Una nuova intelligenza artificiale rileva le nostre emozioni scansionandoci con le onde radio

Secondo una nuova ricerca pubblicata da PLOS One, gli ingegneri della Queen Mary University di Londra hanno insegnato a una nuova rete neurale come interpretare automaticamente determinate emozioni umane, analizzando le persone con le onde radio e cogliendo segnali emotivi come i cambiamenti nel loro battito cardiaco.

Si tratterebbe dunque di una specie di empatia artificiale, un algoritmo capace di rilevare sentimenti come paura, disgusto, gioia e rilassamento con una precisione del 71%.

È tutt’altro che una macchina perfetta, ma è già abbastanza impressionante da poter trovare un uso reale nelle nostre vite.

L’algoritmo è addestrato per rilevare i cambiamenti nel battito cardiaco di una persona e interpretarli come sentimenti specifici, secondo Defense One. La rivista, occupandosi principalmente di questioni militari, era molto interessata a sapere se il sistema possa essere utilizzato in un contesto indagativo, ma l’autore principale e ingegnere della Queen Mary Yang Hao ha detto che non era proprio questo il punto.

“Per quanto riguarda le sue implicazioni per… la sicurezza nazionale, sono necessarie ulteriori ricerche, proprio come altre questioni riguardanti l’etica e l’uso responsabile di questa tecnologia”, ha detto Hao a Defense One.

Ovviamente, la precisione del 71% non è il massimo, ma la ricerca mostra che la rete neurale supera in modo significativo altre architetture di intelligenza artificiale meno sofisticate.

Ad esempio, un algoritmo di apprendimento automatico più tradizionale ha indovinato l’emozione solo il 40% delle volte circa, secondo lo studio.

Quindi, anche se non abbiamo macchine in grado di comprendere l’esperienza complessa e soggettiva delle emozioni umane, ci stiamo almeno avvicinando agli strumenti che ci aiutano a decodificarle.

E poi, diciamocelo, ci sono persone della nostra vita con capacità emotive molto inferiori.

Un nuovo algoritmo ideato dalla IBM può prevedere chi si ammalerà di Alzheimer, vediamo come

Un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale costruito da IBM potrebbe essere in grado di aiutare i medici non solo a diagnosticare ma anche a prevedere l’insorgenza della malattia neurogenerativa nota come Alzheimer, anni prima che inizino ad emergere i sintomi.

Come spiega un articolo del New York Times, tutto quello di cui ha bisogno l’algoritmo è leggere qualcosa scritta dalle persone che deve analizzare.

Confrontando i campioni di scrittura dei partecipanti a uno studio nel corso degli anni, infatti, un algoritmo è stato in grado di prevedere l’insorgenza dell’Alzheimer con molti anni in anticipo e con una precisione del 75%, offrendo ai medici un potenziale nuovo strumento per individuare questa malattia e altre gravi condizioni neurodegenerative molto prima di quanto non sarebbero altrimenti riusciti a fare.

L’algoritmo ha esaminato i dati di uno studio neurologico con 270 partecipanti ai quali è stato chiesto, tra le altre cose, di descrivere vividamente ciò che stava accadendo in una semplice immagine più volte nel corso degli anni.

Secondo la ricerca pubblicata sulla rivista The Lancet, l’algoritmo, basandosi solo su questi campioni, ha imparato a identificare schemi come un linguaggio sempre più ripetitivo, degli errori di battitura o delle parole mancanti come segni di malattia neurodegenerativa.

Ora che è stato testato sull’Alzheimer, il team IBM prevede di andare avanti e testare l’algoritmo anche per altre condizioni neurologiche, secondo il New York Times.

Si tratta del primo studio che riesce a individuare questa malattia in persone completamente sane, potrebbe essere davvero una svolta per le ricerche in questo specifico campo della neurologia.

