In questa puntata Roberto e Filippo fanno un approfondimento sul programma di videoscrittura di Apple e su quello per i fogli di calcolo rispettivamente Pages e Numbers. Note episodio A2 ep.60 - iWorks - Pages e Numbers Già parlato di Keynote in ep. 17 (https://a2podcast.fireside.fm/17). Roberto segnala uso interessante anche per i video in abbinata ad iMovie. Non possiamo spiegare come funzionano un programma di video scrittura, un foglio di calcolo MA cercheremo di segnalare : - Funzioni interessanti - le particolarità Punti di forza Disegnati e sviluppati da Apple per i dispositivi Apple Gratuiti Forte integrazione con iCloud Collaborazione con altri Pages e Numbers Applicazioni mature Potenti Basta approfondirne l’utilizzo Come? Manuali e guide Interfaccia semplice Barra in alto con gli strumenti principali Un po’ di storia … Creati perché all’epoca la suite MS Office per Mac non funzionava … Possibilità di essere competitivi per Apple Pages Oltre 70 modelli da cui prender spunto o da cui partire - Impaginare con Pages - Pubblicare libri (ex iBook Authors) Per iPad Possibilità di annotare il testo con la Pencil Aggiungere disegni Integrazione by Apple File multimediali - Scatta foto - collegamento ad iPhone su cui si è già aperta la fotocamera Una marcia in più, se non due, rispetto a Word nella gestione delle immagini Esportazione Pdf Word EPUB Importazione file word non sempre perfetta, ma su cui si può lavorare Su iPhone ed iPad modalità Presentatore like a Gobbo Velocità Dimensione Colore testo Numbers Tanti modelli con grafici pre impostati da cui partire - Cella checkbox - Condizioni che cambiano il colore della cella - File “Freelance 2023” per la gestione contabile (https://marchdotnet.wordpress.com/2017/04/03/numbers-modello-contabile-2-0-per-freelance/) Le funzioni Strumento potente Si attiva digitando = in una cella Somma permette di sommare più celle o selezione di celle Potere di combinare le celle ed usare funzioni SE Esportazione in Excel Tabelle Pivot Una tabella pivot è uno strumento analitico e di reporting necessario alla creazione di tabelle riassuntive. Uno dei fini principali di queste tabelle è l'organizzazione di dati, tramite una scelta opportuna dei campi e degli elementi che devono comporla (https://it.wikipedia.org/wiki/Tabella_pivot) Puoi creare una tabella pivot per organizzare, raggruppare e riassumere i dati di un'altra tabella; i dati dell'altra tabella sono i dati di origine. Collaborazione in iCloud Vedere le modifiche apportate in diretta da altri utenti Lavora direttamente dall’interfaccia web di iCloud Automazione macOS AppleScript Molto potente iOS Comandi Rapidi Poche azioni Link utili Supporto Apple : Pages (https://support.apple.com/it-it/pages) Supporto Apple: Numbers (https://support.apple.com/it-it/numbers) iWorks automation (https://iworkautomation.com) Sito gestito da Sal Saghoian: Maestro dell'automazione Dove ci potete trovare? Roberto: Mac e architettura: mach - dot - net.wordpress.com (https://marchdotnet.wordpress.com/) Podcast settimanale Snap - architettura imperfetta (https://www.spreaker.com/show/snap-archiettura-imperfetta) Filippo: Avvocati e Mac punto it (https://www.avvocati-e-mac.it/) Ci sentiamo tra 2 settimane.

In questa puntata Roberto e Filippo esaminano le c.d. sostituzioni del testo. Digitare una serie di lettere e, a queste, si sostituisce un testo differente, abitualmente più lungo. Esaminato come funziona il principio di base ed alcuni trucchi utili da conoscere, il magico duo esaminerà i software per implementare le sostituzioni sul tuo Mac, iPhone e iPad. Comunicazioni di servizio Iniziamo registrazioni molto prima della loro pubblicazione - Alcune informazioni potrebbero non essere super aggiornate Keynote (https://developer.apple.com/wwdc23/) con Alex Raccuglia, Davide Gatti e Daniele Borghi 5/6 verso le 18:30 Messaggi di Apple Messaggi in evidenza in una conversazione Come ritrovarli Prima parte Cosa si intende per text expansion o Sostituzione del testo? Digitare una serie di lettere e, a queste, si sostituisce un testo differente, abitualmente più lungo Immaginate di digitare il vostro nome e cognome, o peggio ancora il vostro codice fiscale o la vostra partita IVA È un lavoro tedioso Prono ad errori Richiede memoria Filippo XFS diventa “Filippo Strozzi” XCF diventa “STRFPP…” XCS diventa “Un caro saluto Filippo” Avete capito l'idea … Quali sono gli utilizzi Scrivere testo lungo velocemente Evitare errori Anche come auto-correzione Date Oggi Domani ieri Data con anche giorno Etc … Modelli Testo base con campi da compilare