(1) Non fare nulla, e lasciare che OpenAI e Anthropic se la cavino da sole. Anche se fallissero, Google, Amazon e Microsoft porterebbero comunque avanti il programma IA. Certo che i cinesi potrebbero ottenere più quote di mercato.

(2) Vietare i modelli open source. Suo commento: buona fortuna… non funzionerà mai

(3) Ricreare un fossato, stavolta di tipo regolatorio. Questo farebbe bene a OpenAI e Anthropic, e male a tutto il resto degli USA.

(4) Salvare OpenAI e Anthropic iniettando denaro per farli proseguire. Il suo commento: “semplicemente no”.

(5) Vietare le IA cinesi. Marcus è un convinto liberista, forse addirittura più che un convinto americano: scrive che c’è chi dice che il governo ci sta già pensando, e spera proprio che non succeda.

(6) Nazionalizzare OpenAI e Anthropic, pagando il 2% del loro valore ufficiale, il che sarebbe una cifra vicina al loro valore reale. Non gli dispiacerebbe, ma teme che il governo potrebbe fare brutte cose, tipo sorveglianza di massa.

(7) Sforzarsi di rendere l’IA un bene pubblico, e non il risultato di ricerca da parte di privati. Di nuovo, Marcus ha tirato fuori una sua proposta del 2016 (!) di un “CERN per l’IA”; è ovvio che a lui piacerebbe una cosa del genere, che assomiglia abbastanza al Piano A di AI 2040.

A differenza di Alexander, Marcus è molto più interessato alla parte economica dell’ecosistema IA, come vedete: il tutto sempre con una visione USAcentrica, ma di quello non ci dobbiamo stupire. Probabilmente non dobbiamo nemmeno stupirci che in tutto questo bailamme l’Europa non tenti nemmeno di inserirsi: magari l’AI Act blocca gli investimenti privati, ma anche la collaborazione da un punto di vista politico non è pervenuta.

Monty Hall si è accorto che il suo gioco “l’auto o la capra” oramai stava perdendo fascino, visto che tutti i concorrenti sapevano che la strategia migliore da seguire era quella di cambiare porta; si è così inventato un nuovo gioco, dove stavolta i concorrenti giocano in coppia. Continuano a esserci tre porte, ma questa volta dietro di esse c’è un’auto, una capra e una chiave (dell’auto). Uno dei concorrenti (detto “la persona della chiave”) viene portato fuori dallo studio, e l’altro (“la persona dell’auto”) ha due tentativi per scoprire dove si trova l’automobile. Le porte vengono chiuse, il concorrente viene fatto uscire (da un’altra porta, per non poter dire nulla al compagno), viene fatto entrare la persona della chiave che ha anch’essa due tentativi per trovare la chiave. Se entrambi i concorrenti riescono nel loro intento vinceranno l’auto, con la chiave; altrimenti avranno la capra come premio di consolazione.

Evidentemente ciascun concorrente ha due probabilità su tre di riuscire a completare il suo compito. Senza definire una strategia, la probabilità congiunta è 4/9. Si può fare di meglio?

(trovate un aiutino sul mio sito, alla pagina https://xmau.com/quizzini/p814.html; la risposta verrà postata lì il prossimo mercoledì. Problema di A.S. Landsberg, da Proof Positive; immagini da SVGRepo – auto, chiave, capra, porta.)

Ultimo aggiornamento: 2026-08-23 16:42

Margherita Barile e Giuseppe Pontrelli, Il senso del doppio : La matematica fra rebus e indovinelli , YouCanPrint2024, pag. 156, € , ISBN 9791222738307 – come Affiliato Amazon, se acquistate il libro dal link Bezos mi dà qualche centesimo dei suoi utili
Voto: 2/5

Perché non tre euro? Ci ho pensato un attimo e ho capito che ai tre euro veniva aggiunto il 22% di IVA. Avrei dovuto immaginarmelo, visto che succede la stessa cosa con le accise sulla benzina. Ma continuo a non capire. Cinquant’anni fa, quando avevamo l’IGE, quella era un’imposta generale sulle entrate, e quindi non era illogico metterla sulle tasse. Ma l’Iva è un’imposta sul valore aggiunto: che valore si aggiunge mettendo un dazio?

