Levysoft's tumblelog

[…] le vendite di CD negli Stati Uniti sono comunque aumentate, registrando una crescita del 6,7%” riferisce The Verge spiegando che a quanto pare alcune persone non acquistano i CD per ascoltarli ma che quasi la metà degli acquirenti della Generazione Z e dei Millennial che comprano CD non possiede un lettore CD.

Il CD è stato “ricontestualizzato”: siamo passati da un formato audio funzionale a “oggetti da collezione accessibili”, spiega ancora Luminate. “Questo comportamento sottolinea che per le generazioni più giovani l’atto di acquistare musica in formato fisico è qualcosa legata al possesso estetico e al supporto finanziario diretto dell’artista, scelta alla quale attribuiscono valore pari all’ascolto della musica contenuta nel prodotto stesso”.

Negli USA le vendite complessive di album fisici — vinili, CD e musicassette — sono aumentate, registrando una crescita del 7,8% rispetto all’anno precedente. Le vendite di vinili si sono attestate a 21,8 milioni di unità, mentre quelle delle audiocassette hanno raggiunto circa 205.000 unità. Le maggiori vendite di vinili confermano una tendenza che vede questo formato superare i CD, un trend che dura ormai da qualche anno.

Il fascino dei vecchi supporti

Il ritorno dei supporti fisici — sia analogici come vinili e cassette, sia digitali come i CD — è uno dei fenomeni più interessanti della cultura pop recente. A prima vista può sembrare un paradosso: perché spendere soldi per oggetti ingombranti quando abbiamo tutta la musica del mondo a portata di click su Spotify o Apple Music?

Tra i motivi che spiegano questa tendenza: il fascino dell’analogico (per quanto riguarda CD e cassette, un’esperienza sensoriale ed estetica che il digitale non può replicare), la volontà di possedere un oggetto fisico (l copertina di un vinile a è un’opera d’arte visiva: possederla ed esporla in casa è diventato un forte elemento di identità culturale e di arredamento), il rituale dell’ascolto (prendere il disco, posizionare la puntina, girare il lato a metà album…)

La “riscossa” dei CD Audio

Se il vinile non ha mai smesso di crescere negli ultimi anni, la vera sorpresa recente è il ritorno del CD, che sta vivendo una seconda giovinezza per ragioni diverse: accessibilità economica (formato ideale per chi vuole possedere la copia fisica di un album senza spendere una fortuna), collezionismo (si pensi alle varie edizioni dei CD di Taylor Swift o Billie Eilish), alta fedeltà senza compromessi A differenza dello streaming standard, il CD offre una qualità audio digitale pura e non compressa (Lossless). Per gli audiofili, è il modo più fedele per ascoltare la musica così come è stata registrata in studio.

Il paradosso della Generazione Z

[…] 

Ma per trovare il libro che rappresenta il vero atto di nascita della cucina italiana bisogna risalire nel tempo fino al Duecento e approdare alla corte di Federico II, dove nasce il Liber de Coquina, un manoscritto contenente il più antico ricettario medioevale dell'Occidente. Con il Liber l'imperatore vuol mostrare a tutta Europa che tra Napoli e Palermo si fa la miglior cucina del mondo. Nel ricettario si trova, di fatto, la più antica raccolta dei fondamentali della nostra gastronomia. Gnocchi, ravioli, vermicelli, orecchiette, cavatelli, pasta alla genovese, pasticcio di lasagne, parmigiana, crespelle, pesci e verdure alla scapece o in carpione, alici fritte. Anche le uova e le sarde vengono farcite come si fa ancora oggi nel Belpaese. E c'è persino la ricetta dei broccoli saltati in padella con aglio e olio di cui il sovrano, con buona pace di Apicio, era ghiottissimo.

Nei secoli successivi la cucina cambia molto anche per effetto delle scoperte geografiche e dell'arrivo di prodotti esotici come pomodoro, peperoni, patate, fagioli, cacao e caffè. Una vera rivoluzione alimentare che si riflette nei ricettari celebri. Come quelli cinquecenteschi di Bartolomeo Scappi e Cristoforo di Messisbugo. E soprattutto quelli seicenteschi come Lo scalco alla moderna di Antonio Latini, partenopeo e in parte marchigiano, il primo a usare il pomodoro.

[…] "Le rotaie d'acciaio si dilatano con il calore estremo", ha affermato Rod Doerr , responsabile della sicurezza. "Quando l'acciaio non ha spazio per espandersi, può spostarsi lateralmente e creare quello che chiamiamo un disallineamento termico."

Ancoraggi, elementi di fissaggio e manutenzione regolare rimangono i metodi principali con cui Union Pacific gestisce questo potenziale rischio. Ma su una rete di 32.000 miglia, i team sono costantemente alla ricerca di ulteriori soluzioni per ridurre il calore e le sollecitazioni sulle rotaie stesse.

La risposta: combinare le tecniche ferroviarie europee con le pratiche autostradali statunitensi.

"Ci siamo ispirati alla segnaletica stradale", ha detto Doerr. "Utilizzando un camion su rotaia e una pistola a spruzzo, applichiamo vernice bianca su entrambi i lati della rotaia."

