Per chi, sin da subito, ha cominciato a mettere le mani su questi strumenti i limiti sono apparsi rapidamente evidenti. I ricercatori di DeepMind si sono spinti oltre, affermando che l’intelligenza artificiale non è intelligente affatto.

Ed è… vero, e non stupisce: gli addetti ai lavori lo sanno da (tanti) anni e infatti ci tengono molto a differenziare tra machine learning e artificial intelligence. I marketer invece adorano applicare ovunque le nuove etichette di moda e anche a noi utenti le semplificazioni non dispiacciono.

L’entusiasmo generale nel frattempo ha iniziato a smorzarsi e c’è chi sostiene che siamo forse arrivati al picco (cit.). C’è anche chi si proietta verso scenari apocalittici e, davvero, gli argomenti non mancano.

Noi in Mentine però ci ricordiamo quando, ormai quasi 8 anni fa, Lee Se-dol ha attraversato tutto questo e della celebre “mossa 37” che stupì il mondo. E allora vogliamo pensare come Fan Hui:

“Maybe AlphaGo AI can show humans something we’ve never discovered. Maybe it’s beautiful.”
Fan Hui, vincitore dell’European Go Championship 2013, 2014, 2015

Se vuoi restare aggiornato sugli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa, sull’EU AI Act, e sull’impatto sulla società, l’economia, la geopolitica, ti consigliamo l’ottimo e-book GRATUITO di Guerre Di Rete. Scaricalo qui

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Far funzionare l’IA generativa è, computazionalmente parlando, impegnativo. Servono parecchie risorse, anche per eseguire un modello relativamente limitato e, ovviamente, i risultati migliori si ottengono quando si ha molta potenza a disposizione.

La capacità di calcolo però costa, sia in termini economici sia in termini ambientali (lo sapevate che generare un’immagine con l’IA richiede la stessa energia che serve per caricare completamente la batteria di uno smartphone?) e non sempre è sensato investire in macchine ad alta capacità. Esistono soluzioni scalabili nel cloud che permettono di aumentare le risorse all’aumentare delle richieste ma in alcuni casi i costi sono comunque ingiustificati. Come fare?

Gestire i carichi

Il primo problema da affrontare è stabilire il giusto equilibrio tra la dimensione del modello, direttamente collegata alla quantità di risorse richieste, la qualità del risultato finale e i tempi di elaborazione. Nel nostro caso è stato subito evidente che brani di 30 secondi richiedevano tempi di attesa troppo lunghi (circa 20 minuti) mentre il modello più snello non dava risultati soddisfacenti. Rifinendo alcune variabili (top-k, top-p e temperatura, se vuoi entrare nei dettagli parliamone) e facendo alcune prove, abbiamo trovato un compromesso: generare 10 secondi di brano con il modello intermedio per un tempo di elaborazione di 5 minuti.

Il secondo problema da gestire sono i carichi di lavoro: ci siamo rapidamente resi conto che l’esecuzione di 4 richieste in contemporanea esauriva le risorse disponibili, facendo crollare il server. Per risolvere questo problema si può installare un sistema di gestione delle code (noi abbiamo usato questo) che permette di eseguire una sola richiesta alla volta, mettendo in attesa le altre.

Questo ha ovviamente grosse ripercussioni sull’esperienza utente ma te ne parliamo nel prossimo capitolo: Flussi, microtesti e copy come fluidificante

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Quando l’ottimizzazione tecnica ha raggiunto il suo massimo, puoi provare a giocarti alcune altre carte per rendere l’esperienza più scorrevole e performante. Innanzitutto è indispensabile aver ben definito i flussi utente.

I flussi utente sono diagrammi che rappresentano tutti i passi che l’utente dovrebbe fare per raggiungere l’obiettivo finale.

Aver chiaro dove inizia la navigazione e dove vorremmo portarla ci permette di costruire strutture di pagina adeguate, evidenziando eventuali “sbatti” (cit.) che l’utente può incontrare nel percorso.
E se gli sbatti non li puoi eliminare, puoi cercare di mitigarli attraverso contenuti e microtesti.

Contenuti

I contenuti sono i fili coi quali intrecciare i flussi. Ogni blocco di contenuto dà una informazione, si lega col successivo e, a volte, apre nuove strade.
Nel nostro caso i contenuti sono pensati per rendere piacevole l’attesa e, nel caso non bastasse, fornire alternative: ad esempio puoi salvare il link e tornare in un altro momento o tagliare corto e passare ad una soluzione già pronta. L’obiettivo è dare all’utente la possibilità di vedere il risultato finale, consapevoli che il suo tempo è prezioso.

