda for-profit ha suscitato preoccupazioni nella comunità tecnologica, che teme una concentrazione del potere nelle mani di poche grandi aziende.

In questo contesto, anche Meta ha espresso il suo disappunto, sottolineando i rischi di creare un precedente che potrebbe incentivare altre organizzazioni non-profit a trasformarsi in aziende commerciali dopo aver ricevuto finanziamenti esentasse.

Il caso OpenAI-Musk mette in evidenza la complessità delle decisioni strategiche e le tensioni etiche nell’industria dell’intelligenza artificiale. Mentre OpenAI difende la necessità di attrarre investimenti per sviluppare tecnologie all’avanguardia, le accuse di Musk sollevano dubbi sull’integrità delle motivazioni alla base di queste scelte. Il futuro di OpenAI, e il suo ruolo nell’ecosistema AI globale, rimane un tema di dibattito acceso, con implicazioni che potrebbero ridefinire il rapporto tra innovazione, etica e profitto.

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“Black-Box Forgetting”: AI più efficiente e rispettosa della privacy

Tempo di lettura: 2 minuti. Il metodo Black-Box Forgetting consente ai modelli AI di dimenticare informazioni non necessarie, migliorando efficienza e privacy.

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I ricercatori della Tokyo University of Science hanno sviluppato un innovativo metodo di “Black-Box Forgetting” che consente di rimuovere selettivamente informazioni non necessarie dai modelli di intelligenza artificiale su larga scala, migliorando l’efficienza e affrontando questioni legate alla privacy. Questa metodologia, applicata a modelli come CLIP, potrebbe rivoluzionare l’utilizzo dell’AI, rendendola più sostenibile e specializzata.

Cos’è il Black-Box Forgetting?

Il Black-Box Forgetting è un processo che permette ai modelli AI di “dimenticare” classi di oggetti inutili, mantenendo la capacità di riconoscere le categorie rilevanti. Ad esempio, in un sistema di guida autonoma, è fondamentale identificare veicoli, pedoni e segnali stradali, mentre categorie come cibo o mobili risultano superflue e possono ridurre la precisione del modello.

Questa tecnica si differenzia dai metodi tradizionali, poiché non richiede accesso ai parametri interni del modello (setting “white-box”). Utilizzando un’ottimizzazione priva di derivati, i ricercatori possono ottimizzare i prompt di input per influenzare il comportamento del modello, eliminando classi specifiche senza alterarne il funzionamento complessivo.

Innovazioni tecniche

La sfida principale dell’approccio era ridurre la complessità computazionale. A questo scopo, il team ha sviluppato un metodo di “Latent Context Sharing”, che decomprime i contesti latenti in unità più piccole, uniche o condivise tra diversi token. Questo approccio ha reso il problema gestibile, ottimizzando i prompt senza compromettere le prestazioni del modello.

Test condotti su dataset di benchmark hanno dimostrato che il metodo può far “dimenticare” fino al 40% delle classi mantenendo alta precisione sulle categorie rimanenti.

Implicazioni pratiche e future

Le applicazioni del Black-Box Forgetting sono molteplici:

  • Miglioramento delle performance: i modelli possono essere adattati per compiti specifici, evitando sprechi di risorse computazionali.
  • Protezione della privacy: il metodo consente di rimuovere informazioni sensibili dai modelli senza doverli addestrare nuovamente, contribuendo a rispettare il “Diritto all’oblio”, particolarmente rilevante in settori come la sanità e la finanza.
  • Prevenzione dei contenuti indesiderati: modelli di generazione di immagini possono essere programmati per evitare la creazione di contenuti non appropriati.

Il Black-Box Forgetting rappresenta un passo avanti significativo nella gestione dei modelli AI su larga scala, rendendoli più adattabili, efficienti e rispettosi delle esigenze etiche e legali. Con potenziali applicazioni che spaziano dalla personalizzazione dei sistemi all’incremento della sicurezza, questa metodologia segna una nuova era nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale.

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