L'idea è semplice: riflettendo la luce solare, la vernice bianca abbassa la temperatura superficiale del binario.

Installare KOreader su un Kobo.

KOreader risolve quasi tutti i fastidiosi problemi del firmware di Kobo, che, francamente, è pessimo. L'interfaccia utente è mal organizzata (perché diavolo è così difficile accedere alla modalità notturna?!), si bloccava di continuo (proprio come succedeva circa 10 anni fa...) e il cambio di pagina è incredibilmente lento, un miglioramento pressoché nullo rispetto ai Kobo di vecchia generazione. Offre anche il supporto per le biblioteche remote e una serie di altre funzionalità. L'interfaccia non è delle più pulite, ma ha molte più funzioni.

Non ho mai capito come mai il mio Kobo, molto più recente, sia lento quanto il mio primo lettore Kobo di oltre 10 anni fa, né perché entrambi si blocchino piuttosto spesso e debbano essere riavviati.

[…] Man mano che l'intelligenza artificiale automatizza sempre più la programmazione, gli sviluppatori possono dedicare più tempo ad attività di sviluppo software di alto livello, tradizionalmente riservate agli ingegneri senior, come la definizione dell'architettura tecnica e la partecipazione alla definizione dei requisiti di prodotto.

[…] Così come l'intelligenza artificiale sta trasformando molti sviluppatori specializzati (come quelli frontend, backend, mobile, ecc.) in sviluppatori full-stack, sto notando i primi segnali che indicano come stia trasformando anche molti altri professionisti del marketing in marketer full-stack.

Thinking Machines Lab ha lanciato Inkling , il suo primo modello di intelligenza artificiale, rendendolo open-weight e scommettendo sul fatto che le aziende vorranno un'IA personalizzabile piuttosto che semplicemente noleggiarla da una manciata di laboratori all'avanguardia.

Dettagli:

Inkling è un modello misto di esperti a pesi aperti con 975 miliardi di parametri totali e 41 miliardi di parametri attivi per attività, che consente agli sviluppatori di scaricarlo, ottimizzarlo e implementarlo per i propri casi d'uso.

Il modello è stato addestrato su 45 trilioni di token, comprendenti testo, immagini, audio e video. Sebbene sia in grado di effettuare ragionamenti su tutte e quattro le modalità, attualmente genera solo output testuali, inclusi codice e dati strutturati.

Thinking Machines afferma che Inkling è progettato per fornire risposte più calibrate , inclusa l'espressione dell'incertezza quando appropriato, e consente agli utenti di regolare lo sforzo di ragionamento per bilanciare velocità e prestazioni.

Secondo la piattaforma di benchmarking sull'IA Artificial Analysis , Inkling debutta con un punteggio di 41 nell'Artificial Analysis Intelligence Index. Questo lo rende il modello open-weights leader tra quelli sviluppati da un laboratorio statunitense.

Anziché presentare Inkling come il modello più potente del settore, l'azienda afferma che il suo obiettivo è creare una base flessibile che le organizzazioni possano adattare attraverso la sua piattaforma di personalizzazione, Tinker.

I pesi completi sono disponibili su Hugging Face .

Le lettere che scriviamo non sono forme astratte. Sono il risultato di un processo evolutivo millenario. Un testimone, tramandato attraverso cento generazioni, e che porta con sé l'influenza di ognuna di esse.

Un giorno, tremilacinquecento anni fa, qualcuno incise un'immagine nella pietra arenaria della miniera in cui lavorava. Forse era una di quelle giornate lente e calde di fine estate, o forse il vento sollevava polvere. Forse ascoltavano il tintinnio dello scalpello sulla roccia, il suo eco che si sovrapponeva alle voci degli amici. L'immagine che incisero era un semplice schizzo della testa di un bue, forse il loro animale, che li aspettava a casa. Sapevano che ancora oggi se ne sarebbe parlato?

Nella loro lingua, la parola per bue era aleph, e l'immagine rappresentava il primo suono di quella parola, la a. Da allora a oggi, innumerevoli altre mani hanno modificato la forma di quel simbolo a forma di testa di bue, scrivendolo a modo loro, finché non è diventato irriconoscibile e l'animale quasi dimenticato. Ma la lettera rimane: è la A.

Nel carattere tipografico che state leggendo ora, la forma della A non è simmetrica. Il lato sinistro e la barra orizzontale sono sottili, mentre il lato destro è spesso e le sue "zampe" si allargano trasformandosi in grazie. Anche questo è opera di qualcuno, molto tempo fa in quella catena evolutiva.

Nell'antica Roma, tenendo un pennello piatto nella mano destra, uno scriba poteva tracciare un tratto più pulito iniziando e terminando con un breve tratto orizzontale; questa fu l'origine del carattere serif. Inoltre, per loro era meno comodo ruotare il polso per mantenere il pennello sempre rivolto nella direzione di avanzamento, quindi avrebbero trovato più facile tenerlo con una certa angolazione, creando tratti di diverso spessore: più spessi quando lo tiravano verso il basso e verso destra. Le nostre lettere presentano ancora oggi questa stessa modulazione del tratto. Chissà se chi dipingeva le insegne sapeva che la sua idea sarebbe sopravvissuta alla sua civiltà?