Comincio a salire per la val Brembana e comincia a piovere. Supero Piazza Brembana e diluvia: non vedo nulla e salgo a 30 all’ora. Al bivio con Roncobello (17 km per Foppolo) mi fermo perché ci son tre macchine in coda e dei lampeggianti blu. Dopo un paio di minuti l’auto con i lampeggianti (erano carabinieri) scende; il tipo davanti a me fa manovra e mi dice di tornare giù perché la strada è chiusa: in effetti la strada era transennata. Risultato: Anna e i gatti sono isolati, e io mi sono fatto tre ore di viaggio inutile, a parte il trovarmi in un paio di punti con la macchina tutta sott’acqua per un lago sull’asfalto.

L’unica cosa che non capisco è perché, se effettivamente la strada era chiusa dalle 17, non hanno messo un cartello in bassa valle…

Ultimo aggiornamento: 2026-08-20 22:32

Werbrouck non era solo un bravo professore: non ho mai trovato nessuno disponibile come lui, e di professori ne ho conosciuti tanti.

Un numero sublime è invece un numero che ha un numero perfetto di divisori, e la somma di questi divisori è ancora un numero perfetto. Per esempio 12 è un numero sublime: ha come divisori 1, 2, 3, 4, 6, 12 (sono 6, e abbiamo visto che 6 è un numero perfetto), e la somma di questi divisori è 28, altro numero perfetto. Ci sono altri numeri sublimi? Certo! Un altro è 6.086.555.670.238.378.989.670.371.734.243.169.622.657.830.773.351.885.970.528.324.860.512.791.691.264, come vi sarete sicuramente accorti. Infatti il numero si fattorizza come (2¹²⁶)(2⁶¹ − 1)(2³¹ − 1)(2¹⁹ − 1)(2⁷ − 1)(2⁵ − 1)(2³ − 1), il che significa che ha 8128 divisori la cui somma è 2¹²⁶(2¹²⁷-1), il dodicesimo numero perfetto. Tutti i fattori, tranne il primo, sono numeri primi di Mersenne, che sono intimamente legati ai numeri perfetti; questo numero sublime è stato ricavato così, non è che si siano testati tutti i numeri fino a quello.

Ah, la sequenza (si fa per dire) dei numeri sublimi conosciuti è ovviamente su OEIS. Direi che comunque vista la loro rarità il nome è più che appropriato, no?

Con la manovra di bilancio 2026 le cose sono cambiate. Dal primo luglio 2026 il conferimento del TFR nei fondi è ora il default (bisogna dire che non si vuole farlo entro 60 giorni dall’assunzione), ma soprattutto se uno ha aderito a un fondo di settore può passare al settore privato e il datore di lavoro deve continuare a versare i contributi. Un bel regalo a banche e assicurazioni. (sì, lo so che almeno in teoria i loro consulenti finanziari sono più bravi di quelli assunti dai fondi di settore; ma sicuramente i costi di questi ultimi sono molto minori, e inoltre non devono fare utili ma essere sostanzialmente in pareggio).

Bene: ho scoperto che il 26 maggio scorso sindacati e organizzazioni datoriali hanno chiesto al governo di togliere questo obbligo di contribuzione datoriale anche ai fondi aperti, e ci si aspetta una risposta entro fine ottobre. Non ho idea di quello che succederà, ci sono tante altre variabili come il famoso contributo “volontario” di solidarietà per tutti gli utili che stanno facendo le banche, che potrebbe essere merce di scambio con il mantenimento del passaggio… però è raro vedere aziende e sindacati per una volta d’accordo.

La prima fallacia è pensare che il continuo progresso delle IA significa che ci stiamo gradualmente avvicinando all’AGI, l’intelligenza artificiale generale. L’errore di questa visione è che l’intelligenza non si può misurare con una metrica unidimensionale: ci sono tante diverse direzioni. Del resto abbiamo visto negli ultimi vent’anni quanti paradigmi diversi sono stati superati: probabilmente ce ne vorranno ancora tanti altri prima di arrivare all’AGI.

La seconda fallacia è il paradosso della difficoltà. Il paradosso di Moravec dice che sappiamo costruire un’IA con quoziente intellettivo altissimo ma non sappiamo ancora dargli le capacità sensorie e motorie di un bambino di un anno. Il significato pratico è che la definizione umana e quella artificiale di complessità sono molto diverse, e soprattutto che non sappiamo ancora quanti strati di complessità ci sono nei nostri “semplici” movimenti.