Microtesti

Una comunicazione chiara è indispensabile per non deludere le aspettative dell’utente.
Ad esempio, in caso di errore, è importante dare una chiara segnalazione e indicare come si può procedere. E se le conseguenze dell’errore sono particolarmente negative si può provare a rendere il boccone meno amaro.

I microtesti servono anche a impostare correttamente l’aspettativa. Dovendo gestire una coda con tempi minimi di esecuzione di 5 minuti (un’infinità se consideriamo che due secondi di attesa fanno scappare il 32% degli utenti, dice Google) possiamo provare a comunicare con chiarezza i tempi, cosa succede se abbandoni il processo e quali opzioni hai a disposizione. Si può anche diversificare il messaggio a seconda dello stato dell’utente.

Ma le occasioni per sfruttare i microtesti sono infinite, chi si occupa di esperienza utente e/o di miglioramento dei rendimenti (CRO) batte su questo chiodo da anni. I microtesti introducono, collegano, chiudono un concetto, invitano all’azione. Sono come l’olio per il motore: la loro funzione è quella di fare girare tutti gli ingranaggi senza intoppi.

Insomma: flussi, testi e microtesti sono il fluidificante dell’esperienza utente, il decongestionante che dà respiro alla comunicazione, lo strumento che ti allieva gli sbatti.

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• Definizione del problema: questa fase fa emergere domande senza risposta, mette alla prova le ipotesi e in generale aiuta a definire i veri requisiti.
• Definizione della struttura: un quadro che dia la giusta priorità alle cose e che sia in grado di scalare in modo appropriato. Spesso si passa da un componente all’altro, da un’area di interesse all’altra, più volte, per far sì che il sistema funzioni in tutti i contesti rilevanti.
• Interazione e presentazione: L’interfaccia è completa, efficace? In questa fase si dedica molto tempo alla tipografia e al design dell’interazione.
• Rifinitura della personalità: Applicare piccoli elementi al copy, agli elementi visivi e agli stati di interazione del progetto per garantire una personalità che tenga insieme il tutto.
• Ottimizzazione: Man mano che arrivano i dati di utilizzo, ci si concentro sulla messa a punto e sulla regolazione degli elementi importanti del progetto per supportare i comportamenti desiderati. Questo processo va avanti fino a quando gli effetti dell’ottimizzazione non si esauriscono ed è ora di ripercorrere il ciclo di progettazione, ricominciando dal primo passo.

I passi dal quinto in poi riguardano l’ottimizzazione. Man mano che arrivano i dati di utilizzo, ci si concentro sulla messa a punto e sulla regolazione degli elementi importanti del progetto per supportare i comportamenti desiderati. Questo processo va avanti fino a quando gli effetti dell’ottimizzazione non si esauriscono ed è ora di ripercorrere il ciclo di progettazione, ricominciando dal primo passo.

Ogni passo consiste in diverse revisioni e ripensamenti. Non si tratta di un unico percorso lineare attraverso l’intera progettazione. Ma in ogni fase si cerca di eliminare il superfluo per dare voce al necessario.

Così come il percorso degli utenti, anche il percorso del design è “messy”. E quando il giusto approccio si rivela, sembra ovvio, a posteriori. Ma il design è sempre ovvio, col senno di poi.

Sei alla caccia di ovvietà? Ti offriamo un caffè. A proposito, com’è il tempo lì da te?

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Ma cosa si intende per coerenza? La coerenza nel design agisce a più livelli. C’è la coerenza tra identità e comunicazione, la coerenza ai propri valori, la coerenza nel tono di voce, la coerenza ai principi di usabilità e accessibilità, la coerenza visiva, … Il buon (web) design è coerente dalla testa al footer.
Essere coerenti è un duro lavoro, ma paga: migliora l’usabilità e la credibilità, riduce la confusione, riduce i tempi di sviluppo.

Quindi dovremmo cercare di essere sempre coerenti in tutto e per tutto, giusto? Sbagliato.

Talvolta la ricerca della coerenza fine a se stessa rischia di essere controproducente, di essere uno specchio in cui rimirarsi, di distrarre l’attenzione dalle esigenze delle persone. Come tutto ciò che riguarda il design, essere coerenti è una scelta, e ogni scelta è frutto di pensiero.

Nella rappresentazione del Boléro abbiamo fatto 3 piccole eccezioni d’incoerenza, riesci a trovarle?

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‘La figura della Neve non è sempre la stessa anzi sovente nello stesso tempo, e nell’attimo stesso la Neve cade di diverse figure; sì all’occhio ignudo, sì all’occhio armato di microscopio’.

La forma della neve ha attirato per secoli la curiosità di scienziati e filosofi illustri.