Il libro omonimo di Edward Catich è una vera e propria lezione magistrale su come collegare la grammatica visiva dei caratteri tipografici alle sue radici organiche nella calligrafia.

Quando affidiamo la progettazione all'intelligenza artificiale generativa, eliminiamo l'elemento umano dal processo. Quando chiediamo a Midjourney di disegnare un bue, non pensa a casa. ChatGPT non inventerà mai una nuova tecnica di calligrafia, perché non ha polsi che possano provare disagio. Uno strumento che ci protegge dalla fatica del lavoro è allettante, ma se non sperimentiamo questa fatica, non cambieremo mai il nostro lavoro.

La scrittura che usiamo, il substrato stesso della nostra cultura, è il risultato di un processo più antico di quanto possiamo comprendere. Chi siamo noi per decidere che questo processo sia terminato? Che il tempo dell'invenzione e dell'apporto umano sia finito e che ogni lettera creata d'ora in poi debba essere una rivisitazione di ciò che è venuto prima?

Gli strumenti di intelligenza artificiale percepiscono la realtà come un insieme finito di dati, aggiornati al 2021 circa: le ombre sulla parete della caverna di Platone. Al momento sono molto bravi a creare marionette d'ombra, ma non possono vedere il mondo esterno.

Se permettiamo a questi strumenti di dettare la nostra cultura visiva, dobbiamo accettare che essa verrà vetrificata da macchine che considerano pochi miliardi di pagine web equivalenti alla totalità dell'esistenza umana. Io non lo accetto. Come osiamo abbandonare così tante tradizioni, persone, idee e sfumature, semplicemente perché sono sottorappresentate nei dati di addestramento?

Non ci sono abbastanza buoni caratteri tipografici. Così come avremo sempre bisogno di nuova musica e nuovi libri, avremo sempre bisogno anche di nuovi caratteri tipografici per esprimere la nostra prospettiva in continua evoluzione sul mondo. Ma, oltre a questo, ci sono lingue supportate solo da una minima parte dei caratteri tipografici attualmente disponibili. Ci sono culture la cui esperienza della tipografia è limitata a uno sguardo attraverso una serratura. L'intelligenza artificiale non aprirà mai la porta a queste culture: non ci sono abbastanza dati di addestramento. E senza un'industria tipografica fiorente, in grado di supportare e incoraggiare nuovi designer con nuove idee e competenze locali, non ci sarà mai. Se la quota di mercato dell'intelligenza artificiale diventerà troppo grande, la porta resterà chiusa per sempre.

Non sono diventato un designer di caratteri tipografici per la fama o per le Ferrari. È un lavoro lento, difficile e inaffidabile. Si può guadagnare da vivere, ma è molto probabile che non ci si riesca.

Sono diventato un designer di caratteri tipografici perché mi stanno a cuore i caratteri e perché voglio lasciare il panorama della tipografia migliore di come l'ho trovato. Per questo motivo e per molti altri, questa fonderia non utilizza l'intelligenza artificiale in nessuna fase dei nostri processi di progettazione o produzione. L'IA può essere un percorso panoramico senza colline né ostacoli, ma non porta all'obiettivo che ci siamo prefissati. Porta a un fottuto deserto.

Edizione digitale completa della serie di 40 volumi di storia naturale di William Jardine, pubblicata tra il 1833 e il 1843, comprensiva di oltre 1.300 illustrazioni restaurate e disegnate a mano raffiguranti uccelli, mammiferi, insetti e pesci.

Il client di chat che ha fatto conoscere il Comic Sans al mondo è ora disponibile su GitHub.

Oggi siamo entusiasti di annunciare il rilascio open source di Microsoft Comic Chat , il client di chat che trasformava automaticamente le conversazioni all'interno di Internet Relay Chat (IRC) in vignette a fumetti con personaggi illustrati, fumetti ed espressioni, e che ha contribuito a far conoscere al mondo un piccolo carattere tipografico chiamato Comic Sans .

Sì, proprio il Comic Sans. Originariamente progettato dal tipografo di Microsoft Vincent Connare nel 1994, il Comic Sans ha trovato la sua prima vera collocazione in Comic Chat, dove il suo aspetto informale e scritto a mano si abbinava perfettamente alle conversazioni a fumetti del software.

Esplora Microsoft Comic Chat su GitHub

Per molti, Comic Chat è un reperto nostalgico dei primi tempi di Internet, un periodo di transizione da tecnologie come Telnet, Usenet e IRC al web prevalentemente visivo che conosciamo oggi. Per altri, è un pezzo leggendario della storia di Microsoft di cui hanno sentito parlare solo in racconti, screenshot e dibattiti sulla tipografia. Ora, sviluppatori, storici, appassionati di retrocomputing e chiunque apprezzi un'idea meravigliosamente non convenzionale può esplorare il codice sorgente in prima persona.

