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...forniscono un quadro di riferimento strutturato per l’adozione consapevole e responsabile dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) nelle Istituzioni scolastiche, rivolgendosi ai principali attori del settore, tra cui dirigenti scolastici, personale amministrativo, docenti e studenti/esse.

La strategia è stata elaborata partendo dall’Atto di indirizzo politico-istituzionale per l’anno 2025 del MIM e facendo riferimento ai documenti programmatici di respiro internazionale, europeo e nazionale, fra i quali:

"AI Act" del Parlamento Europeo e del Consiglio;

"Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law" del Consiglio d’Europa del 5 settembre 2024;

"Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for Educators" della Commissione europea;

Strategia nazionale per l’intelligenza artificiale 2024-2026 dell’AgID e del Dipartimento per la trasformazione digitale e il Disegno di legge recante «Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale» n. 1146 - presentato al Senato della Repubblica in data 20 maggio 2024, approvato in prima lettura il 20 marzo 2025 e successivamente approvato, con modificazioni, dalla Camera dei deputati in data 25 giugno 2025 (A.C. 2316) - attualmente al vaglio della competente commissione presso il Senato della Repubblica per la terza lettura....

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Pubblicate le Linee Guida per l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale Generativa nella didattica, frutto del lavoro della rete di 55 istituti della Regione FVG.

Il contributo del Liceo 'Caterina Percoto' nella definizione delle Skills.

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Progetto dalla Finlandia: IA nel Curricolo di Educazione Civica.

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Progetto dalla Finlandia: IA nel Curricolo di Educazione Civica.

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Nella primavera del 2018 MinnaLearn e l'Università di Helsinki hanno iniziato a collaborare per aiutare le persone a considerare l'Intelligenza Artificiale come uno strumento importante. Insieme hanno realizzato "Elements of AI" per insegnare i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale a persone provenienti da diversi contesti e ambiti di formazione. Il progetto in Italia è stato voluto dal Ministro per l'innovazione tecnologica e la transizione digitale e dal Dipartimento per la trasformazione digitale, e promosso da Fondazione Cotec con la partnership accademica dell'Università degli Studi Roma Tre.

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Un' introduzione gratuita online all'intelligenza artificiale per non esperti

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Scopri di più sul corso sull'Intelligenza Artificiale di MinnaLearn e dell'Università di Helsinki. Non sono necessarie conoscenze matematiche o di programmazione avanzate.

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Parla Luca Grion, docente di Filosofia Morale, cofondatore Anthropologica, Annuario di studi filosofici

Leadership, ottimismo, bias, intelligenza artificiale. Cosa lega questi queste quattro parole?

Per associazione di idee, viene in mente l'ultimo libro del Premio Nobel Kahneman, professore emerito di Psicologia e Relazioni istituzionali alla Woodrow Wilson School e professore emerito di Psicologia all'Università di Princeton, pubblicato di recente con Roi Edizioni, intitolato - Grandi idee, grandi decisioni - in cui, con Paolo Legrenzi, professore emerito di Scienze Cognitive all'Università Ca' Foscari di Venezia, invita gli imprenditori e i manager ad un pensiero più lucido, purgato da bias. Sarebbero questi a fare la differenza.

Il che significa che, chi guida un'azienda, almeno agli inizi non deve farsi prendere dall'eccessivo ottimismo - over confidence - nelle proprie capacità, cioè da un'autostima senza limiti, e che deve ricorrere all'ottimismo, inteso come trust, cioè fiducia, dopo una decisione per motivare il personale. Lo psicologo, dunque, distingue due tipi di ottimismo da adottare dentro e fuori l'azienda, prima e dopo una decisione.

A questo punto, una curiosità: per evitare che l'imprenditore o il manager si confonda e ricorra all'ottimismo "sbagliato" nelle varie fasi di un processo decisionale, non sarebbe meglio affidarsi ad algoritmi e quindi all'Intelligenza Artificiale?