Gli ingegneri del MIT hanno creato un’intelligenza artificiale capace di progettarsi i propri robot

Uno degli incubi peggiori per quello che riguarda la tecnologia è la rivolta dei computer contro l’umanità: questa distopia l’abbiamo vista in decine di film eppure questo non ha fermato gli scienziati del MIT dal creare RoboGrammer, un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di progettare i propri robot.

Per fortuna, RoboGrammer ha ancora bisogno di una mano da parte dell’umanità, riferisce ExtremeTech, e non può produrre nulla da solo, quindi una rivolta delle macchine contro di noi rimane improbabile.

Ma l’algoritmo costruito dal MIT è particolarmente abile nel progettare il corpo ideale per un dato insieme di condizioni, diventando uno strumento prezioso per i robotisti che necessitano di idee nuove.

Gli ingegneri del MIT hanno testato RoboGrammer in un ambiente virtuale in cui le sue creazioni dovevano attraversare terreni specifici e complessi.

Al suo primo tentativo, RoboGrammer ha costruito per lo più robot senza senso con le parti virtuali che gli erano state date.

Ma con un po’ di guida umana – principalmente grazie al fatto che gli ingegneri si sono ispirati agli artropodi del mondo reale – l’algoritmo è stato in grado di ottimizzare il robot da creare sulla base del compito da svolgere.

Ad esempio, ha costruito un corpo simile a una lucertola per un terreno liscio, quindi ha reso il suo corpo più rigido quando ha dovuto attraversare gli spazi vuoti nel pavimento. Per una superficie ghiacciata, ha progettato un corpo simile a un tricheco che si è tirato in avanti con due braccia e poi è scivolato.

Il capo del progetto e scienziato informatico del MIT Allan Zhao ha detto a ExtremeTech che RoboGrammer potrebbe non essere in grado di progettare tutti i dadi e i bulloni di un robot completo, ma può fornire agli ingegneri umani idee su come affrontare un determinato progetto di robotica da una nuova angolazione piuttosto che costruire lo stesso vecchio design.

Un algoritmo del MIT riesce a rivelare la presenza del Covid-19 grazie al suono della tosse con una percentuale di successo altissima

È impressionate la precisione con cui il nuovo algoritmo del MIT è in grado di determinare se le persone hanno o meno il COVID-19 ascoltandole tossire.

L’algoritmo, che i ricercatori hanno addestrato utilizzando il suono di decine di migliaia di colpi di tosse registrati nel corso della pandemia, ha un tasso di successo del 98,5% tra i pazienti a cui era già stato diagnosticato il COVID-19, riporta BBC News.

Se non hanno altri sintomi oltre alla tosse, la percentuale di successo sale al 100%.

Come spiega BBC News, l’obiettivo di questo algoritmo non è quello di sostituire un vero e proprio test di laboratorio, ma di servire da controllo, per esempio prima che una persona incontri un gruppo o partecipi a un evento.

Da quando è scoppiata la pandemia, sono stati diversi i team di scienziati che hanno cercato di diagnosticare il Coronavirus tramite la voce.

A marzo, gli scienziati della Carnegie Mellon University hanno creato un’app, il COVID Voice Detector che scansiona i segni di COVID-19 nei suoni delle persone che tossiscono e recitano l’alfabeto. A luglio, lo sviluppatore sanitario Sonde ha creato una App chiamata Sonde One che chiede solo agli utenti di dire “ahhh” per stimare il rischio che avessero preso il Coronavirus.

Ma l’algoritmo del team del MIT, descritto nella ricerca pubblicata sull’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, sembra offrire un risultato molto più accurato.

Non c’è niente di speciale nell’algoritmo, a parte il fatto che gli scienziati del MIT hanno messo le mani su carichi e carichi di dati con cui allenarlo e perfezionarlo.

Mesi fa, l’algoritmo aveva una percentuale di successo paragonabile a quella di quelle altre app: bisognava solo renderlo più robusto.