Una visione diversa per la comunicazione online

Oggi siamo abituati alle app di messaggistica con reazioni, adesivi, GIF, avatar, video e contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Ma a metà degli anni '90, le chat su internet erano perlopiù costituite da lunghissimi blocchi di testo scorrevole.

Anziché visualizzare i messaggi come semplice testo, Comic Chat presentava i partecipanti come personaggi illustrati. Le conversazioni si svolgevano in vignette a fumetti, con fumetti, espressioni e gesti generati da ciò che le persone digitavano. Se qualcuno scriveva "Mi piace", il personaggio poteva indicare se stesso. Se il testo esprimeva rabbia, il personaggio poteva accigliarsi o incrociare le braccia. Era bizzarro, ambizioso, a tratti caotico e sorprendentemente lungimirante.

Molte idee che oggi diamo per scontate nella comunicazione online possono far risalire parte del loro spirito a esperimenti come Comic Chat.

L'intelligenza artificiale fa sembrare più intelligenti i più stupidi, più stupidi i più intelligenti, abbassando nel contempo la media dell'intera umanità.

Lunedì, oltre 200 ricercatori ed economisti, tra cui 15 premi Nobel, hanno rilasciato una dichiarazione congiunta implorando governi e industria di affrontare l'impatto economico e sociale dell'intelligenza artificiale, basandosi sulla convinzione che l'IA porterà alla sostituzione di vaste fasce della forza lavoro. L'industria stessa sta procedendo a grandi investimenti in infrastrutture per l'IA; Meta ha appena annunciato un'enorme espansione di un data center in costruzione in Louisiana, portando il costo a 50 miliardi di dollari. Tuttavia, questo sembra un po' troppo ottimistico, dato che si tratta di una tecnologia che la maggior parte delle persone non desidera e che nessuno ha richiesto, rendendo al contempo la nostra intera società collettivamente più ignorante.

Uno dei miei racconti distopici preferiti è "Harrison Bergeron" di Kurt Vonnegut. Ambientato nel 2081, il racconto descrive un governo che impone l'uguaglianza assoluta costringendo i cittadini dotati di forza, intelligenza o bellezza superiori alla media a indossare dispositivi invalidanti. Questo mondo, in cui il governo penalizza i più dotati, porta alla stagnazione sociale, dove gli agenti governativi ricorrono a misure drastiche per imporre la loro versione di "uguaglianza".

Oggi assistiamo a uno scenario simile, ma con l'intelligenza artificiale. Invece di un governo che penalizza le persone più intelligenti per farle apparire meno intelligenti, la società è sempre più dominata da uno strumento che fa sembrare più intelligenti le persone meno intelligenti, pur rendendo la società nel suo complesso più ignorante. L'intelligenza artificiale rappresenta un meccanismo e un mezzo diversi, ma raggiunge lo stesso effetto sociale di base: stagnazione e decadenza intellettuale e artistica.

L'esempio più lampante di come l'intelligenza artificiale distrugga la capacità umana di apprendere e pensare in modo critico è il suo utilizzo onnipresente nelle scuole superiori e nelle università. Uno studio pubblicato nell'ottobre del 2025 ha rilevato che l'84% degli studenti delle scuole superiori utilizza l'IA per generare idee, modificare o rivedere i temi e/o condurre ricerche e trovare fonti. Un altro 69% utilizza ChatGPT per farsi aiutare con i compiti e gli incarichi scolastici.

A livello universitario, la situazione non è migliore: l'85% lo utilizza per le attività di base di ricerca e brainstorming. Un altro 57% degli studenti universitari usa l'IA almeno settimanalmente per i corsi, e il 46% afferma che è "estremamente importante" utilizzarla per comprendere materiale complesso, risparmiare tempo e ottenere voti migliori. Gli studenti maschi sono più propensi a usarla rispetto alle studentesse: quale normale diciannovenne non preferirebbe giocare a beer pong piuttosto che leggere Immanuel Kant?

Il fascino dell'intelligenza artificiale è comprensibile. Ho seguito il corso base di Filosofia all'Accademia Navale nell'autunno del 1994, prima dell'avvento di internet, e ho trovato gli scritti di Kant così densi e impenetrabili che non ho assimilato quasi nulla dalle ore di lettura. Un riassunto basato sull'intelligenza artificiale sarebbe stato incredibilmente utile.

Ma avrebbe migliorato la mia comprensione? La ricerca dice di no.

Uno studio del MIT ha rilevato che gli studenti che utilizzano l'intelligenza artificiale per scrivere mostrano un'attività cerebrale molto inferiore rispetto a coloro che utilizzano la classica ricerca su Google (con l'IA disattivata) o a coloro che non utilizzano nessuno dei due metodi. Altri studi dimostrano che gli studenti che utilizzano l'IA memorizzano molte meno informazioni che finiscono nei loro scritti, probabilmente a causa di un " scarico cognitivo " e di una " resa cognitiva ". A ciò si aggiungono i problemi legati alla possibilità che l'IA generi informazioni e citazioni in modo errato, o che affermi con sicurezza di aver torto , alimentando così la disinformazione tra gli studenti a cui non è mai stato insegnato il principio "fidarsi è bene, ma verificare è meglio".