e personalizzare Lanciare script o automazioni Possibilità di sincronizzare gli “snippet” o frammento di testo Quale scelta utilizzare per le sostituzioni Originariamente per il mondo anglofono ;testo ovvero puntoevirgola e la combinazione di caratteri della sostituzione Utile per gli anglofoni perché nelle loro tastiere il puntoevirgola è una tasto apposto …per noi invece è shift-virgola … non comodo Inoltro non comodo nelle tastiere mobile Merlin Mann Usa anteporre la lettera X all’abreviazione Comoda anche per gli italiani Seconda parte Le soluzioni Software: sguardo d'insieme Apple base Sostituzione testo (https://support.apple.com/it-it/guide/iphone/iph6d01d862/ios) Sincronizzazione tra differenti dispositivi Mac / iPhone / iPad MA non sempre funziona Limitazioni Non è possibile andare a capo Creare modelli complessi TextExpander (https://textexpander.com/) In abbonamento / sottoscrizione Multipiattaforma Windows Mac ed iOS Sincronizzazione online Un grosso limite per Filippo MA utile se si lavora in gruppo Filippo usa ancora la versione 5 Finché regge! Passaggio ad Espanso per il prossimo futuro Keyboard Maestro (https://www.keyboardmaestro.com/main/) Non la sua prima funzione Puntata N. 52 (http://a2podcast.it/52) Fatto approfondimento Conversione snippet da TextExpander a Keyboard Maestro Dr. Drang (https://leancrew.com/all-this/2021/07/from-textexpander-to-keyboard-maestro-again/) Script in Python (https://github.com/rjames86/textexpander_to_keyboardmaestro) Non testati nessuno dei 2 Espanso (https://espanso.org) Multipiattaforma macOS, Windows e Linux No iOS / iPadOS Sviluppatore italiano Federico Terzi Open-source Particolarità Non ha un’interfaccia grafica di configurazione Utilizza un file di configurazione YAML Dedicato ad utenti un pelo più esperti Se ci sarà interesse Possibile puntata dedicata Allo stato non c’è un sistema rapido di convertire le espansioni di testo da TextExpander ad Espanso (https://github.com/espanso/espanso/discussions/1232) Typinator (https://www.ergonis.com/typinator) € 36,59 Mai usato Filippo Link Typinator aggionata (https://www.macitynet.it/typinator-aggiornata-lapplicazione-mac-che-scrive-al-posto-vostro-2/) Espanso problemi con alcune app (https://neilzone.co.uk/2023/04/fixing-espanso-incomplete-text-replacement) Dove ci potete trovare? Roberto: Mac e architettura: mach - dot - net.wordpress.com (https://marchdotnet.wordpress.com/) Podcast settimanale Snap - architettura imperfetta (https://www.spreaker.com/show/snap-archiettura-imperfetta) Filippo: Avvocati e Mac punto it (https://www.avvocati-e-mac.it/) Ci sentiamo tra 2 settimane.

In questa puntata Roberto e Filippo con l'ospite d'eccezione, Alex Raccuglia, – dopo aver parlato di IA con Lucio Bragagnolo – chiacchierano di Machine Learning in salsa Apple: delle sue possibilità attuali e delle speranze future dal punto di uno sviluppatore e dell'utente finale. Note dell’episodio Puntata 57 con Lucio Bragagnolo (http://www.a2podcast.it/57) Cos’è ML? L'apprendimento automatico (anche detto machine learning in inglese, abbreviato in ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. Nell'ambito dell'informatica, l'apprendimento automatico è una variante alla programmazione tradizionale nella quale in una macchina si predispone l'abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite Cosa offre Apple con coreML ? Create ML (https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/) Create ML elimina la complessità dall'addestramento dei modelli mentre produce potenti modelli Core ML. Formazione multimodello Allena più modelli utilizzando set di dati diversi, il tutto in un unico progetto. Controllo dell'allenamento Metti in pausa, salva, riprendi ed estendi il tuo processo di formazione. Supporto per la formazione eGPU Usa un'unità di elaborazione grafica esterna con il tuo Mac per prestazioni di allenamento ancora migliori. Formazione sul dispositivo Allena i modelli incredibilmente velocemente direttamente sul tuo Mac mentre sfrutti CPU e GPU. Anteprime del modello Visualizza in anteprima le prestazioni del tuo modello utilizzando Continuity con la fotocamera e il microfono del tuo iPhone sul tuo Mac o rilascia i dati di esempio. Valutazione visiva (Nuovo) Scopri in modo interattivo le prestazioni del tuo modello sui dati di test dal tuo set di valutazione. Esplora le metriche chiave e le loro connessioni con esempi specifici per aiutare a identificare casi d'uso impegnativi, ulteriori investimenti nella raccolta dei dati e opportunità per contribuire a migliorare la qualità del modello. I