Al dubbio ha risposto Luca Grion, professore di Filosofia Morale all'Università di Udine e presidente dell'Istituto Jacques Maritain di Trieste, nonché direttore della SPES (Scuola di Politica ed Etica Sociale) che con Giovanni Grandi ha fondato "Anthropologica, Annuario di studi filosofici" di cui è stato direttore fino al 2022.
Professore, un algoritmo a fare da Ceo come lo vedrebbe?
Domanda non semplice, perché l'IA può avere molti volti e molte applicazioni. Certamente, alcune decisioni tecniche possono essere facilitate dall'ausilio di strumenti capaci di prestazioni impensabili per un essere umano - a causa dela complessità dei dati da analizzare o della scarsità di tempo a disposizione - Tuttavia, a monte di tali decisioni tecniche, ci deve essere una visione strategica più ampia, che non si limiti a considerare solo la massimizzazione dei risultati attesi in termini di produttività o efficienza. Se, ad esempio, ci riferiamo agli algoritmi predittivi, in molti casi essi possono offrire un supporto prezioso alla decisione umana, ma non dovrebbero sostituirla, tanto più se parliamo di scelte adottate da chi ricopre ruoli di leadership all'interno di un'azienda.
Perché?
Tali decisioni possono impattare sulla vita di un'organizzazione a diversi livelli. Quel tipo di decisioni, infatti, può avere a che fare anche con la capacità di motivare, se non di ispirare, i propri collaboratori. Talvolta richiedono di abbracciare soluzioni meno efficienti - in termini assoluti - ma maggiormente comprensibili. Infine, una leadership credibile deve assumersi la responsabilità delle proprie scelte e il metterci la faccia è ingrediente non secondario rispetto alla costruzione di valori essenziali, quali la fiducia e la disponibilità all'impegno. Per contro, le scelte di un algoritmo - laddove elevato dal ruolo di strumento a soggetto protagonista del processo decisionale - rischiano di alimentare un processo di progressiva deresponsabilizzazione e un allentamento dei vincoli interpersonali. Le persone, infatti, da collaboratrici attive di un progetto potrebbero iniziare a sentirsi meccanismi di un ingranaggio nel quale difficilmente possono riconoscersi. Del resto, se prendo ordini da una cosa, e non da una persona, mi sentirò trattato da cosa e non da persona. Non proprio il massimo per creare un clima collaborativo in azienda e, a ben pensarci, neppure per creare un legame di fiducia con i clienti.
Sì, però le scelte non sarebbero condizionate da preconcetti. Come dice Kahneman, quando si sono impegnate per ridurre l'effetto prodotto dai bias sui loro processo decisionali, le organizzazioni hanno ottenuto dei rendimenti elevati".
Spesso siamo tentati di chiedere a una macchina di decidere per noi così che la scelta possa avere quei caratteri di oggettività ed equità che la nostra rischia di non possedere. Non sempre, però, siamo avvertiti del fatto che i sistemi algoritmici possono assorbire i nostri pregiudizi. Non solo, possono amplificarli. Esempi classici, spesso citati, sono i programmi utilizzati in America per calcolare il rischio di recidiva o l'algoritmo che Amazon aveva provato a utilizzare per la valutazione automatica dei curriculum. Questi sistemi, infatti, lavorano sulla base di dati, ovvero di eventi già accaduti. Essi, pertanto, guardano al passato per suggerire scelte che daranno forma al futuro, ma in quel passato, in quei dati, ci sono anche tutti i nostri pregiudizi. Non solo. Le correlazioni che gli algoritmi predittivi individuano all'interno di grandi masse di dati, per quanto efficaci da un punto di vista utilitaristico, possono valorizzare aspetti problematici dal punto di vista etico. Il dramma, però, è che rischiamo di non rendercene neppure conto per la strutturale opacità di tali sistemi. Quando chiediamo l'ispezionabilità e la intelligibilità dei criteri in base ai quali decidono algoritmi di questo tipo - e penso all'IA act a cui sta lavorando l'Unione Europea - sottolineiamo, per l'appunto, il rischio che l'apparente neutralità e oggettività di questi sistemi possano nascondere proprio quei bias indesiderati dai quali vorremmo tenerci lontano.
Continuando con i rischi?