Le 30 tipologie di Rosette della Neve catalogate da Donato Rossetti

Le sfere di Keplero

Come Keplero, che nel 1611 scrive Strena seu de nive sexangula (Sul fiocco di neve a sei angoli) dove suppone che i fiocchi si formino per compattamento di sfere. Contestualmente formula anche una congettura sul modo migliore di accatastare sfere in un dato spazio. Questa congettura, seppure dimostrata solo 403 anni dopo, viene immediatamente sfruttata da Sir Walter Raleigh, un corsaro inglese, per sistemare al meglio le palle di cannone sul ponte della propria nave, mentre organizza una spedizione alla ricerca di El Dorado. Non troverà la città leggendaria ma sarà tra i primi a portare le patate in Irlanda e il tabacco in Inghilterra. La curiosa storia di Sir Walter finisce nel 1618 per decapitazione.

L’anno successivo, un giovane Cartesio, bloccato in casa da una tempesta di neve, fa tre strani sogni che gli rivelano i fondamenti del Cogito ergo sum. Rimarrà bloccato dalla neve tutto l’inverno e forse è anche per questo che, anni più tardi, nel capitolo dedicato alle Meteore del famoso Discorso sul metodo si soffermerà sulla strana forma dei fiocchi di neve e sulla loro singolare simmetria, cercando di trovarne una classificazione.

I fiocchi di neve disegnati da Cartesio

Più di un secolo dopo, in Giappone, il futuro daimyō Doi Toshitsura, a soli dieci anni, comincia a osservare la neve. Coltiva questa passione per tutta la vita e molti anni e molte osservazioni più tardi pubblica il libro Sekka Zusetsu, una magnifica collezione di disegni di fiocchi di neve, organizzati in 86 tipologie.

Alcune immagini del libro Sekka Zusetsu

Il primo a fotografare questi minuscoli ma meravigliosi oggetti è Wilson Bentley, contadino americano del Vermont, un uomo dotato di grande pazienza. Per più di trent’anni Wilson passa ore nel cortile della propria casa, sotto la neve, a fotografare fiocchi, senza riuscire a trovarne due identici. Ne fotografa più di 5000 ed il suo lavoro è all’origine della leggenda che i fiocchi di neve siano tutti diversi l’uno dall’altro. Il suo libro, Snow Crystals, è ininterrottamente in vendita dal 1930. La curiosa storia di Wilson termina nel 1931 a causa di una polmonite.

Smithsonian Institution Archives, SIA2008-1395, Created by Bentley, W. A, “A “Dendrite Star” Snowflakes Photomicrographed by Wilson A. Bentley”, SIA2008-1395, Retrieved on 2019-12-11

Poco più tardi, il libro di Wilson Bentley arriva nelle mani di un giovane scienziato nucleare Giapponese, Ukichiro Nakaya che, professore all’Università di Hokkaido, si ritrova in un laboratorio dotato di scarsa strumentazione e scarsi fondi per la ricerca, ma abbondantissima precipitazione nevosa. Inizia quindi un sistematico e scientifico lavoro di catalogazione e classificazione che lo porta a comprendere le regole alla base della formazione dei fiocchi di neve e ad essere il primo uomo a creare un fiocco di neve artificiale.

La catalogazione dei fiocchi di Nakaya

Ancora oggi non esiste un metodo di classificazione definitivo. Nel 2009 la IACS (Associazione Internazionale delle Scienze Criosferiche) propone un metodo di classificazione e progetta anche un bellissimo font per agevolarne la descrizione.

Alcuni simboli progettati da IACS

Ma non c’è un parere univoco e altri metodi di classificazione sono tuttora utilizzati in Università e centri di ricerca.

Infografica con la classificazione dei fiocchi di neve

Quindi, la prossima volta che vi troverete sotto la neve con la bocca spalancata e la lingua all’infuori, ricordate che quello che state per assaggiare non è un banale pezzetto di ghiaccio ma un piccolo capolavoro della natura.

Un fiocco di neve su un tappeto, fotografato da Alexey Kljatov

Un altro fiocco di neve fotografato da Alexey Kljatov

Anche la tua azienda ha un problema di organizzazione delle informazioni? Ti possiamo aiutare.

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Già dal 2016 vi parliamo di Data informed design e del perché Good data è meglio di Big data e di quando è meglio usare una metodologia o l’altra.

In fondo, è semplice: immaginate di voler raggiungere la cima più alta di una montagna (ovvero il risultato migliore) e di essere immersi in un mare di nebbia. Un modo facile per salire è non camminare verso il basso. Sembra banale, ma è esattamente ciò che fanno gli A/B test e gli algoritmi di machine learning. Fanno piccoli passi che vi portano verso l’alto.

In questo modo, un passo alla volta, raggiungerete l’apice e, a quel punto, ogni passo che farete non potrà portarvi più in alto di dove siete.

Ma siete sicuri di essere sulla cima più alta? No.