Una nuova causa sostiene che Youtube non è riuscita a supportare i moderatori di contenuti che guardano e rimuovono video inappropriati o violenti caricati sul sito

Youtube è di nuovo nei guai. Questa volta, la causa è stata intentata da un ex moderatore di contenuti che afferma di aver dovuto guardare video di decapitazioni, sparatorie, abusi sui minori e altri contenuti inquietanti prima di rimuoverli dal sito di video, senza che gli fosse affiancato un sostegno psicologico di qualche tipo.

Secondo quanto riportato da NBC News, a causa di questa assenza di supporto medico, l’ex moderatore ha avuto incubi, attacchi di panico e non è più riuscito a stare in aree affollate.

L’accusatore anonimo, che come altri moderatori era stato fornito a Youtube da un’altra azienda, sostiene che i team di moderazione erano talmente a corto di personale che molto spesso i lavoratori dovevano superare le quattro ore al giorno raccomandate per la scansione di video violenti, arrivando a guardare tra i 100 e i 300 video al giorno, con pochissimo margine di errore.

Nel frattempo, la causa afferma che i “Wellness Coach” di YouTube a disposizione dei moderatori di contenuti lavoravano solo per un numero limitato di ore e non erano effettivamente autorizzati a offrire consulenza medica, lasciando i moderatori a trovare da soli, e quindi anche pagare, la propria assistenza sanitaria psicologica.

La causa fa eco ad altre cause legali di moderazione dei contenuti simili, intentate contro Facebook, mostrando ulteriormente la presenza di una grande problematica nel merito di come l’industria tecnologica regola e gestisce i contenuti generati dagli utenti.

Il problema non scomparirà presto, anche perché YouTube prevede di fare sempre più affidamento sui moderatori umani dopo che il suo sistema algoritmico di moderazione dei contenuti ha commesso tantissimi errori.

E, allora, visto che è così difficile trovare una strategia migliore, sarebbe il caso di offrire maggiore tutela ai moderatori dei contenuti.

Assumerli, pagarli bene e fornire loro benefici e supporto per la salute mentale.

Fino a quanto l’intelligenza artificiale non sarà pronta per assumere il controllo del giudizio umano sulla sorveglianza di contenuti orribili, qualcuno dovrà farlo.

La più famosa app di incontri vuole accoppiare le persone in base alla loro strategia di sopravvivenza a una catastrofe

Tinder è un’applicazione di matchmaking, che permette alle persone di scegliersi, di chattare, di incontrarsi, in modo da avere sempre la possibilità di trovare compagnia, in qualsiasi parte d’Italia e degli altri 195 paesi al mondo in cui funziona. Visto il grande uso che se ne fa, si direbbe che funziona molto bene quest’app, ma i suoi sviluppatori sono sempre alla ricerca di nuove opzioni per attirare altri utenti.

E così stanno lanciando una specie di gioco d’avventura che si chiama Swipe Night, una storia settimanale che vedrà i partecipanti messi di fronte a scelte difficili, ambientate in uno scenario fittizio di fine mondo e, come racconta Wired, Tinder poi utilizzerà quelle scelte per accoppiare le persone in base alle loro strategie di sopravvivenza a un’apocalisse.
Il team Z, ovvero la divisione di Tinder che si occupa di attirare i membri della generazione Z verso l’uso dell’app, ha pensato che fare un evento a tema ‘apocalisse’, visti i tempi che corrono, avrebbe fatto breccia nell’attenzione di un pubblico più giovane che sta crescendo in un mondo che sembra già essere sull’orlo del collasso.

L’evento settimanale Swipe Night ha lo scopo di coinvolgere le persone facendole giocare, ma sempre con l’obiettivo di farlo per arrivare ad avere un appuntamento, visto che quello che succede nel gioco potrebbe anche segnare l’inizio di qualche conversazione. In ogni caso, come dice Wired, «il nuovo algoritmo di abbinamento verrà sovrapposto ai filtri preesistenti, come le preferenze per età, sesso e localizzazione».