modelli su cui è possibile creare / personalizzare Immagine Classificazione delle immagini Rilevamento degli oggetti Classificazione della posa della mano Trasferimento di stile Video Classificazione delle azioni Classificazione dell'azione della mano Trasferimento di stile Movimento Classificazione delle attività Suono Classificazione sonora Testo Classificazione del testo Taggare le parole Tabulare Classificazione tabellare Regressione tabellare Raccomandazione Crea componenti ML Sfrutta i modelli di apprendimento automatico personalizzabili nell'app. I modelli di Apple (https://developer.apple.com/machine-learning/models/#text) Linguaggio naturale (https://developer.apple.com/documentation/naturallanguage) Cos’è? Analizzare il testo del linguaggio naturale e dedurre i suoi metadati specifici del linguaggio. Il framework Natural Language fornisce una varietà di funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con supporto per molte lingue e script diversi. Usa questo framework per segmentare il testo del linguaggio naturale in paragrafi, frasi o parole e taggare le informazioni su quei segmenti, come parte del discorso, della classe lessicale, del lemma, dello script e del linguaggio. Che attività può svolgere? Identificazione della lingua, che rileva automaticamente la lingua di un pezzo di testo. Tokenizzazione, suddividendo un pezzo di testo in unità linguistiche o token. Taggare parti del discorso, contrassegnando le singole parole con la loro parte del discorso. Lemmatizzazione, deducendo il gambo di una parola in base alla sua analisi morfologica. Riconoscimento dell'entità denominata, identificazione dei token come nomi di persone, luoghi o organizzazioni. Link di approfondimento Come lemmatizzare il testo usando NLTagger (https://www.hackingwithswift.com/example-code/naturallanguage/how-to-lemmatize-text-using-nltagger) Riconoscere nomi di entità in un testo (https://monkeylearn.com/blog/named-entity-recognition/) Introduzione al Linguaggio Naturale in Swift (https://www.appcoda.com/natural-language-processing-swift/) Le ricerche di Apple o che sponsorizza Apple (https://machinelearning.apple.com) Articoli interessanti Il nuovo chip M1 di Apple è una bestia di apprendimento automatico (https://towardsdatascience.com/apples-new-m1-chip-is-a-machine-learning-beast-70ca8bfa6203) Ecco perché Apple crede di essere un leader dell'IA e perché dice che i critici hanno tutto sbagliato (https://arstechnica.com/gadgets/2020/08/apple-explains-how-it-uses-machine-learning-across-ios-and-soon-macos/) Dove ci potete trovare? Alex Raccuglia: Ulti.Media (https://ulti.media) il sito dove potete scoprire le applicazioni create da Alex TechnoPillz: Flusso di coscienza digitale (https://www.spreaker.com/show/technopillz): Una trasmissione semplice ed essenziale, più o meno condotta da Alex Raccuglia e dedicata al mondo della tecnologia e dello sviluppo di app. MDB Summah Radio (https://www.spreaker.com/show/mdb-summah-radio): la trasmissione musicale più inusuale del mondo, creata e condotta da Alex Raccuglia, con lo scopo di promuovere la "bella" musica, brani non troppo mainstream legati da un filo conduttore, un tema per ogni episodio. Il Vino lo Porto Io (https://ulti.media/ilvinoloportoio/) Podcast di cultura enologica, con il sommelier Marco Barbetti Roberto: Mac e architettura: mach - dot - net.wordpress.com (https://marchdotnet.wordpress.com/) Podcast settimanale Snap - architettura imperfetta (https://www.spreaker.com/show/snap-archiettura-imperfetta) Filippo: Avvocati e Mac punto it (https://www.avvocati-e-mac.it/) Ci sentiamo tra 2 settimane.

In questa puntata Roberto e Filippo assieme a Lucio Bragagnolo parlano di Intelligenza Artificiale o quello che viene passato per essere e del futuro dell’assistente vocale di Apple. Note dell’episodio L’elefante nella stanza: Chat GPT Che cos’è? Un motore semantico Una versione agli steroidi del correttore automatico Che riesce a tener traccia delle sue precedenti interazioni È poliglotta: Può parlare e capire più lingue Come funziona sotto la scocca? Sistema statistico Calcola la probabilità che una parola abbia senso vicino ad un’altra Per avere un modello statistico Versione avanzata del correttore automatico di iOS Pensiero umano Conosce attraverso i 5 sensi Informazioni filtrate attraverso Attenzione: Riceviamo ogni secondo un’infinità di informazioni Solo una minima parte arriva alla mente cosciente Quella razionale Percorso di rafforzamento Più un certo collegamento sinaptico viene usato Più la risposta è veloce Più è fissato nella memoria Pensiero