[…] 

Come in "Harrison Bergeron", governo e industria cospirano per imporci tutto questo, che lo vogliamo o no. Convincono le persone senza talento, pigre o poco intelligenti che, grazie all'intelligenza artificiale, possono essere talentuose quanto chi ha dedicato decenni a perfezionare la propria arte. Puoi fare film ! Scrivere poesie ! Creare " arte "! Basta dare all'algoritmo una serie di input, et voilà ! Chiunque può essere un artista/regista/scrittore/poeta.

Purtroppo, ciò che esce dall'altra parte della macchina dell'IA è quasi universalmente pessimo e derivativo. Sebbene oltre la metà dei nuovi ebook su Amazon siano generati dall'IA, questi generano meno recensioni (la maggior parte delle quali comunque negative) e vendite scarse. Fondamentalmente, l'IA è priva di creatività: prende tutte le informazioni disponibili e utilizza algoritmi per generare ciò che pensa verrà dopo, come un esperimento mentale della stanza cinese andato fuori controllo che consuma il 4,4% (e in rapida crescita) di tutta l'energia negli Stati Uniti e fino al 90% della potenza di calcolo totale disponibile nel paese.

Ora che l'IA ha divorato tutto e ha iniziato a scaricare scarti ovunque, sta consumando il proprio prodotto come uno spacciatore di droga corrotto . Quando i sistemi di IA integrano i prodotti di IA nel dataset da cui attingono, rafforzano e inquinano i propri algoritmi, creando un cono gelato che si autoalimenta . Col tempo, il dataset su cui l'IA costruisce i suoi algoritmi si inquina sempre più con i propri scarti, fino al collasso del modello . In parole povere, è come il gioco del telefono senza fili per bambini, o fare una fotocopia di una copia di una copia : il risultato peggiora sempre di più col passare del tempo.

Nonostante tutto ciò, l'industria e il governo hanno stretto un'alleanza nefasta per costringere tutti a usare l'IA per scopi per i quali probabilmente non dovrebbe essere utilizzata. Secondo la Brookings Institution , l'amministrazione Trump è "concentrata sull'accelerazione dell'adozione federale dell'IA per migliorare l'esecuzione, la competitività e il vantaggio strategico degli Stati Uniti", con una supervisione lassista. L'attacco letale a una scuola femminile in Iran è stato attribuito all'esternalizzazione da parte dell'esercito del lavoro di individuazione degli obiettivi al modello di IA Claude di Anthropic .

Prima di lasciare la RAND Corporation, c'era una forte pressione da parte dei vertici per utilizzare l'intelligenza artificiale nella stesura dei report, in modo da poter etichettare il prodotto come "basato sull'IA". Questa mi sembrava un'idea pessima per un think tank che dovrebbe generare nuove idee, sapendo che l'IA si limita per lo più a riciclare e riassemblare quelle vecchie. Nonostante ciò, l'IA è diventata la nuova parola d'ordine, come Lean Six Sigma o sinergia . La Ford Motor Company ha bevuto fino in fondo il Kool-Aid, licenziando centinaia di dipendenti nella convinzione che l'IA potesse svolgere il lavoro meglio degli esseri umani, salvo poi perdere miliardi e riassumerli quando ha scoperto i limiti della propaganda sull'IA che le era stata propinata.

La promessa dell'intelligenza artificiale era quella di sostituire le persone o almeno di semplificare loro la vita. In generale, nessuna delle due affermazioni è vera: costringe semplicemente le persone a svolgere più attività contemporaneamente e a produrre di più. L'unico settore in cui le persone vengono sostituite in massa è quello della programmazione informatica , dove l'IA sta compiendo passi da gigante in termini di capacità. Il problema è che un'intera generazione di nuovi programmatori sta andando perduta. Un architetto senior di un'azienda tecnologica Fortune 500, con cui ho parlato in via confidenziale, ritiene che questi professionisti rimarranno, se non altro per programmare virtualmente e gestire i team con l'IA.

Prevedono un futuro simile a quello di Idiocracy , in cui la tecnologia viene trattata come magia. La società sopravvive interamente grazie all'automazione estrema, ma la popolazione comune ha completamente perso la comprensione di come o perché le cose funzionino, affidandosi unicamente all'abitudine: l'intelligenza artificiale genera montagne di codice, ma non c'è più nessuno in grado di comprenderlo.

Esiste un raro consenso tra gli elettori democratici e repubblicani sul fatto che non gradiscono i data center che consumano acqua, creano cupole di calore e inquinamento acustico nei loro quartieri, aumentano le tariffe elettriche e rendono più costoso l'acquisto di un computer. Inoltre, non c'è una grande domanda per molti dei prodotti offerti dall'intelligenza artificiale (come libri e film), il che porta molti esperti a credere che l'IA sia una bolla speculativa destinata a scoppiare .