I rischi sono di diversa natura. Innanzi tutto, riguardano il cosiddetto deskilling: affidare compiti decisionali alle macchine ci rende sempre meno capaci di svolgere, da noi, quei compiti. A secondadei casi, il prezzo può essere ragionevole. Oggi siamo meno capaci di fare operazioni aritmetiche senza una calcolatrice o ricordare numeri di telefono senza la nostra rubrica digitale, ma dobbiamo essere avvertiti della cosa. Soprattutto dobbiamo affinare altre abilità che compensino quelle indebolite. Altrimenti, ecco un secondo rischio: potremmo perdere il controllo sui nostri artefatti. In generale: creare qualcosa che non riusciamo a comprendere adeguatamente e affidargli responsabilità decisionale solo in vista di soluzioni migliori in termini di efficienza ed efficacia potrebbe non essere una scelta saggia. L'umano dovrebbe rimanere sempre al centro dello sviluppo tecnologico e questo non è un semplice slogan buonista. Esprime l'esigenza di pensare una tecnologia per l'uomo e al servizio dell'uomo. Ciò che troppo spesso accade, invece, è pensare alla macchina come a un modello ideale per l'azione umana: obbediente, efficiente, razionale, instancabile. Da strumento utile a far fiorire l'umano, quasi senza che ce ne accorgiamo, la macchina diventa così il benchmark al quale dobbiamo adeguarci se non vogliamo sentirci inadatti o inutili. Quante volte, all'interno di tanti ambienti di lavoro, già oggi è l'uomo che deve adeguarsi alla macchina e non viceversa? Quante volte è richiesto all'uomo di dar prova del fatto che il suo lavoro possa ancora fare la differenza e quindi abbia ancora un senso? Così facendo, però, i valori in gioco vengono rovesciati e il lavoro, da dimensione espressiva dell'umano, da spazio nel quale l'uomo dà significato al proprio stare al mondo diventa luogo di competizione con la macchina, fatto solo di indici di performance e percentuali di miglioramento.
Quali precauzioni si dovrebbero prendere? Immagini di stendere un vademecum: quali sarebbero le prime regole che scriverebbe?
Io credo che non dovremmo preoccuparci solo di scrivere regole pur importanti, ma dovremmo anche, e soprattutto, prenderci il tempo per una riflessione pubblica sul senso del lavoro e degli strumenti che utilizziamo quando lavoriamo. Non solo. Dovremmo prenderci il tempo per riflettere assieme sui valori che devono informare la progettazione dei nuovi strumenti algoritmici. L'intelligenza artificiale, infatti, sta aprendo scenari davvero rivoluzionari, con grandi promesse in termini di sviluppo sostenibile, ottimizzazione delle risorse e soluzione di problemi sino ad ora difficili da affrontare. Tuttavia, la rivoluzione digitale, oltre alle molte promesse di bene, porta in dote numerosi pericoli: confidenzialità, sicurezza, sostenibilità, equità, giustizia sociale sono solo alcuni degli ambiti che richiedono di essere maneggiati con particolare cura.
Un giorno l'uomo creerà una macchina capace di risolvere i dilemmi che la filosofia morale, l'etica creano ora nell'utilizzo degli algoritmi?
L'etica non deve essere pensata come qualcosa che, dal di fuori, interviene per arginare o limitare gli effetti indesiderati di una tecnologia. L'etica va pensata come uno sguardo critico sulla realtà, capace di far emergere quella dimensione valoriale che la attraversa. A tutti i livelli. Gli artefatti tecnologici, come ho detto, non incorporano solo i nostri pregiudizi ma anche i nostri valori e il peso relativo che essi assumono all'interno di specifici contesti. Un progettista, quando pensa alla soluzione per risolvere un problema informatico, non ricorre solo a una concettualità tecnica, moralmente neutra. In realtà, nel suo concreto operare, deve soppesare e gestire valori diversi: la completezza - l'integrità- dei dati serve per aumentare l'efficacia, ma rischia di limitare l'autonomia e la privacy di chi è costretto a condividere sempre più dati personali. La facilità e immediatezza d'uso può confliggere con la sicurezza. La centralizzazione delle informazioni è comoda, ma può prestare il fianco a una serie di pericoli. E così via. L'etica di cui abbiamo bisogno, quindi, dovrebbe essere di casa là dove le nuove tecnologie vengono progettate e prodotte. E dovrebbe essere di casa tra cittadini e consumatori, perché se non condividiamo una comune visione del mondo che vogliamo creare, come possiamo sperare che il futuro sia a misura d'uomo?