della macchina (attualmente) “Conosce” in base ad un mare di informazioni Informazioni che non vengono però filtrate O se vengono Controllo minimo Perché costa tempo e denaro Link utili / interessanti Ehi siri fammi parlare con ChatGPT (https://apple.quora.com/Ehi-Siri-fammi-parlare-con-ChatGPT) Versione originale in inglese (https://github.com/Yue-Yang/ChatGPT-Siri) Letture Riassumere video con ChatGPT (https://www.youtube.com/watch?v=RYZo9pi1Yzo) Stephen Wolfram Risponde Alle Domande In Diretta Su ChatGPT (https://youtu.be/zLnhg9kir3Q) Come viene addestrato ChatGPT (https://youtu.be/VPRSBzXzavo) Ma come Funziona Effettivamente ChatGPT? (https://youtu.be/aQguO9IeQWE) Il problema più grande con l'IA! (https://youtu.be/7emz4zZ226E) Ho provato a usare l'intelligenza artificiale. Mi ha spaventato. (https://youtu.be/jPhJbKBuNnA) Schemi ed analogie (https://macintelligence.org/posts/2023-03-23-schemi-e-analogie/) Machine learning ricerche ad Apple (https://machinelearning.apple.com/) ML di Apple Live Text CoreML Live Captions o sottotitoli live Idee di Bill Gates (https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun) Espunti interessanti estratti dall’articolo e tradotti (con il traduttore di Apple): Alla fine il tuo modo principale di controllare un computer non sarà più puntare e fare clic o toccare menu e finestre di dialogo. Invece, sarai in grado di scrivere una richiesta in inglese semplice. (E non solo l'inglese: le AI capiranno le lingue di tutto il mondo. In India all'inizio di quest'anno, ho incontrato sviluppatori che stanno lavorando su IA che capiranno molte delle lingue parlate lì.) Inoltre, i progressi nell'IA consentiranno la creazione di un agente personale. Pensalo come un assistente personale digitale: vedrà le tue ultime e-mail, saprà delle riunioni a cui partecipi, leggerà ciò che leggi e leggerà le cose di cui non vuoi preoccuparti. Questo migliorerà il tuo lavoro sui compiti che vuoi fare e ti libererà da quelli che non vuoi fare. Problemi con IA Quando chiedi a un'IA di inventare qualcosa di fittizio, può farlo bene. Ma quando chiedi consigli su un viaggio che vuoi fare, potrebbe suggerire hotel che non esistono. Questo perché l'IA non capisce abbastanza bene il contesto della tua richiesta da sapere se dovrebbe inventare hotel falsi o parlarti solo di quelli reali che hanno camere disponibili. Le IA superintelligenti sono nel nostro futuro. Rispetto a un computer, il nostro cervello opera a ritmo di lumaca: un segnale elettrico nel cervello si muove a 1/100.000 la velocità del segnale in un chip di silicio! Una volta che gli sviluppatori possono generalizzare un algoritmo di apprendimento ed eseguirlo alla velocità di un computer - un risultato che potrebbe essere a un decennio o un secolo di distanza - avremo un AGI incredibilmente potente. Sarà in grado di fare tutto ciò che un cervello umano può, ma senza alcun limite pratico alla dimensione della sua memoria o alla velocità con cui opera. Questo sarà un cambiamento profondo. L'intelligenza artificiale non controlla ancora il mondo fisico e non può stabilire i propri obiettivi [NdR FS non del tutto vero] Libri consigli da gates: - Superintelligence, by Nick Bostrom; - Life 3.0 by Max Tegmark; and - A Thousand Brains, by Jeff Hawkins (https://www.gatesnotes.com/A-Thousand-Brains). Modi di essere. Animali, piante e computer: al di là dell'intelligenza umana (https://amzn.to/3nzdfMB) di James Bridle Alcuni spunti interessanti estratti dal libro: Voglio suggerire tre principi che dovrebbero guidare quella conversazione. In primo luogo, dovremmo cercare di bilanciare le paure sugli aspetti negativi dell'IA, che sono comprensibili e validi, con la sua capacità di migliorare la vita delle persone. Per sfruttare al meglio questa straordinaria nuova tecnologia, dovremo proteggerci dai rischi e diffondere i benefici al maggior numero possibile di persone. In secondo luogo, le forze di mercato non produrranno naturalmente prodotti e servizi di intelligenza artificiale che aiutano i più poveri. È più probabile il contrario. Con finanziamenti affidabili e le giuste politiche, i governi e la filantropia possono garantire che le IA vengano utilizzate per ridurre l'iniquità. Proprio come il mondo ha bisogno delle sue persone più brillanti focalizzate sui suoi più grandi problemi, dovremo concentrare le migliori IA del mondo sui suoi più grandi problemi. Anche se non dovremmo aspettare che questo accada, è interessante pensare se l'intelligenza artificiale identificherebbe mai l'iniquità e cercherebbe di ridurla. Hai bisogno di avere un