La terza fallacia è quella che chiamerei “acronimite”. Siamo troppo legati a un modello umano, e quindi cerchiamo di dare acronimi riconoscibili (Mitchell fa l’esempio di “General Language Understanding Evaluation”, GLUE) a benchmark pensati per gli umani. È vero che quando il benchmark è raggiunto e superato possiamo dire che in fin dei conti ciò che fa un LLM è indistinguibile all’atto pratico dal comprendere: è il famigerato duck test, quello che dice che se un animale sguazza nell’acqua e fa quack come un’anatra allora è un’anatra. Però resta il problema di partenza: ha senso valutare una IA con un metro umano? Questo vale sia in positivo che in negativo, naturalmente.

Infine c’è la fallacia “filosofica”: immaginare che si possa avere una “mente senza corpo”. Qua potremmo in effetti discuterne: questa è infatti la posizione di Mitchell, che possiamo tradurre come “un’IA non potrà mai sapere cosa significa camminare su una spiaggia dopo un temporale”. In un certo senso direi che è abbastanza simile alla precedente: noi continuiamo a pensare alle IA in modo “umano”, ma i risultati migliori si sono avuti quando sono stati ideati metodi generali che non hanno nulla a che fare con quello che è il nostro modo di fare. Anche senza considerare AlphaGo e simili, pensate al salto di qualità quando i traduttori hanno abbandonato l’approccio a regole e si sono affidati a considerazioni puramente statistiche.

Detto tutto questo, per onestà verso di voi devo segnalare che la mia formazione – se si può definirla così, non ho mai studiato davvero questi temi – arriva da Douglas Hofstadter, che ha anche avuto Melanie Mitchell come studentessa, anche se poi credo che le loro strade per quanto riguarda le scienze cognitive si siano divise. Notate che entrambi parlano di “scienze cognitive” e non di “intelligenza artificiale”, e questo vuol dire molto. Poi sono abbastanza pragmatico da pensare che in fin dei conti l’approccio puramente statistico funziona bene, ma resta il fatto che per farlo funzionare molto bene secondo me manca ancora parecchio. Non è detto che alla fine si arriverà a “inserire dell’umanità” nelle IA, magari ci vorrà qualcosa di completamente diverso che non abbiamo ancora ideato: ma la corsa ai bilioni/trilioni di parametri non potrà proseguire più di tanto.

La figura che vedete è composta di tanti quadrati. Riuscite a togliere esattamente quattro fiammiferi e lasciarne solo quattro? Naturalmente non vale lasciare fiammiferi che non facciano parte di un quadrato. E riuscite a fare in modo che, sempre togliendo quattro fiammiferi, i quadrati rimasti siano solo tre?


(trovate un aiutino sul mio sito, alla pagina https://xmau.com/quizzini/p813.html; la risposta verrà postata lì il prossimo mercoledì. Problema da Proof Positive.)

Nancy Cartwright, La scienza vista da una filosofa : [A Philosopher Looks at Science], [], pag. 199, € 22, ISBN 9791254500866, trad. Alessio Bucci – come Affiliato Amazon, se acquistate il libro dal link Bezos mi dà qualche centesimo dei suoi utili
Voto: 5/5

Dal racconto di Telese esce fuori il solito Cossiga che si divertiva a prendere in giro l’interlocutore, ma soprattutto – appunto – Cencelli. Una carriera tutta al di fuori dei posti pubblici di potere (nel 1970 fu eletto sindaco del paesino marchigiano di Caldarola, per dimettersi l’anno dopo), ma con un potere comunque incredibile: non per il manuale, che poi non era altro che un modo per mettere nero su bianco quello che si fa da sempre nelle coalizioni, quanto come collaboratore di fiducia di politici come per esempio Nicola Mancino. E per trovarsi in quella posizione vuol dire che loro si fidavano delle sue capacità. Ecco, penso che una politica meno gridata sarebbe davvero utile oggi.

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Giorno con meno visite venerdi 5 giugno (3241), massimo lunedì 6 con 13713 visite, media 6239. La Top 5:

1. Come salvarsi le fototessera Dedem: 3564 visite
2. Quota 100 o giù di li: 2172 visite
3. Consegna con Voc: 2078 visite
4. Nuovo sito e nuovo tema per il blog: 1311 visite
5. Quizzino della domenica: un pezzo montato male: 1103 visite

Quindici altri post sopra le 500 visite. Romanaccio ne ha avute 1323.

