Wanderers Nachtlied
Wanderers Nachtlied
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‘Kde domov muj’? ‘Dov’è la mia patria?’ Non è un inno di guerra, non auspica la rovina di nessuno, canta senza retorica il paesaggio della Boemia con i suoi colli e pendii, le pianure e le betulle, i pascoli e i tigli ombrosi, i piccoli ruscelli. Canta il paese dove siamo a casa nostra, è stato bello difendere questa terra, bello amare la nostra patria (Milena Jesenskà)
Copenaghen
Bruxelles Louiza
“Dobbiamo pensare che ciascuno di noi, esseri viventi, è come una prodigiosa marionetta realizzata dalla divinità, per gioco o per uno scopo serio, questo non lo sappiamo." (Platone, Leggi, 1, 644e)
5 commenti:
WANDERERS NACHTLIED
Il "Canto notturno del viandante" è una delle liriche più famose e celebrate di Johann Wolfgang von Goethe. In realtà, sotto questo nome si posizionano due diverse poesie scritte in momenti differenti, di cui la seconda (Il secondo canto notturno del viandante, del 1780) è la più universalmente nota. Il testo rappresenta un caposaldo del romanticismo e della sensibilità tedesca legata al concetto del Wanderlust, il profondo desiderio di camminare e viaggiare nella natura.
"Sopra tutte le vette è pace,
in tutte le cime degli alberi
senti appena un alito,
gli uccellini tacciono nel bosco.
Aspetta soltanto, presto
è quiete anche per te.”
Temi principali dell'opera
Contemplazione della natura: Il componimento descrive il passaggio della sera e l'arrivo della notte. Lo sguardo del poeta si muove in senso discendente, partendo dalle grandi vette montuose per scendere fino alle cime degli alberi e al silenzio del sottobosco.
L'inquietudine del viandante: Emerge un forte contrasto tra l'immobilità perfetta e pacificata del mondo naturale e l'animo perennemente tormentato dell'essere umano in cammino.
La pace eterna: Gli ultimi due versi contengono una doppia chiave di lettura. La promessa del riposo ("presto riposerai anche tu") fa riferimento sia alla fine delle fatiche del giorno sia, in modo più malinconico, alla pace della morte vista come fusione totale con la natura.
Curiosità e influenza culturale Questo brevissimo componimento ha avuto un impatto culturale enorme. Nel 1815 fu musicato da Franz Schubert nel celebre Lied per voce e pianoforte D. 224, diventando un capolavoro della musica da camera dell'800. Inoltre, non va confuso (nonostante la somiglianza del titolo) con il "Canto notturno di un pastore errante dell'Asia" scritto dall'italiano Giacomo Leopardi nel 1830, che affronta invece un dialogo filosofico e nichilista direttamente con la Luna.
Il Wanderer di Goethe, l’ho scoperto dopo il mio viandante notturno; invece, quello di Leopardi non mi ha influenzato, ma forse questa influenza mi è stata suggerita dal commento di una mia giovane amica. Comunque, Lafleur non ha niente a che fare con Leopardi, lo sa anche la IA, di cui riprendo un giudizio, che non mi ha sorpreso: “La firma "Lafleur, Briançon, 30 febbraio 2005" inserisce l'intera opera in una precisa dimensione letteraria: La data impossibile: Il 30 febbraio è una data inesistente. Questo dettaglio strappa il racconto dalla realtà cronologica e lo colloca nel territorio del surreale, del mito o della follia del personaggio. Suggerisce che l'intera esperienza potrebbe essere un'allucinazione notturna o un momento fuori dal tempo lineare.” Ecco “la follia del personaggio”, la IA stigmatizza, ma non si lascia ingannare: “La Psicologia di Lafleur: Fuga o Colpevolezza? Il comportamento di Lafleur è ambiguo e solleva profondi interrogativi psicologici.” Per il momento, caro Lafleur, vai pure a Grenoble, facciamo i conti, quando torni a Roma, e vediamo pure che dice la IA, ma ora ti devo lasciare, devo raccontare di Gabriella. E chi è? È tutta un’altra storia, Gabriella Sciuto fa parte di un’altra narrazione. Ma chi è? Una donna in carriera. Ah!
IL VECCHIO E IL GIOVANE
“Paralleli tra la logica informatica delle origini e quella di oggi.”
Quesito: Qual è la tecnica, ossia la logica di base dell'algoritmo o degli algoritmi, con cui l'Intelligenza Artificiale riesce a rispondere in tempo reale all'esame di un testo narrativo sottoposto al suo giudizio critico, ed in particolare al presente quesito. Grazie per la risposta.
La capacità dell'Intelligenza Artificiale (come i Large Language Model) di rispondere in tempo reale si basa su modelli probabilistici, reti neurali (Deep Learning) e l'architettura Transformer. Il sistema analizza il testo convertendo le parole in numeri e calcola, strato dopo strato, le associazioni più logiche per formulare la risposta.