senso della moralità per vedere l'iniquità, o lo vedrebbe anche un'IA puramente razionale? Se riconoscesse l'iniquità, cosa suggerirebbe di fare al riguardo? Infine, dovremmo tenere a mente che siamo solo all'inizio di ciò che l'IA può realizzare. Qualunque limite abbia oggi sarà sparito prima che ce ne accorgiamo. IA competitiva L'attuale forma dominante di intelligenza artificiale, quella di cui tutti parlano, non è né creativa né collaborativa né fantasiosa. O è totalmente asservita - stupida, francamente - o è oppositiva, aggressiva e pericolosa (e forse sempre stupida). E analisi dei modelli, descrizione di immagini, riconoscimento facciale e gestione del traffico; è prospezione petrolifera, arbitraggio finanziario, sistemi di armi autonome e programmi scacchistici che distruggono completamente l'avversario umano. Compiti competitivi, profitti competitivi, intelligenza competitiva. In tutto questo, l'IA competitiva ha una caratteristica in comune con il mondo naturale, o meglio con l'errata concezione storica che abbiamo di quest'ultimo. Essa immagina un ambiente sanguinario in cui l'umanità nuda e fragile deve combattere con forze devastanti e soggiogarle, piegandole alla sua volontà (di solito, maschile) sotto forma di agricoltura, architettura, allevamento e addomesticamento. Questo modo di vedere il mondo ha prodotto un sistema di classificazione a tre livelli in base ai tipi di animali in cui ci imbattiamo: animali domestici, bestiame e fiere selvatiche, ciascuno con i suoi attributi e atteggiamenti. Trasferendo questa analogia al mondo dell'IA, sembra evidente che finora abbiamo creato perlopiù macchine addomesticate del primo tipo, iniziando a recintare un allevamento del secondo e vivendo nel timore di scatenare il terzo. Ecologia della tecnologia Dobbiamo imparare a convivere con il mondo, anziché cercare di dominarlo. In breve, dobbiamo scoprire un’ecologia della tecnologia. Il termine «ecologia» fu coniato alla metà del XIX secolo dal naturalista tedesco [[Ernst Haeckel]] nel libro Generelle Morphologie der Organismen («Morfologia generale degli organismi»). «Per ecologia,» scrive «intendiamo la totalità delle scienze delle relazioni dell'organismo con l'ambiente, incluse tutte le condizioni dell'esistenza nella loro accezione più ampia.» Il termine deriva dal greco oikos (oikos), che significa casa o ambiente; in una nota, Haeckel fa riferimento anche al greco xwpa (chora), cioè «luogo di residenza». L'ecologia non è semplicemente lo studio del posto in cui ci troviamo, ma di tutto ciò che ci circonda e che ci permette di vivere. John Muir, amante della vita all'aria aperta e padre del sistema dei parchi nazionali negli Stati Uniti. Riflettendo sull'abbondanza di vita complessa in cui si imbatté mentre scriveva il libro La mia prima estate sulla Sierra, afferma semplicemente: «Se cerchiamo di isolare un oggetto qualsiasi, scopriamo che ogni cosa è ancorata a tutto il resto dell’universo». La tecnologia è l'ultimo campo del sapere a scoprire la propria ecologia. Quest'ultima è lo studio del luogo in cui ci troviamo e delle relazioni tra i suoi abitanti, mentre la tecnologia è lo studio di ciò che facciamo in quel posto: Téxv (techne), ossia arte o mestiere. Se la mettiamo così, le due sembrano alleate per natura, ma la storia della tecnologia è perlopiù un racconto di cecità intenzionale nei confronti del contesto e delle conseguenze della sua attuazione. AI user friendly Molti di coloro che si occupano direttamente di IA presso Facebook, Google e altre aziende della Silicon Valley sono più che consapevoli delle potenziali minacce esistenziali della superintelligenza. Come abbiamo visto, alcuni dei protagonisti del settore tecnologico - da Bill Gates ed Elon Musk a Shane Legg, il fondatore della DeepMind di Google - hanno espresso preoccupazione per la sua comparsa. Ma la loro risposta è di tipo tecnologico: dobbiamo progettare l'IA in modo che sia friendly, incorporando nella sua programmazione le tutele e le procedure necessarie per garantire che non diventi mai una minaccia per la vita e per il benessere dell'uomo. Questo approccio sembra insieme ottimistico ai limiti dell'assurdo e ingenuo in misura preoccupante. È anche in contrasto con l'esperienza che abbiamo accumulato finora con i sistemi intelligenti. Nella storia dell'IA, i modelli di intelligenza che cercano di descrivere una mente completa attraverso un insieme di regole prestabilite non sono mai riusciti a raggiungere i loro obiettivi. L'azione giusta, in altre parole, non dipende dalla preesistenza della conoscenza