Query Google (che non dovrebbero essere toccati dal cambio struttura del sito): abbiamo 1805 (-228) clic da mobile, 623 (-37) da desktop e 29 (+1) da tablet. Le prime 10 query, con tra parentesi le impressions:

95 (337) insulti romani
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32 (35) notiziole di mau
31 (35) notiziole mau
24 (599)corriere voc

La sequenza Pulsar è una delle ultime aggiunte a OEIS, il che significa che è qualcosa di davvero nuovo: cosa piuttosto incredibile, dopo decenni di ricerca di successioni di interi. I primi suoi termini sono

1, 2, 1, 3, 2, 1, 4, 2, 3, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 6, 2, 4, 3, 5, 1, 7, 2, 5, 4, 3, 6, 1, 8, 2, 6, 4, 5, 3, 7, 1, 9, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8, 1, …

dove ho scritto alternativamente in corsivo e grassetto i numeri delle sottosequenze per riconoscerli meglio. Riuscite a vedere come queste sottosequenze S(n) sono generate? In pratica il primo termine di S(n) è sempre n e l’ultimo è 1; a partire da S(3) i numeri in mezzo sono quelli di S(n−2) a cui si somma 1 e che vengono scritti in ordine inverso. Quindi se S(5) è (5,2,3,4,1) noi scriviamo (6,3,4,5,2), lo rovesciamo in (2,5,4,3,6), gli mettiamo in cima 7 e in fondo 1 e otteniamo S(7). Ma possiamo anche continuare per induzione a costruire quadrati contenenti la sequenza pulsar! Per passare per esempio da 5 a 6 caselle, aggiungiamo una striscia verticale per la spirale e la striscia orizzontale che completa il quadrato: poi sommiamo 1 a tutti i numeri della spirale (nella figura sotto li vedete in rosso), completiamo la spirale con i numeri per formare un quadrato latino (sono in blu nella figura) e infine aggiungiamo S(5) in basso (in verde). Da qui potete facilmente verificare le varie proprietà accennate sopra: esiste un’unica successione, perché c’è solo un modo per riempire righe e colonne: il primo valore è sempre n (perché nell’antipulsar della spirale è 1) e l’ultimo 1 (perché nell’antipulsar è n), e così via.

Quando eravamo più giovani e non avevamo figli, ci divertivamo a indovinare i santi che vedevamo raffigurati: di solito c’è un particolare che li fa riconoscere facilmente. Stavolta abbiamo fallito miseramente. L’unico che abbiamo riconosciuto è san Carlo Borromeo a sinistra, ma qui avevamo il vantaggio di avere scoperto che si era fatto anche un giro in alta val Brembana e quindi la cosa era immaginabile. E gli altri? Riuscite a indovinarli prima di continuare a leggere?

A destra c’è sant’Antonio abate, che avremmo dovuto riconoscere dall’uccellino vicino a lui: prima di san Francesco era lui che era raffigurato con gli animali, anche se l’ho sempre associato ad asini e vacche. La Madonna, essendo nera, è quella di Loreto; infine a destra la gamba con la piaga avrebbe dovuto farci subito pensare a san Rocco, altro personaggio molto venerato nelle montagne. Lì ammetto di essere rimasto spiazzato dal suo essere vestito da laico (del Seicento, ma questo è normale). Mi sa che devo rimettermi a studiare.

Quali sono i guai con l’IA, secondo Schwichtenberg? Il primo e più banale è quello delle allucinazioni. Già prima degli LLM correggere le cazzate scritte da qualcuno costava dieci volte tanto la fatica di scriverle; ora questo rapporto è cresciuto di un fattore 100, perché far scrivere a un LLM un testo costa praticamente zero. Posso dire che con Claude dirgli esplicitamente nelle preferenze di non inventare nulla aiuta abbastanza, ma bisogna sempre essere con gli occhi aperti. Il secondo sono le frasi riempitive che non danno nessuna informazione. In un report che tanto i capi non leggeranno questo non è un problema, ma in altri casi sì… perché noi umani siamo abituati a cercare sempre un senso in quello con  cui abbiamo a che fare. Avete presente la pareidolia? Ecco. Schwichtenberg fa l’esempio più classico: l’analisi automatica del significato di quanto l’inviato imperiale Lord Dorwin aveva detto in uno dei romanzi del ciclo della Fondazione di Asimov. Fatta tutta l’analisi, il risultato finale è stato zero. Segue poi la mancata conoscenza della realtà: Schwichtenberg afferma che oltre alla conoscenza proposizionale c’è anche quella prospettica, procedurale e partecipatoria – sono andato a cercare: l’ha enunciato John Vervaeke – e almeno la seconda e la quarta direi che manchino attualmente all’IA.