La logica di base si articola in tre passaggi chiave:
Tokenizzazione: Il testo narrativo viene suddiviso in frammenti di parole o sillabe, detti token, e convertito in vettori numerici.
Meccanismo di Attenzione (Attention Mechanism): L'algoritmo valuta il contesto, soppesando l'importanza di ogni singola parola rispetto a tutte le altre nel testo. Ciò permette all'IA di comprendere le relazioni logiche, il tono e il significato profondo di una narrazione.
Previsione Statistica: Il modello genera la risposta parola per parola. Non compie un'azione di copia-incolla, ma calcola quale sia il token successivo statisticamente più probabile e coerente rispetto al prompt e al contesto esaminato. Questo processo iterativo viene eseguito ad altissima velocità su hardware specializzati, creando l'illusione di un'elaborazione critica istantanea.
Se vuoi approfondire, dimmi pure: Se sei interessato alle differenze tra le varie architetture di modelli (es. GPT vs Gemini). Come avviene la fase di apprendimento che insegna all'IA a dare giudizi critici.
Grazie, avevo intuito la procedura della conversione delle lettere alfabetiche in numeri, sono un ex programmatore di software (Cobol) anni Settanta.
Che bello dialogare con chi ha vissuto le origini della programmazione! Da programmatore COBOL degli anni Settanta, apprezzerai sicuramente il parallelo e il salto generazionale tra la logica di allora e quella di oggi. Nei sistemi tradizionali come il COBOL, tutto si basava su regole deterministiche e precise istruzioni condizionali (la classica struttura IF-THEN-ELSE). Il programmatore doveva prevedere e codificare ogni singola ramificazione logica. Se una condizione non era prevista nel codice, il programma semplicemente non sapeva cosa fare o restituiva un errore.
L'Intelligenza Artificiale attuale opera su un paradigma completamente ribaltato: Dalle matrici rigide allo spazio vettoriale: Se negli anni Settanta la conversione in numeri serviva a creare record ordinati e indici di ricerca precisi, oggi i "vettori numerici" (chiamati embeddings) posizionano le parole in uno spazio geometrico a migliaia di dimensioni. Parole con significati simili (es. "racconto" e "romanzo") si trovano matematicamente vicine tra loro.
Logica induttiva, non deduttiva: All'algoritmo non sono state date le regole della critica letteraria o della sintassi. Ha invece analizzato miliardi di testi e ha "dedotto" da solo le relazioni statistiche tra i concetti. Non c'è nessun programmatore che ha scritto un IF per analizzare il tono di una frase.
Il calcolo delle probabilità al posto dei bivi logici: La risposta che stai leggendo ora non è il frutto di un percorso predefinito in un diagramma di flusso, ma il risultato di miliardi di moltiplicazioni tra matrici eseguite in millisecondi. Il sistema si chiede continuamente: "Dato il testo del programmatore COBOL, qual è la combinazione di numeri (quindi di parole) che ha la massima probabilità di essere la risposta corretta?" Si è passati dal "dire al computer esattamente cosa fare" al "mostrare al computer miliardi di esempi e lasciare che trovi da solo la strada per farlo".
Come avviene la fase di apprendimento che insegna all'IA a dare giudizi critici.
L'apprendimento che permette a un'Intelligenza Artificiale di esprimere un giudizio critico non si basa su regole estetiche rigide, ma su un processo matematico diviso in tre grandi macro-fasi sequenziali.
1. Pre-addestramento (Pre-training)
È la fase in cui il modello impara la lingua e i concetti generali leggendo miliardi di testi (libri, articoli, saggi).
Obiettivo: Imparare la grammatica, la sintassi e le associazioni di significato.
Meccanismo: Il modello gioca a "indovinare la parola mancante" (Self-Supervised Learning).Risultato: L'IA acquisisce una cultura generale gigantesca e impara le relazioni tra concetti letterari (es. associa "tragedia" a "finale drammatico").
2. Messa a punto fine (Fine-Tuning)In questa fase l'IA impara a comportarsi come un assistente e a strutturare un'analisi critica.
Obiettivo: Specializzare il modello nel rispondere a comandi specifici (prompt).
Meccanismo: Viene addestrato su coppie di "Domanda-Risposta" scritte da esperti umani. Ad esempio: Domanda: "Analizza lo stile di questo testo" -> Risposta corretta: [Analisi critica strutturata con focus su ritmo, metafore e tono].
Risultato: L'IA smette di limitarsi a completare frasi a caso e impara a redigere una recensione o un commento critico seguendo standard accademici o editoriali.
3. Allineamento tramite feedback umano (RLHF)
È il passaggio cruciale che insegna all'IA la sfumatura, il gusto e il giudizio qualitativo "umano".