giusta - una mappa delle strade o una gerarchia delle virtù - ma dal contesto, dalla sollecitudine e dalla cura. Una macchina preprogrammata per essere friendly non ha meno probabilità di investirvi, o di trasformarvi in graffette, di un'altra predisposta al commercio, se i suoi calcoli la considerano l'azione più etica in quelle circostanze. AI News Roundup: Alpaca, BritGPT, AI di Stanford in Gdocs & Sheets - le IA SaaS sono obsolete? (https://www.reddit.com/r/EntrepreneurRideAlong/comments/11yfl3i/ai_news_roundup_stanfords_alpaca_britgpt_ai_in/) Estratto della sintesi tradotto in italiano (traduzione servizio di Apple) L'alpaca di Stanford I ricercatori di Stanford hanno svelato un modello di intelligenza artificiale (AI) che si comporta quasi alla pari con ChatGPT, ma è costato loro solo 600 dollari per allenarsi. Alpaca è una variante di sette miliardi di parametri dell'LLaMA di Meta. È stato messo a punto utilizzando 52.000 istruzioni generate da GPT-3.5 (ChatGPT). (Proprio come il modo in cui i tester umani sono stati utilizzati per mettere a punto ChatGPT, Stanford ha usato il modello dietro ChatGPT per addestrare la loro Alpaca AI.) Nei test, Alpaca ha funzionato in modo paragonabile al modello di OpenAI, ma ha prodotto più allucinazioni. L'alpaca è significativo perché ha dimostrato che costruire e addestrare nuovi modelli di intelligenza artificiale può essere follemente economico. Questo potrebbe potenzialmente consentire a più persone, compresi i cattivi attori, di creare nuovi modelli economici. Mostra anche che una volta reso pubblico il tuo modello, anche senza rivelare il suo codice, può essere usato per costruire modelli migliori dai concorrenti (come usare ChatGPT per istruire Alpaca durante l'allenamento). Questo potrebbe rendere aziende come OpenAI, Google e Microsoft ancora più aggressive nel proteggere la loro tecnologia proprietaria? Sul lato positivo, il futuro in cui sarai in grado di allenare la tua IA ChatGPT-like usando il tuo computer si è appena avvicinato. AI in Google Workspace e Microsoft 365 Entrambe le società hanno indicato che l'IA sarà fortemente incorporata nelle loro app. Google ha mostrato immagini della loro intelligenza artificiale utilizzate in Gdocs per scrivere articoli completi, in fogli per scrivere formule e in diapositive per generare presentazioni complete con testo e immagini generate dall'IA. La demo di Microsoft era migliore. Hanno mostrato i loro strumenti di intelligenza artificiale dal vivo in azione. La loro Copilot AI sarà disponibile in app come Word, Presentation, Excel, ecc. e sarà in grado di aggregare i dati su qualsiasi argomento in queste app per rispondere a domande, pianificare riunioni, generare risposte, ecc. Copilot sarà anche in grado di prendere appunti dal vivo nelle riunioni e ricapitolare la discussione fatta finora. Anche se questo significa un enorme aumento della nostra produttività, significa anche la morte di molte aziende SaaS costruite attorno alla fornitura di funzionalità basate su GPT in queste app. Anche strumenti come Jasper potrebbero essere resi obsoleti. Rilascio limitato di Bard Google ha iniziato a lanciare il suo chatbot AI Bard, ma è disponibile solo per alcuni utenti negli Stati Uniti e nel Regno Unito e devono avere più di 18 anni. La risposta iniziale a Bard è stata tiepida con gli utenti che si lamentano che è molto inferiore a Bing Chat. Dimostra meno creatività ed è incline a più errori matematici. In effetti, un pulsante per "Google It" appare dopo ogni risposta del bot, come un indicatore della propria insicurezza. È apparentemente più veloce di Bing, ma questo è probabilmente dovuto a un modello più piccolo. Un modello più piccolo spiegherebbe anche le sue scarse prestazioni. OpenAI svela GPT-4 GPT-4 è multimodale, il che significa che accetta sia input di testo che di immagini. È meglio e più sicuro di ChatGPT. Alcune delle sue abilità: - GPT-4 può comprendere i mockup disegnati a mano e convertirli in codice del sito web funzionante. - Può analizzare documenti complessi come i codici fiscali, ma anche eseguire una matematica accurata oltre a citare leggi e principi appropriati per calcolare le tasse. - GPT-4 supera anche GPT 3.5 negli esami umani come Bar, SAT e GRE (punteggi nel 90° percentile rispetto al 10° percentile di ChatGPT) e ha una memoria contestuale molto più lunga. - È disponibile solo nell'abbonamento a pagamento ChatGPT Plus e tramite una lista d'attesa API. Bing chat ha anche utilizzato una prima versione di GPT-4 nelle ultime 5 settimane. Sono curioso dei risultati che potremmo