Cinzia Ficco

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"Un algoritmo per Ceo? Rischio deskilling. Meglio metterci la faccia per motivare il personale" - AziendaTop

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Parla Luca Grion, docente di Filosofia Morale, cofondatore Anthropologica, Annuario di studi filosofici Leadership, ottimismo, bias, intelligenza artificiale. Cosa lega questi queste quattro parole? Per associazione di idee, viene in mente l'ultimo libro del Premio Nobel Kahneman, professore emerito di Psicologia e Relazioni istituzionali alla Woodrow Wilson School e professore...

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What’s AI? - Artificial Intelligence - www.coe.int

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Explanation about the so-called AI technologies

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Presentato ieri 20 maggio a Udine il documento "Costruire il futuro. Linee guida sull'utilizzo dell'I.A. in ambito scolastico". L'ebook, disponibile on line, raccoglie i frutti di un anno di lavoro della rete di 55 scuole del Friuli Venezia Giulia sul tema dell'intelligenza artificiale a scuola.

Come ci spiega Piervincenzo Di Terlizzi, dirigente dell'Isis 'Lino Zanussi" di Pordenone, e il coordinatore del gruppo di lavoro su etica e intelligenza artificiale, "il lavoro, organizzato e coordinato con attenzione e grande competenza, cura da Luca Gervasutti , dirigente scolastico della scuola capofila, che è il liceo Stellini di Udine, si svolto all'interno di una cornice di elementi condivisi, che sono emersi durante i primi incontri del percorso formativo, e si è poi articolato tramite incontri in presenza, on-line, condivisione di documenti da parte dei vari gruppi, ciascuno coordinato da una figura di riferimento".

Le linee guida messe a punto dai diversi gruppi di lavoro costituiscono, a mio parere, il miglior documento oggi disponibile in ambito educativo su questo tema.

E ciò per almeno cinque motivi:

1. le linee guida sono frutto del lavoro riflessivo e condiviso di docenti e dirigenti che conoscono dall'interno la scuola e le problematiche organizzative, didattiche, educative

2. il lavoro ha preso avvio da un percorso formativo di alto livello che ha coinvolto alcuni dei più importanti e competenti esperti italiani in questo campo (Pier Cesare Rivoltella, Paolo Coppola, Nello Cristianini, Davide Dattoli, Paolo Maria Ferri, Gabriele Franco, Gabriele Giacomini, Luca Grion, Lorenzo Redaelli, Roberto Sconocchini) senza tuttavia fermarsi alla condivisione delle loro relazioni ma mettendole a frutto all'interno di quadro di riflessione proposta centrato su

3. la rielaborazione ha portato ad identificare sei nuove frontiere (IA e comunicazione; IA e valutazione; IA e personalizzazione; IA e skills; IA e privacy; IA e etica) per ognuna delle quali un gruppo di lavoro ha prodotto una riflessione estremamente precisa, aggiornata, capace di parlare al mondo della scuola

4. la rielaborazione ha portato anche a definire modelli operativi per educare all'IA e con l'IA. Presentandoli il documento scrive: "Gli insegnanti e i dirigenti scolastici svolgono un ruolo strategico per promuovere un utilizzo proficuo e consapevole degli strumenti di IA ai fini dell'apprendimento. È perciò importante che essi comprendano le opportunità e le sfide connesse all'impiego dei sistemi di IA, nonché le possibili modalità per potenziare le pratiche di insegnamento, apprendimento e valutazione, ma anche per favorire lo sviluppo di nuove competenze digitali che già nel breve periodo risulteranno essenziali per i nostri studenti. Nelle pagine che seguono, partendo dalle raccomandazioni e dalle proposte contenute dai documenti ufficiali che ad oggi costituiscono i principali riferimenti in ambito internazionale per un utilizzo sostenibile dell'IA in ambito educativo, vengono proposte dodici competenze, per ognuna delle quali sono definiti gli indicatori in termini di Conoscenze, Abilità e Attitudini e le proposte operative, declinate in termini di Attività, Obiettivi e Focus e suddivise a seconda degli ordini e dei gradi di scuola a cui sono rivolte.

5. Il percorso è un classico (e piuttosto raro, purtroppo) esempio di pieno e consapevole utilizzo della logica dell'autonomia scolastica (DPR 275/99) e della sua potenzialità quando le scuole la prendono in mano per creare riflessione su di se', sul proprio compito educativo e sul proprio ruolo dentro la società.

Insomma, un lavoro eccezionale per ricchezza e profondità.