Chissà se funzionerà, staremo a vedere.

Arriva un’intelligenza artificiale per scansionare i messaggi e capire se quello con cui stai chattando è un potenziale compagno

Se i muri potessero parlare, se potessero parlare le sedie dei bar e le tazze di caffè racconterebbero quante volte sentono coppie di amici che parlano tra di loro di messaggi che si sono scambiati con qualcuno e che li analizzano insieme, per capire che cosa vuol dire quella conversazione, se c’è un interesse sentimentale, se sembra la chat di due che stanno flirtando o che diventeranno amici. 

Per questo è molto interessante che arrivino delle app che sfruttano l’intelligenza artificiale per dare una risposta all’annosa domanda che ci affligge: «Ma secondo te stiamo flirtando?».
Ci sono applicazioni di ogni tipo per quanto riguarda gli affari romantici, ma di certo questa è la più bizzarra e forse anche la più rischiosa visto che è rischioso usare un’intelligenza artificiale per esaminare i testi, dal momento che la comprensione della lettura è storicamente una delle sue aree più deboli.

Comunque, l’app in questione, che si chiama Mei, analizza le conversazioni testuali avvenute tra due persone via messaggio e fornisce un «punteggio di compatibilità» con il potenziale compagno.

Lo sviluppatore di Mei, Es Lee, ha detto a Wired che voleva aiutare le persone a capire il sottotesto delle conversazioni che avvengono tramite messaggio, addestrando un algoritmo su migliaia di testi che sono stati annotati per chiarire cosa le persone si stessero realmente dicendo. Il suo interesse per questa tematica è nato dopo che ha visto un suo amico sconcertato di fronte al comportamento di una donna, che era sparita dopo un appuntamento romantico: prendendo il telefono dell’amico, Lee si era accorto che lui doveva aver frainteso il sottotesto delle loro conversazioni.

Una ricercatrice chiede online foto di peni per testare la capacità di un’intelligenza artificiale di riconoscerli e provare a rendere la rete più sicura

La gestione della sessualità online è molto controversa: la maglia della rete è abbastanza larga da far passare molte foto di nudi non richiesti, da far fiorire il revenge porn e da permettere varie modalità di molestie sessuali. Per questo è molto interessante il tentativo di una ricercatrice, che ha lanciato un account Twitter che si chiama «ShowMeYourD» (ovvero: «Mostrami il tuo Pene»), che aveva dietro una semplice richiesta: avere un’immagine consensuale dell’organo maschile di volontari, da poter usare in maniera esclusivamente legale, ovvero per la scienza. L’obiettivo è quello di usare le foto di molti peni per testare un algoritmo in grado di filtrare automaticamente queste immagini e rendere la maglia della rete un poco più stretta. 

Si chiama Kelsey Bressler la ricercatrice dietro a questo progetto ed è una sviluppatrice e attivista, che si batte da tempo contro le molestie su internet – precedentemente era nel gruppo anti-revenge porn Badass.
Ha spiegato che il suo obiettivo è quello di ispirare Twitter e altre piattaforme a dare agli utenti il potere di controllare quali tipi di contenuti stanno ricevendo. Dopo aver creato questo profilo Twitter, Bressler è stata sommersa di foto che ha usato per addestrare il filtro, allargando sempre di più la libreria di foto di peni esistenti, in modo da assicurarsi che nient’altro scivoli attraverso le maglie della rete.

E a quanto pare l’esperimento sta funzionando, visto che Bressler ha twittato diverse ore dopo, per dire che fino a quel momento solo un pene, tra i molti che erano stati inviati, era riuscito a passare indenne attraverso il nuovo filtro – ma solo perché era parzialmente oscurato.