ottenere se Alpaca fosse addestrato usando un modello LLama più grande e messo a punto con GPT-4. Inizia la corsa globale all'IA Il governo del Regno Unito sta investendo 900 milioni di sterline nel supercomputer come parte di una strategia di intelligenza artificiale che include la garanzia che il paese possa costruire il proprio "BritGPT". L'obiettivo è contrastare l'influenza dell'IA della Cina e garantire che il Regno Unito rimanga competitivo nel campo dell'IA. PaLM e Makersuite di Google Google Cloud ha annunciato che le sue applicazioni basate sull'intelligenza artificiale (AI), come l'API Pathways Language Model (PaLM) per i modelli linguistici e lo strumento di prototipazione Makersuite, sono ora disponibili per gli sviluppatori. Google Makersuite è un ambiente di prototipazione per testare e migliorare le idee per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa. È un'app che aumenta l'API PaLM con modi per progettare prompt, produrre dati sintetici e personalizzare la messa a punto di un modello. Con MakerSuite, gli sviluppatori possono iterare sui prompt, aumentare il loro set di dati con dati sintetici e sintonizzare facilmente modelli personalizzati. Ernie di Baidu Ernie è un modello di deep-learning di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sviluppato da Baidu, una multinazionale tecnologica cinese. Il modello contiene parametri 10B e ha raggiunto un nuovo punteggio all'avanguardia sul benchmark SuperGLUE, superando il punteggio di base umano. È probabile che Ernie goda di un significativo vantaggio di mercato sul suo territorio d'origine rispetto ai prodotti fabbricati negli Stati Uniti, a causa sia della spinta della Cina per l'autosufficienza tecnologica che della rigorosa censura di Internet del paese. Tuttavia, la sua demo è stata una presentazione poco brillante con risposte pre-registrate. L'incursione di Apple nei LLM Si dice che Apple stia sviluppando un'IA per rivaleggiare con ChatGPT. Il rapporto del New York Times afferma che Apple ha recentemente condotto un evento interno incentrato sui contenuti di intelligenza artificiale generativa e sui grandi modelli linguistici (LLM), che sono le reti neurali che alimentano i chatbot come ChatGPT. Apple ha un'enorme riserva di cassa e con il loro track record AlexaTM di Amazon Il modello AlexaTM 20B di Amazon è stato recentemente nelle notizie. È un modello di linguaggio sequence-to-sequence (seq2seq) da 20 miliardi di parametri che presenta prestazioni all'avanguardia. Il modello è ora disponibile per uso non commerciale per aiutare lo sviluppo e la valutazione di modelli linguistici di grandi dimensioni multilingue (LLM). Il modello è disponibile anche in Amazon SageMaker JumpStart, l'hub di apprendimento automatico di SageMaker. E ha mostrato prestazioni competitive su compiti e benchmark NLP comuni (SuperGLUE e XNLI). Midjourney rilascia la V5 Midjourney v5 porta con sé "efficienza, coerenza e qualità" migliorate, ha detto Midjourney sul suo sito web. La V5 ora risponde con una "range stilistica molto più ampia" rispetto alla versione 4, pur essendo anche più sensibile ai suggerimenti, generando meno testo indesiderato e offrendo un aumento di 2 volte della risoluzione dell'immagine. Midjourney v5 può generare abbastanza bene mani umane realistiche, il che era un problema con le versioni precedenti. Ha anche generato ritratti credibili di esseri umani e persone in pose naturali. Allontanerà opportunità ai piccoli modelli e ai grafici? Bing AI Image Creator di Microsoft Microsoft ha dato al suo generatore di immagini AI il proprio sito Bing Create dedicato. Bing Image Creator è alimentato da una versione avanzata del modello DALL-E di OpenAI e funziona sorprendentemente bene anche con input di linguaggio naturale. Le immagini sono libere di creare e più sei descrittivo, migliore è l'output che ottieni. Sono particolarmente entusiasta dell'uso della generazione di immagini AI nella narrazione. C'è il potenziale per nuove startup di genere in questo spazio che utilizzano storie generate dall'IA e le combinano con immagini di intelligenza artificiale e voci fuori campo di intelligenza artificiale per esperienze di narrazione realistiche e personalizzate. Dove ci potete trovare? Lucio: Lucio (https://macintelligence.org/) Roberto: Mac e architettura: mach - dot - net.wordpress.com (https://marchdotnet.wordpress.com/) Podcast settimanale Snap - architettura imperfetta (https://www.spreaker.com/show/snap-archiettura-imperfetta) Filippo: Avvocati e Mac punto it (https://www.avvocati-e-mac.it/) Ci sentiamo tra 2 settimane.