La maggior parte delle persone conosce il proverbio "più veloce, più economico, migliore: scegline due". L'intelligenza artificiale, sia nel mondo creativo che in quello industriale/ingegneristico, offre un impulso così incredibile in termini di "velocità" e "economicità (almeno per ora)" che le persone sono disposte a sacrificare la qualità. Molti non considerano il degrado qualitativo come sostanziale e lo ritengono un sacrificio che vale la pena fare. La maggior parte delle persone concorda sul fatto che anche le invenzioni del passato, a posteriori, valevano questo sacrificio: la stampa ha eliminato l'enorme quantità di informazioni memorizzate da studiosi e professionisti, e la calcolatrice ha sminuito la conoscenza umana dei fondamenti della matematica che il regolo calcolatore richiedeva. Il miglioramento in termini di velocità e costi da un lato, e il sacrificio della qualità e delle capacità umane dall'altro, rappresentano un livello di grandezza superiore rispetto a queste invenzioni precedenti.

Idea centrale dell’articolo

Lo studio cerca di capire che cosa accade nel cervello quando, in un ambiente rumoroso, spostiamo l’attenzione da una persona che sta parlando a un’altra.

Il risultato principale è questo:

Quando cambiamo interlocutore, il cervello comincia a elaborare il nuovo parlante prima di aver smesso completamente di seguire quello precedente.

Il passaggio, quindi, non sembra funzionare come un interruttore che spegne una sorgente e poi accende l’altra. Per alcuni secondi le rappresentazioni corticali dei due flussi vocali si sovrappongono. Successivamente il nuovo parlante diventa il bersaglio principale, mentre la rappresentazione del precedente si indebolisce più lentamente. (PLOS)

È importante chiarire subito che “rappresentazione simultanea” non significa necessariamente comprendere coscientemente due discorsi completi nello stesso momento. Significa che l’attività EEG contiene informazioni statisticamente riconoscibili relative a entrambi i flussi vocali.

Il problema scientifico

Il fenomeno studiato è una variante del cosiddetto “cocktail party problem”: in una stanza affollata riusciamo a seguire una persona ignorando, almeno in parte, le altre.

La ricerca precedente ha studiato soprattutto l’attenzione sostenuta, cioè cosa succede quando continuiamo a seguire lo stesso parlante. Era invece meno chiaro come avvenisse il passaggio dinamico tra due parlanti:

Il cervello smette prima di seguire il vecchio interlocutore e poi aggancia quello nuovo?

Le due operazioni avvengono contemporaneamente?

Il nuovo interlocutore viene agganciato mentre il precedente è ancora parzialmente rappresentato?

Che cosa accade al contesto linguistico accumulato prima del passaggio?

Gli autori separano quindi il cambio di attenzione in due processi:

Engagement, incremento del tracking neurale del nuovo parlante.

Disengagement, riduzione del tracking del parlante precedentemente seguito.

L’ipotesi più semplice sarebbe una transizione simmetrica: mentre uno scende, l’altro sale con gli stessi tempi. I dati mostrano invece una marcata asimmetria. (PLOS)

Perché questa sovrapposizione è importante

Il cervello sembra adottare una strategia prudente:

1. Inizia a esplorare il nuovo flusso. 2. Mantiene ancora attivo il vecchio. 3. Accumula abbastanza informazioni sul nuovo. 4. Riduce progressivamente il vecchio.

Questo potrebbe essere utile nella vita reale. Quando spostiamo l’attenzione potremmo non voler abbandonare subito la conversazione precedente. Il mantenimento temporaneo di entrambe le rappresentazioni permette di verificare che il nuovo obiettivo sia davvero rilevante e, eventualmente, di tornare rapidamente al precedente.

Gli autori interpretano il risultato come compatibile con un meccanismo di monitoraggio della scena uditiva. Il cervello non processerebbe il flusso ignorato con la stessa intensità o profondità del flusso seguito, ma conserverebbe una rappresentazione sufficiente a facilitarne il rapido recupero. (PLOS)

Pushinka ( in russo : Пушинка , letteralmente  " soffice " ) era una cagnolina donata dal premier sovietico Nikita Kruscev al presidente degli Stati Uniti, John F. Kennedy , nel 1961. Pushinka era la figlia di Strelka , che aveva viaggiato nello spazio a bordo della sonda Korabl-Sputnik 2 .

Pushinka arrivò alla Casa Bianca durante l'amministrazione Kennedy dopo che Jacqueline Kennedy aveva parlato con Krusciov di Strelka durante una cena di stato a Vienna. La signora Kennedy chiese informazioni sui cuccioli di Strelka, e uno di questi fu successivamente inviato da Krusciov alla Casa Bianca. Pushinka fu esaminata dalla Central Intelligence Agency presso il Walter Reed Army Medical Center per il timore che potesse nascondere un dispositivo di intercettazione impiantato . Pushinka fu sottoposta a radiografie , a una scansione con un magnetometro e a un'ecografia . I risultati confermarono l'assenza di dispositivi sovversivi.

Traphes Bryant, elettricista e responsabile del canile della Casa Bianca, addestrò Pushinka, usando le arachidi, a salire su una scala fino alla casetta dei giochi di Caroline Kennedy e a scivolare giù dall'altro lato.

La citazione completa:

Telegram afferma di possedere 5 data center (DC), indicati come DC1~5 nel codice e nella documentazione di Telegram. Tra questi, DC1 e DC3 si trovano a Miami, negli Stati Uniti; DC2 e DC4 ad Amsterdam, nei Paesi Bassi; e DC5 a Singapore.