Per una didattica conversazionale: un percorso di prompt engineering docente

Le linee guida presentano anche un capitolo interessantissimo dedicato alla didattica conversazionale che evidenzia l'importanza di imparare a scuola l' ars interrogandi in contesto digitale. Una questione che si radica profondamente nella comprensione dei mutamenti culturali e tecnologici che stiamo vivendo, un'epoca in cui le modalità di comunicazione e interazione con le informazioni si stanno evolvendo a un ritmo senza precedenti. Il prompting, in questo contesto - scrive la guida - può essere visto come una chiave di lettura moderna per accedere a una pluralità di contenuti e per sviluppare una capacità critica e riflessiva nell'uso degli strumenti di IA.

In appendice viene presentata una analisi dell'AI Act dell'Unione Europea le le sue ricadute in ambito scolastico e una bozza di emendamento sull'Intelligenza artificiale all'interno del regolamento d'istituto.

Perché uno sguardo etico?

Rimandando ad una necessaria lettura individuale del documento credo opportuno evidenziare alcuni passaggi ed ad questo fine ho posto a Di Terlizzi la domanda sulle ragioni di una riflessione specifica sull'etica all'interno di linee guida sull'intelligenza artificiale destinata alle scuole e prodotte dalle scuole?

Così ha risposto Di Terlizzi " La riflessione etica su questo argomento ha prodotto, negli ultimi anni, diverse pubblicazioni, segno dell'importanza dell'argomento anche all'interno di una riflessione su ciò che classicamente definiamo "bene". In questo senso, il contributo specifico presente nelle linee guida ha l'intenzione di essere un ausilio per chi lavora nella scuola nei diversi livelli d'età, per porre buone domande rispetto a questo argomento. Questo fa, in fondo, la scuola: vede il reale, non si ferma alla manifestazione del reale e formula domande "

Tra le domande urgenti emerse nel corso del lavoro Di Terlizzi ha individuato " quella che riguarda la definizione dei rapporti tra umano e postumano, tema di derivazione anglosassone che, tramite l'intelligenza artificiale, sollecita la nostra riflessione "

Intelligenza artificiale e valutazione

La valutazione è uno dei temi più discussi in questi mesi e così abbiamo chiesto a Vincenzo Caico, dirigente dell' SIS Michelangelo Buonarroti di Monfalcone e coordinatore del gruppo si lavoro su IA e valutazione di spiegarci il senso complessivo del lavoro del suo gruppo.

" Il gruppo sulla valutazione - spiega Caico - ha prodotto un documento che affronta analiticamente i seguenti snodi: tutoring, inclusione, gamification, sviluppo prossimale e motivazione, monitoraggio, interazione e feedback, metacognizione e autovalutazione, imperfezione geniale. Alla radice la necessita di comprendere come reagire alla sfida sul piano educativo e della valutazione posta da questi strumenti che "consentono di superare la cosiddetta valutazione sommativa che tipicamente arriva alla fine del percorso e passare a una valutazione formativa, continua, in itinere, che dia ai docenti feedback ricorsivi con cui comprendere meglio le lacune degli studenti e mettere in campo tempestivamente delle attività di supporto"?

Una possibile strategia - chiude Caico - consiste nell'individuare e valorizzare quelle caratteristiche che sono e resteranno esclusivamente umane. "In particolare, l'essere umano ha, in virtù della sua dimensione esistenziale, un contatto diretto con la vita che l'IA - almeno finché non avrà un corpo destinato a vivere, godere, soffrire, sognare, morire - non ha. Forse la scuola di domani premierà di più i Pinocchio e i Gianburrasca. L'adesione alla regola, obiettivo di una umanità disordinata, potrebbe non essere più così apprezzabile. Se la macchina è perfetta, l'essere umano dovrà trovare nell'imperfezione geniale la sua ragion d'essere ".