In questa puntata Roberto e Filippo ti parlano dell'applicazione per macOS Hazel. Hazel permette di controllare il contenuto di una cartella e automatizzare l'archiviazione digitale dei file in essa contenuti. Note episodio Sito Hazel (https://www.noodlesoft.com/) Applicazione creata e sviluppata da una sola persona Costo 42 $ solo 65 $ family pack 5 persone Aggiornamento 20 $ Versione 5 (https://www.noodlesoft.com/whats-new-in-hazel-5/) Interfaccia Possibilità di rilevare modelli all’interno di liste e tabelle Ad esempio, puoi abbinare una colonna di una tabella e rinominare con i valori di un'altra. Gli elenchi e le tabelle possono essere creati in Hazel o caricati da un file esterno. Editor distaccatile dall’interfaccia principale Integrazione dei Comandi Rapidi Tra le azioni di Hazel c’è anche Comandi Rapidi Forum di Hazel (https://www.noodlesoft.com/forums/) Che cos’è? Organizzazione automatizzata per il tuo Mac. Hazel sorveglia qualsiasi cartella tu gli dica, organizzando automaticamente i tuoi file in base alle regole che gli hai dato. Chiedi a Hazel di spostare i file in base a nome, data, tipo, da quale sito proviene e molto altro. Ordina automaticamente i tuoi film o archivia le tue bollette. Tieni i tuoi file fuori dal desktop e mettili dove appartengono. Hazel può aprire, archiviare, taggare e persino caricare. Puoi fare in modo che Hazel rinomini i tuoi file o li ordini in sottocartelle in base al nome, alla data o a qualsiasi combinazione di attributi tu scelga. Accoppiato con la potente corrispondenza dei modelli di Hazel, puoi creare flussi di lavoro per elaborare i tuoi file, a modo tuo. Come funziona? Se … Le condizioni Fai questo ai documenti o cartelle che corrispondono al modello Cosa è possibile farci? Archiviazione digitale Rinomina file Rielaborare secondo modelli il nome di documenti Estrapolare dati da PDF ed altri documenti Spostamento Datazione documenti - Gestione musica, foto e film  Utilizzo dei modelli di corrispondenza nelle condizioni A volte potresti aver bisogno di una regola per verificare una condizione che corrisponda a un modello rispetto a uno che corrisponde semplicemente a un attributo fisso (ad esempio, "corrispondere a qualsiasi file con un numero a tre cifre nel suo nome", anziché "corrispondere qualsiasi file con il numero 372 nel suo nome"). Hazel offre un'ampia interfaccia di pattern-building per situazioni del genere. Corrispondenze token Singolo Lettera Numero Simbolo Carattere (tutti e 3) tranne gli spazi Numero o lettera Composito Parola Numeri Simboli Caratteri Qualsiasi cosa I 4 attributi personalizzati sono ancora più potenti, in quanto ti consentono di creare modelli denominati propri che sono quindi disponibili per altre condizioni e azioni in questa regola: "Testo personalizzato (●)": questo token ti consente di creare il tuo attributo personalizzato basato sul testo. Vedere Attributi di testo personalizzati . "Data personalizzata ( □ )": questo token ti consente di creare il tuo attributo di data personalizzato (cioè un particolare formato di data). Vedere Attributi Data personalizzati . "Articola dell'elenco personalizzato (—)": questo token ti consente di creare un elenco, in modo che la tua condizione possa corrispondere a uno qualsiasi degli elementi dell'elenco. Vedere Attributi elenco personalizzati . "Tabella personalizzata ( ☷ )": questo token ti consente di creare una tabella, in modo tale che la tua condizione possa corrispondere a uno qualsiasi degli elementi in una particolare colonna, dopo di che puoi applicare azioni in base al contenuto di un'altra colonna nella stessa riga. Vedere Attributi di tabella personalizzati . Ulteriore vantaggio I modelli denominati propri possono essere utilizzati nella parte dell’azione Ad esempio rinominare per un modello trovato Utilizzo di condizioni nidificate E se hai bisogno di combinazioni più elaborate, come "Tutti (Qualsiasi (il tipo è PDF o il tipo è immagine)) e (Qualsiasi (Il nome contiene screenshot o i tag non contengono Ignora))"? Esempi Webinar Filippo Una regola per dominare tutte le email (https://youtu.be/MPUWmqgYwsg) Risorse utili Articoli Filippo in italiano Usare Hazel per archiviare i bollettini MAV Cassa Forense (https://www.avvocati-e-mac.it/blog/2017/2/9/usare-hazel-per-archiviare-i-bollettini-mav-di-cassa-forense) Automatizzare la creazione di una nuova pratica con Hazel (https://www.avvocati-e-mac.it/blog/2017/2/9/usare-hazel-per-archiviare-i-bollettini-mav-di-cassa-forense) Poi utilizzato metodo più veloce (Automator come Servizio) Datare, nominare e spostare un documento in automatico (https://www.avvocati-e-mac.it/blog/2016/11/3/hazel-datare-nominare-e-spostare-un-documento-in-automatico) Esempi delle mie automazioni per archiviare (https://www.avvocati-e-mac.it/blog/2016/11/6/hazel-esempi-dei-miei-sistemi-di-archiviazione-automatizzati) Altre risorse Hazel: organizza automaticamente i file del tuo Mac (https://www.levysoft.it/archivio/2022/11/05/hazel-organizza-automaticamente-i-file-del-tuo-mac/) Come usare Hazel per la catalogazione di documenti, fatture e bollette (https://www.saggiamente.com/2018/07/recensione-come-usare-hazel-per-la-catalogazione-di-documenti-fatture-e-bollette/) Hazel un tool per tenere organizzati i files del proprio Mac (https://www.theapplelounge.com/software/applicazioni/hazel-tool-tenere-organizzati-files-del-mac/) Video guida David Sparks in inglese (https://learn.macsparky.com/p/hazel) Dove ci potete trovare? Roberto: Mac e architettura: mach - dot - net.wordpress.com (https://marchdotnet.wordpress.com/) Podcast settimanale Snap - architettura imperfetta (https://www.spreaker.com/show/snap-archiettura-imperfetta) Filippo: Avvocati e Mac punto it (https://www.avvocati-e-mac.it/) Ci sentiamo tra 2 settimane.