Gli ultimi due punti sono più filosofici ma probabilmente i più interessanti. Guardate la foto qui a destra, dove si è chiesto a un’IA di migliorare l’immagine pixelata. D’accordo, stiamo parlando di un esperimento fatto nel 2020, quindi più o meno nel giurassico: oggi forse il risultato sarebbe diverso; ma il concetto resta. Schwichtenberg dice “l’IA ci rende stupidi”, io preferisco dire che l’IA prende un concetto e te lo sterilizza, portandolo a un risultato che appare perfezionato ma non è quello che ci voleva. Mi ritrovo perfettamente quando lui confessa che quasi sempre scopre che l’idea dalla quale era partito per scrivere un pezzo non aveva senso, ma di solito mentre scrive, oltre che accorgersene, trova altre tre nuove idee. Certo, gli LLM quando entrano in “modalità ragionamento” imitano questo modo di operare, perché usano quello che hanno scritto come ulteriore input: ma per costruzione non possono ottenere nulla di nuovo, o meglio se lo fanno sono praticamente certe di arrivare a un’allucinazione. Noi umani (ok, tranne molti di quelli che scrivono sui social network) abbiamo invece un controllo inconscio che ci porta a fermarci e riprocessare tutto da un altro punto di vista, per vedere se l’idea iniziale non regge. Non avete idea di quanti post io abbia terminato in modo opposto a quanto pensassi all’inizio! Infine c’è il fatto che l’IA ti toglie la gioia di fare. Come scrivevo all’inizio, non c’è nulla di male a usarla per scrivere un report aziendale, a meno che voi non proviate un frisson nello sciorinare ovvietà ed edulcorare i pessimi dati che avete davanti. Ma se mi metto a scrivere un libro o anche soltanto un post io lo faccio perché mi piace farlo. Un’IA può darmi delle idee (nel caso del libro, ovviamente: mi verrebbe da ridere a dirle “mi consigli qualcosa su cui scrivere?”) ma poi la parte davvero divertente, anche se a volte frustrante, è mettersi a tradurre i pensieri in un flusso più o meno lineare. D’accordo, io sono quello che al liceo scriveva direttamente i temi in bella copia e li consegnava ben prima della fine del tempo: ma stiamo appunto parlando di creatività. Se uno non ama scrivere, allora usare un LLM non toglie gioia sempicemente perché non ce n’era già all’inizio.

Riusciranno i modelli IA a superare questi limiti? Secondo me con le architetture attuali no: vedremo che succederà.

Nella figura qui sotto vedete uno schema 5×5 con un certo numero di caselle cerchiate; queste caselle formano una spirale. Riuscite a posizionare i numeri da 1 a 5 nello schema, in modo che ogni riga e ogni colonna contenga cinque numeri tutti diversi, e la spirale abbia un 1, due 2, tre 3, quattro 4 e cinque 5?

(trovate un aiutino sul mio sito, alla pagina https://xmau.com/quizzini/p812.html; la risposta verrà postata lì il prossimo mercoledì. Problema da Fiddler on the Proof.)

Le chiese trattate sono soprattutto quelle fino al 1800; per le successive un’appendice dà qualche informazione su quelle che gli autori hanno ritenuto essere più interessanti da un punto di vista architettonico.

Maria Teresa Fiorio, Le chiese di Milano : Edizione illustrata, Electa 2008², pag. 493, ISBN 9788837037635
Voto: 4/5

Il guaio è che ormai le ricerche, non solo attraverso Google e amici ma anche nei singoli siti, funzionano tutte così, nel senso che non funzionano. Un classico caso di enshittification: siamo costretti a vederci una quantità di pubblicità che non c’entra nulla con il nostro risultato, tanto che spesso preferisco fare una ricerca chiedendo al chatbot e sperando in bene. Almeno una volta la ricerca di base faceva già schifo, ma lavorandoci un po’ riuscivo a trovare quello che cercavo; adesso appunto una ricerca consiste nel lanciare il sasso all’LLM, valutare il risultato, vedere se si può aggiungere qualche altra informazione per raffinarlo e sperare in bene. Evidentemente non è previsto che uno debba cercare qualcosa per conto suo.

Ultimo aggiornamento: 2026-08-06 15:12