Ma come comportarsi, oggi, con la gran parte degli studenti che utilizza già l'intelligenza artificiale nello studio e nello svolgimento dei compiti assegnati dagli insegnanti? Risponde Caico:
"Le principali implicazioni dell'avvento dei nuovi sistemi di intelligenza artificiale generativa in ambito didattico sono di due tipi. Il primo è il loro utilizzo come strumento di valutazione automatizzata degli apprendimenti da parte dei docenti e come strumento di tutoring e autovalutazione del proprio apprendimento da parte degli stessi studenti, aspetti di per sé molto interessanti, ma l'intervento più rilevante è però quello che riguarda il dialogo educativo tra chi insegna e chi impara. Se si tratta di un dialogo educativo di per sé povero, improntato sulla trasmissione di conoscenze da parte dell'insegnante e sulla semplice verifica della loro acquisizione, l'intelligenza artificiale è destinata a sparigliare tutto e, in particolare, gli insegnanti si troveranno in enorme difficoltà perché sarà molto difficile distinguere tra ciò che è produzione originale degli studenti e ciò che è invece un prodotto dell'intelligenza artificiale. Se invece la relazione tra docente e studenti si basa sulla co-costruzione del sapere, sulla condivisione degli obiettivi e della responsabilità dell'apprendimento, e, soprattutto, sulla fiducia, l'intelligenza artificiale è destinata a offrire modalità di apprendimento e valutazione dei progressi estremamente interessanti e stimolanti".
Cosa ci si attende ora?

Ci si attende - dice Di Terlizzi - che le scuole attingano a queste linee guida per i loro percorsi concreti, sia negli spunti di riflessione sintetizzati dai gruppi di lavoro, che nei riferimenti operativi sviluppati nella seconda parte delle linee guida.

Buon lavoro a tutti, allora. E grazie alla rete delle scuole del Friuli Venezia Giulia per il sentiero tracciato.

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Intelligenza artificiale, 55 istituti creano linee guida per usarla a scuola: perché è il miglior documento disponibile sul tema?

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Presentato ieri 20 maggio a Udine il documento "Costruire il futuro. Linee guida sull'utilizzo dell'I.A. in ambito scolastico". L'ebook, disponibile on line, raccoglie i frutti di un anno di lavoro della rete di 55 scuole del Friuli Venezia Giulia sul tema dell'intelligenza artificiale a scuola.

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L'intelligenza artificiale (AI) sta conquistando quasi tutti i mercati, compreso quello altamente competitivo delle app mobili. Sia le grandi aziende che le piccole startup utilizzano l'intelligenza artificiale per creare esperienze utente altamente personalizzate.

Ogni anno vediamo sempre più app AI disponibili e quelle esistenti vengono costantemente migliorate. Nel corso degli anni, abbiamo reso indispensabili molte di queste app AI. Sono diventati una parte importante della nostra vita quotidiana.

Che si tratti di assistenza vocale, istruzione, vendita al dettaglio, viaggi, fintech, appuntamenti o media e intrattenimento, esiste un'app AI.

Diamo un'occhiata alle 10 migliori app AI sul mercato:

In cima alla nostra lista delle migliori app di intelligenza artificiale per le aziende c'è il generatore di parlato di testo Murf, che è uno dei generatori di voci AI più popolari e impressionanti sul mercato ed è spesso utilizzato per creare assistenti di intelligenza artificiale. Murf consente a chiunque di convertire il testo in voce, voice-over e dettati ed è utilizzato da un'ampia gamma di professionisti come sviluppatori di prodotti, podcaster, educatori e dirigenti aziendali.

Murf offre molte opzioni di personalizzazione per aiutarti a creare le migliori voci dal suono naturale. Ha una varietà di voci e dialetti tra cui puoi scegliere, oltre a un'interfaccia facile da usare.

Il generatore di sintesi vocale offre agli utenti uno studio di voice over AI completo che include un editor video integrato, che consente di creare un video con voice over. Sono disponibili oltre 100 voci AI da 15 lingue e puoi selezionare preferenze come Altoparlante, Accenti/Stili di voce e Tono o Scopo.

Un'altra caratteristica importante offerta da Murf è il cambio di voce, che ti consente di registrare senza usare la tua voce come voce fuori campo. Le voci fuori campo offerte da Murf possono anche essere personalizzate per tono, velocità e volume. Puoi aggiungere pause ed enfasi o modificare la pronuncia.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Murf:

Ampia libreria che offre più di 100 voci AI in tutte le lingue:

Stili espressivi emotivi

Supporto per input di testo e audio

Studio di voce fuori campo AI

Personalizzabile attraverso tono, accenti e altro

Leggi la nostra Recensione Murf o visitare il sito Murf.