I ricercatori hanno addestrato una rete neurale con il jazz, ma ne è venuto fuori un risultato terrificante

Una coppia di musicisti si è trasformata in una coppia di programmatori per capire che cosa avrebbe fatto una rete neurale se si fosse trovata di fronte al jazz e così ha usato un disco di John Coltrane per addestrarla.
Il risultato è interessante perché ci fa capire, in maniera provocatoria, che cosa può succedere quando un algoritmo decostruisce un pezzo di arte generata dall’uomo e poi lo riassembla in qualcosa che un essere umano non creerebbe mai.

La musica prodotta dall’algoritmo, che viene trasmessa in streaming, in diretta per 24 ore al giorno, è sorprendente: se si prova ad ascoltarla, per alcuni minuti produrrà davvero una sorta di free jazz dal suono plausibile, ma a un certo punto, arriveranno strani suoni, tamburi, rumori, trilli, suoni di corni cacofonici e inascoltabili. Una cosa terrificante.
Se dovessimo pensare che questo ci dice come l’intelligenza artificiale consideri il jazz, il jazz ne uscirebbe davvero malissimo. D’altronde, sappiamo ancora molto poco degli sviluppi futuri sull’applicazione di questi algoritmi e di come saranno gli ibridi umani.

I responsabili del progetto si chiamano Dadabots e sono nati da una collaborazione tra i programmatori CJ Carr e Zack Zukowski, che si sono già occupati in passato di esprimenti di questo genere: nel 2017 avevano generato un intero album black metal  usando l’intelligenza artificiale e, all’inizio di quest’anno, hanno creato un algoritmo che trasmette death metal sempre secondo gli stessi dettami; in passato avevano anche sperimentato altri generi, dal pop anni ’60 al punk rock.

Insomma, questo jazz è qualcosa di estremamente diverso da quello che abbiamo mai sentito prima. La prossima volta che qualcuno ci accuserà di non capire questo genere musicale potremo sempre rispondere: «Beh, se è per questo non lo capiscono nemmeno le intelligenze artificiali!».

Un nuovo algoritmo di apprendimento automatico può seguire i nostri movimenti attraverso una parete

È sempre stato presente, nell’immaginario della ricerca, il sogno di riuscire a vedere attraverso un muro e, negli ultimi anni, gli scienziati ci erano anche un po riusciti – si trattava di una tecnologia che utilizzava il Wi-Fi per percepire le persone attraverso i muri ma che aveva, però, un segnale di ritorno davvero scarso. Ora, invece, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo algoritmo di apprendimento automatico che non solo rileva i movimenti delle persone, ma modella anche ciò che stanno effettivamente facendo, grazie alla composizione di una figura stilizzata che ricrea la posa e i movimenti della persona. «Vedere» attraverso i muri, infatti, non vuol dire vedere effettivamente.

Il sistema, soprannominato RF-Pose, rimbalza i segnali Wi-Fi attraverso le pareti e le persone dall’altra parte, e analizza i modelli al loro rientro. Da questi blob di segnali riflessi, la tecnologia è in grado di ricostruire una figura stilizzata 2D. Ovviamente, la figura non ha una faccia, quindi se il sistema non ti ha mai visto prima, non saprà chi sei – ma, dopo che 100 partecipanti hanno addestrato l’IA, il sistema è riuscito a identificare correttamente chi era chi l’83% delle volte, basandosi sullo stile di movimento.

Gli scienziati che stanno dietro a questa nuova tecnologia sperano che migliorerà l’assistenza alle persone con malattie neurodegenerative come l’Alzheimer o il Parkinson e agli anziani nelle strutture di assistenza e sperano anche che permetterà anche di riuscire a studiare meglio queste condizioni. Inoltre, RF-Pose potrebbe anche aiutare nel controllo della sicurezza da parte della polizia – che potrebbe dire se qualcuno dall’altra parte di un muro è in possesso di un’arma piuttosto o no – anche se i ricercatori hanno detto che sperano di concentrare i loro sforzi nelle applicazioni mediche.