Per cercare di essere sulla cima più alta dovete organizzare delle spedizioni di ricerca parallele, che esplorino sentieri diversi.

Il team di YouTube chiama questi due approcci Versioning, il piccolo miglioramento continuo, e Visioning, la ricerca parallela di innovazione: https://design.google/library/youtube-visioning/

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Deriva da disegno che, col prestigio dell’arte rinascimentale, attraversa la Francia (sotto il nome di dessin) per sbarcare poi in Inghilterra. Qui, durante la rivoluzione industriale, si accoppia con industrial. Tempo dopo, durante gli anni del boom, torna in Italia e fa amicizia con il Bello. Tanto che a Milano pare comincino a chiamarlo il Bel Design.
Si allarga poi a praticamente tutte le discipline e diventa onnipresente.

Sì, ma cosa significa esattamente? Design significa progettazione.

Il design è figlio di un pensiero, fa capo ad un bisogno, risolve un problema. È un progetto e, quasi sempre, è frutto di un processo.

Fare design significa quindi progettare. Al servizio delle persone, della bellezza, dell’inclusività, del business, di un’etica, del profitto. Potete progettare per tutti, solo per alcuni o per voi stessi. In quel momento state facendo design.

È un sostantivo, cercate quindi di non usarlo come aggettivo e soprattutto, se volete fare bella figura, usate con estrema parsimonia la locuzione di design. Va bene per le Scuole (Scuola di Design) non per gli oggetti (mai e poi mai chiedete, al vostro arredatore d’interni, una lampada di design).

Volete vedere una lampada di design? In questo video, il Castiglioni, ci spiega come ogni dettaglio del suo progetto non è vezzo estetico, ma al servizio di una precisa funzione. Parliamo della lampada Arco, di FLOS: Best design lecture ever

Se invece siete in cerca di ottimo web design, scrivete qui mentine.net/contatti

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L’inverno sta arrivando
e l’anno se ne va.
Sto diventando pazzo,
cercando qua e là.

E dopo il jingle gentilmente offerto dai Fratelli Righeira (se succede nella vostra testa non serve versare i diritti alla SIAE) ecco i nostri consigli per i regali di Natale o per la pausa delle feste o semplicemente per dedicare un po’ di tempo a voi stessi:

• Il nostro Emmaboshi è uscito con un Calendario pazzesco. È bellissimo, la tipografia è da... *sbav*, c’è tanto spazio per scrivere. C’ha le ricette sarde! E D I Z I O N E L I M I T A T A N U M E R A T A
  ...hai capito? Corri qui (a partire da 10€)
• Mariagiovanna Bornia è l’illustratrice che ha creato Venice Details, una linea di piccoli oggetti di carta progettati con l’anima. Sono in vendita in tutti i principali Musei di Venezia e fanno anche del bene. Li trovi a Palazzo Ducale, al Teatro La Fenice, al Museo Correr e in tanti altri luoghi bellissimi da visitare

Per il piacere della lettura, ti consigliamo ben tre libri:

• Stefania ha scritto Educare i genitori, il primo divertentissimo manuale di parenting alla rovescia. Per sorridere di quel piccolo tiranno che trottola per casa.
• Simona ha scritto il Manuale di scrittura creativa, se devi scrivere una newsletter ma c’hai il blocco, questo libro fa per te (ogni riferimento a fatti o persone reali è puramente casuale).
• Nicola ha scritto un libro sul Content Design che in realtà è molto di più. È un condensato di esperienza. Lo devi leggere. E poi si acquista sul sito di Apogeo, l’abbiamo ridisegnato noi, non vuoi farci un giro?

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Insieme agli amici di Moca Interactive, che hanno ideato e organizzato la prima edizione, portiamo a Bologna il tema dell’importanza dei dati nei processi decisionali nel digitale. Non che non siano importanti al di fuori del digitale, ma lavorando noi al di dentro, insomma.

Ci avete mai pensato?
Più aumentano i dati a nostra disposizione, più ci sono cose che rischiamo di non sapere.

Da qui, la nota terza legge di Bonanza*: all’aumentare dei dati, aumenta l’ignoranza.

Per questo è importante orientarci nella smisurata quantità di dati che possiamo avere a disposizione, assicurandoci innanzitutto che esistano, poi capendo dove si trovano, quindi scegliendo quelli che sono realmente utili, e infine usandoli in modo virtuoso.

Know Data è un evento agile, leggero ma per nulla superficiale, che prevede otto interventi su altrettante sfaccettature del prisma digitale, per una panoramica il più possibile concreta di “cose da applicare il giorno dopo in ufficio”.

Per tutte le informazioni di dettaglio e per comprare i biglietti (affrettatevi perché, ça va sans dire, sono in esaurimento) il sito è www.know-data.it.

* la terza legge di Bonanza ahah

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