Ogni account è associato a un Data Center (DC) al momento della registrazione e tale associazione non cambia in base al numero di telefono o alla posizione geografica dell'utente. Gli utenti non possono scegliere liberamente un DC: se si connettono al DC sbagliato, il server restituisce un messaggio di errore, richiedendo al client di connettersi al DC corretto associato all'account.

Iniziando con il DC5 che si spegne frequentemente

Tra i 5 data center, il DC5 è particolarmente noto nella comunità Telegram cinese, non perché serva silenziosamente un gran numero di utenti cinesi, ma perché è spesso fuori servizio.

Quando DC5 è fuori servizio, gli utenti di DC5 non possono usare Telegram e l'argomento di discussione nelle chat di Telegram diventa spesso: "Perché DC5 è di nuovo fuori servizio?". Gli utenti di DC5 non possono far altro che aspettare che i loro client, che si riconnettono continuamente, riprendano a funzionare, per poi unirsi alle chat di gruppo con gli utenti di altri data center e criticare DC5.

Il mistero di DC2 e DC3

Per soddisfare la curiosità dei membri del gruppo, qualcuno ha creato un bot per interrogare il controller di dominio (DC) su cui si trova un utente. Così, i membri del gruppo hanno iniziato a controllare i propri DC:

Gli utenti registrati con un numero di telefono +86 si sono ritrovati sul DC5 (Singapore), in procinto di subire il prossimo periodo di inattività.

Gli utenti registrati con un numero di telefono +1 si trovavano sulla rete DC1 (Miami, USA), beneficiando di velocità e stabilità di connessione.

Gli utenti registrati con numeri di telefono europei si sono ritrovati su DC4 (Amsterdam, Paesi Bassi), diventando così una rarità nella comunità Telegram cinese.

Eh? Aspetta… Telegram non afferma di avere 5 data center? E il DC2 e il DC3?

Attraverso "interrogazioni sui big data" dei messaggi del bot, sembra che non ci siano utenti provenienti da DC2 o DC3.

Pertanto, alcuni hanno ipotizzato che DC2 e DC3 non abbiano utenti, mentre altri hanno analizzato e ipotizzato che DC2 e DC3 siano controller di dominio subordinati rispettivamente a DC1 e DC4, che accettano le registrazioni degli utenti quando i loro controller di dominio principali sono occupati.

È davvero così?

Regole di assegnazione dei data center di Telegram (maggio 2022)

In breve:

I data center DC1, DC2, DC4 e DC5 vengono assegnati in base al prefisso internazionale del numero di telefono fornito al momento della registrazione . Questi 4 data center accettano nuove registrazioni di utenti in qualsiasi momento e vantano un elevato numero di utenti già attivi.

DC3 in passato aveva degli utenti, ma intorno al 2020 è possibile che gli utenti esistenti di DC3 siano stati trasferiti a DC1. Attualmente, è probabile che DC3 non abbia utenti e non accetti più nuove registrazioni.

In altre parole, DC2 ha effettivamente un numero elevato di utenti e, come altri DC, finché il prefisso internazionale del numero di telefono registrato rientra nell'intervallo di DC2 (ad esempio, +49 Germania), l'utente verrà sicuramente assegnato a DC2 . Nel frattempo, DC3, pur essendo ancora operativo, probabilmente non ha utenti associati.

Visto che ci sono molti utenti su DC2, perché il bot di cui sopra non ha mai rilevato alcun utente di DC2?

Questo accade perché il metodo utilizzato dal bot per recuperare i controller di dominio è difettoso.

Su quale DC mi trovo effettivamente?

Attualmente esistono 3 metodi comuni per determinare un controller di dominio (DC). Di seguito, registreremo un nuovo account DC2 e proveremo questi 3 metodi.

Metodo 1 (Metodo di accesso)

Utilizzando un numero di telefono che verrebbe assegnato a DC2 , ci connettiamo a DC1 tramite il protocollo MTProto di Telegram (lo stesso protocollo utilizzato dal client ufficiale), chiamiamo l' interfaccia auth.sendCode e tentiamo di inviare un codice di verifica per registrare un account.

A questo punto, il server restituisce un PHONE_MIGRATE_2errore, indicando che il client deve connettersi a DC2 (se la stessa operazione viene eseguita dopo la connessione a DC2, il codice di verifica viene inviato direttamente).

In questo modo, sappiamo che questo account è un account DC2. Questo metodo funziona anche per gli account già registrati, ma richiede di conoscere il numero di telefono dell'utente, rendendo difficile interrogare i controller di dominio dei membri del gruppo.

Metodo 2 (Metodo Immagine del profilo/File)

Dopo aver registrato l'account DC2 (di seguito denominato "nuovo account"), utilizziamo un client di terze parti (Plus Messenger) che visualizza il DC di un utente, accediamo con un altro account e verifichiamo il DC del nuovo account. Tuttavia, il client non può visualizzare il DC finché non carichiamo un'immagine del profilo per il nuovo account; solo allora mostrerà che il nuovo account si trova su DC2.