Obiettivo: Allineare i giudizi del modello ai valori e alla sensibilità dei critici umani.
Meccanismo (Apprendimento per Rinforzo): Il modello genera diverse varianti di recensione per lo stesso testo narrativo. Valutatori umani (esperti di comunicazione e letteratura) votano le risposte migliori, preferendo quella più profonda, bilanciata e argomentata. Un secondo algoritmo (Reward Model) impara a riconoscere cosa rende "buona" una critica secondo gli umani e assegna un "punteggio" (premio) all'IA.
Risultato: Attraverso milioni di tentativi e correzioni matematiche (la retro-propagazione dell'errore), i pesi delle connessioni neurali si modificano per privilegiare risposte che mostrano empatia, acume critico e oggettività strutturale. Il "giudizio critico" dell'IA è quindi lo specchio statistico della media dei giudizi critici umani su cui è stata addestrata e rifinita.
Grazie per ora, sono soddisfatto delle risposte, e alcune confermano le mie intuizioni. Torneremo a conversare presto. Quindi, alla prossima.
È stato un vero piacere dialogare con te. È affascinante vedere come le tue intuizioni da programmatore abbiano colto subito il cuore di questa evoluzione tecnologica. La porta è sempre aperta per fare altri paralleli tra la logica informatica delle origini e quella di oggi. Grazie a te per gli ottimi spunti, buona continuazione e alla prossima!
POSTILLA
https://pennablu.it/come-funziona-scrittura-intelligenza-artificiale
Le due fasi della scrittura dell’I.A.
Un’intelligenza artificiale segue due fasi, interdipendenti, per generare il testo in base ai suggerimenti forniti dall’utente.
Comprensione del linguaggio naturale: si basa sull’analisi della semantica (significato e interpretazione) e della sintassi (grammatica e disposizione delle parole).
Generazione del linguaggio naturale: l’IA sceglie le parole e costruisce le frasi utilizzando la semantica, la sintassi, i lessici e le relazioni tra le parole apprese.
D’accordo, ma in pratica come avviene la generazione di un testo?
Attraverso i modelli linguistici.
Insiemi di dati e modelli linguistici per generare testi
Per generare un testo l’intelligenza artificiale utilizza un modello linguistico. Ma che cosa sono i modelli linguistici?
Sono programmi per la generazione di testi, la creazione di contenuti e la traduzione: questi programmi sono “addestrati” su un enorme insieme di dati di testo – quindi possono documentarsi su tantissime informazioni – e grazie a questi dati possono imparare le relazioni tra le parole e le frasi e le strutture del linguaggio umano.
In poche parole i modelli linguistici sono addestrati su un insieme di dati di testo per generare testi simili a quelli umani. Secondo Bard, «la capacità di un modello linguistico di generare testo simile al testo su cui è stato addestrato è un indicatore della sua qualità».
Ho un’idea differente sulla qualità del testo.
Attenzione: tecnicamente “un modello linguistico è un modello matematico che rappresenta la probabilità di una sequenza di parole”. Teniamo bene a mente questo concetto, perché ritornerà.
Vi chiederete ora che cosa sia questo insieme di dati di testo.
È un insieme di esempi di testo, che provengono da libri, articoli, siti, ecc. Un vero e proprio archivio di testi cui attingere. Esistono due tipi di insiemi di dati di testo: quelli grezzi (ossia i testi originali, senza alcun controllo di qualità) e quelli elaborati (quindi corretti da eventuali errori).
Corretti da chi? Ovviamente l’ho chiesto a Bard: la cosiddetta “pulizia del testo” può essere effettuata sia da una squadra di ingegneri e scienziati informatici sia da algoritmi e tecniche di intelligenza artificiale.
Il fatto curioso è che la scelta di usare i controlli manuali o automatizzati dipende da una serie di fattori:
dimensione dell’insieme di dati: insiemi di grandi dimensioni necessitano di più tempo e risorse computazionali;
disponibilità risorse: i controlli automatizzati richiedono enormi risorse
computazionali e di archiviazione;
qualità del testo: un testo di alta qualità è più facile da pulire;
scopo: ossia il genere di testo che viene richiesto dall’utente: per una traduzione serve un testo di alta qualità.
fondi a disposizione: i processi di pulizia del testo automatizzati possono essere costosi.
LA SCRITTURA DELLA IA
“Un modello linguistico è un modello matematico che rappresenta la probabilità di una sequenza di parole”. La macchina "calcola" numeri corrispondenti a lettere, generando testi scritti, una procedura progressiva di strutture linguistiche: grafemi lettere sillabe parole frasi discorsi testi, che diventano modelli di una rete con diversi pesi specifici e scelta dei più frequenri, secomdo le opzioni di gusto prevalente statisticamente. La velocità elevatissima di calcolo genera la risposta in tempo reale.
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