Questo accade perché il client di terze parti recupera il DC dell'utente dal dc_idcampo nella struttura userProfilePhoto del protocollo MTProto durante il download dell'immagine del profilo dell'utente.

Questo metodo determina il controller di dominio dell'utente in base al controller di dominio in cui sono archiviati i file caricati dall'utente.

Se si accede a un client di terze parti con il nuovo account per verificare il proprio controller di dominio, potrebbe essere utilizzato il Metodo 1 per determinarlo, poiché il client sa a quale server è connesso.

Metodo 3 (Metodo Web CDN)

Infine, utilizziamo il bot menzionato in precedenza per interrogare il controller di dominio del nuovo account.

Eh? Questo nuovo account non è su DC2? Perché il bot dice che è su DC4?

A quanto pare, il bot determina il DC dell'utente tramite la Web CDN di Telegram. Se apriamo https://t.me/dctest** e controlliamo il codice sorgente, scopriamo che il dominio dell'immagine del profilo del nuovo account inizia con cdn4, il che porta il bot a identificarlo come DC4.

Poiché DC2 e DC3 "prendono in prestito" i domini di DC4 e DC1 nella stessa posizione per fornire servizi Web CDN , il bot non riesce a identificare alcun utente di DC2: vengono tutti scambiati per utenti di DC4.

Un altro tipo di bot richiede agli utenti di inviare un'immagine/un file per determinare il loro DC. Questo è simile al Metodo 2 e può identificare con precisione il DC di un utente.

La scomparsa di DC3

Dopo aver determinato correttamente i DC degli utenti utilizzando il Metodo 2, abbiamo scoperto che a livello globale (soprattutto nei gruppi esteri) gli utenti DC2 non sono rari, mentre gli utenti DC3 sono estremamente rari. Dopo un'approfondita ricerca, abbiamo trovato due utenti su DC3: @urie**e @flowinglig**.

Tuttavia, un'analisi più approfondita rivela che potrebbero non trovarsi effettivamente su DC3. Ad esempio, chiamando photos.GetUserPhotos per visualizzare l'elenco delle immagini del profilo si nota che @urie**sono state caricate 7 immagini del profilo, di cui solo due si trovano su DC3, mentre le immagini caricate di recente sono su DC1.

Analogamente, controllando le immagini nella cronologia dei messaggi di entrambi gli utenti si nota che solo poche immagini obsolete sono memorizzate su DC3, mentre le immagini più recenti sono memorizzate su DC1. Al contrario, gli utenti sugli altri controller di dominio hanno le proprie immagini memorizzate sui rispettivi controller di dominio.

Inoltre, @urie**nel 2021 è stato inviato un file a un bot di identificazione DC (metodo file) per effettuare dei test, e il risultato è stato sempre DC1.

Purtroppo, non potendo accedere ai loro numeri di telefono, non possiamo effettuare un test accurato utilizzando il Metodo 1 (Metodo di accesso). Possiamo solo dedurre, tramite il Metodo 2 (Metodo dell'immagine del profilo/file), che sono stati trasferiti da DC3 a DC1.

Per confermare ulteriormente che DC3 non accetta più nuovi utenti, abbiamo generato oltre 10.000 numeri di telefono provenienti da diverse regioni del mondo e testato le regole di allocazione DC di Telegram utilizzando il Metodo 1 (Metodo di accesso). I risultati sono i seguenti:

Durante i test, ci siamo assicurati che ogni numero fosse collegato al centro di controllo errato, ove possibile, per capire il centro di controllo effettivo corrispondente al numero tramite l' PHONE_MIGRATE_Xerrore restituito ed evitare di generare un numero eccessivo di SMS di spam, causando molestie o mandando in rovina Pavel Durov con le tariffe degli SMS.

Dopo i test, abbiamo filtrato i numeri confermati come appartenenti al DC4, quindi abbiamo ricollegato i numeri rimanenti al DC4 per assicurarci che nessun numero assegnato al DC3 venisse tralasciato.

In base all'analisi di cui sopra, possiamo concludere che DC3 non accetta più nuovi utenti e che gli utenti esistenti sono stati probabilmente tutti trasferiti a DC1.

Sebbene non siamo riusciti a trovare il DC3 mancante, se desideri diventare un utente su uno specifico DC, evitare i rischi di inattività del DC5 o testare l'affidabilità di un bot, puoi ora fare riferimento all'immagine precedente e registrarti con un numero di telefono di un prefisso internazionale specifico.

Poiché il server di Telegram e alcuni meccanismi operativi non sono open source, molte delle conclusioni di questo articolo si basano su speculazioni. Se riscontrate errori nell'articolo o avete ulteriori informazioni, non esitate a commentare.

I seguenti progetti e contenuti sono stati utilizzati come riferimento durante la stesura di questo articolo e desidero esprimere la mia gratitudine:

Rapporto di analisi di Hertz su Telegram DC

Su quale Data Center si trova il mio account Telegram? (Metodo Web CDN) di oott123

GramJS

Plus Messenger (Metodo con immagine del profilo)

@WooMaiBot (Metodo Web CDN)