HitPaw Video Enhancer AI è la soluzione perfetta per chiunque desideri aggiornare i propri video. Utilizza la tecnologia AI per migliorare drasticamente la qualità dei video utilizzando tre modelli separati, tra cui Denoise Model, Animation Model e Face Model.

Il modello Denoise funziona per schiarire riprese in condizioni di scarsa illuminazione e di scarsa qualità in modo che appaiano chiare e luminose. Il modello di animazione rende più nitide le clip anime classiche e aggiunge colore per renderle più naturali su schermi di alta qualità. Infine, Face Model regola i ritratti all'interno di ogni fotogramma del video regolando la luminosità, la saturazione del colore e il contrasto per una finitura ritoccata.

Alcune delle principali funzionalità di HitPaw includono:

Tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per l'upscaling rapido dei video

Riduzione del rumore per i video

Perfeziona i video di anime e volti umani

Aumenta la risoluzione video fino a 8K

Leggi la nostra Recensione di HitPaw o visitare il sito hitpaw.

Molti riconoscono Jasper come il miglior assistente di scrittura AI in assoluto, leader del mercato con le sue caratteristiche e qualità impressionanti. Per prima cosa gli fornisci parole seme, che poi Jasper analizza prima di creare frasi, paragrafi o documenti basati sull'argomento e sul tono di voce. È in grado di produrre quasi istantaneamente un articolo di 1,500 parole.

La piattaforma ha più di 50 modelli di generazione di contenuti AI, inclusi post di blog, e-mail, copia di marketing, generatore di annunci di Facebook, generatore di annunci di Google, meta titolo e descrizione, comunicato stampa e molto altro.

Ecco uno sguardo ad alcune delle migliori caratteristiche di Jasper:

Più di 11,000 caratteri gratuiti e 2,500 categorie di stili di scrittura

Supporta più di 25 lingue

Interfaccia intuitiva

Assistente alla scrittura di lunga durata (oltre 1,000 parole)

Identificare gli elementi chiave nel testo (pronomi, verbi, nomi, ecc.)

Leggi la nostra Recensione di diaspro o visitare il sito Diaspro.

Un altro ottimo generatore di video AI è Synthesia, una piattaforma di generazione di video AI che ti consente di creare rapidamente video con avatar AI. La piattaforma include oltre 60 lingue e vari modelli, uno screen recorder, una libreria multimediale e molto altro.

Synthesia è utilizzato da alcuni dei più grandi nomi del mondo come Google, Nike, Reuters e BBC.

Con Synthesia, non sono necessarie apparecchiature video complesse o location per le riprese. Puoi scegliere tra oltre 70 avatar AI diversi e persino ottenere un avatar AI esclusivo per il tuo marchio. Oltre agli avatar preimpostati, puoi anche crearne uno tuo.

La piattaforma di generazione vocale AI semplifica l'ottenimento di voci fuori campo coerenti e professionali, che possono essere facilmente modificate con il clic di un pulsante. Queste voci fuori campo includono anche sottotitoli. Una volta che hai un avatar e una voce fuori campo, puoi produrre video di qualità in pochi minuti con più di 50 modelli predefiniti. Puoi caricare le tue risorse di identità del marchio e ottenere modelli personalizzati.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Synthesia:

Leggi la nostra Recensione di Synthesia o visitare il sito Synthesia.

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Otter è uno dei migliori servizi di trascrizione AI sul mercato. Con lo strumento, disponibile su dispositivi desktop, Android e iOS, puoi trascrivere conversazioni vocali. L'azienda offre diversi piani, ciascuno con il proprio set unico di funzionalità.

Una di queste funzionalità consente agli utenti di registrare e trascrivere automaticamente le conversazioni con il proprio telefono o computer. Un altro fornisce la capacità di riconoscere e differenziare tra diversi oratori.

Con Otter, puoi modificare e gestire le trascrizioni direttamente nell'app e le registrazioni audio possono essere riprodotte a velocità diverse. Immagini e vari altri contenuti possono anche essere implementati direttamente nelle trascrizioni e puoi importare file audio e video che possono quindi essere trascritti.

L'interfaccia della piattaforma è intuitiva e ben progettata, inclusi strumenti importanti come un pulsante di registrazione, un pulsante di importazione e un record di attività recenti. Fornisce inoltre un utile tutorial per guidare gli utenti.

Alcune delle caratteristiche principali di Otter includono:

Intuitivo e ben progettato

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Trascrivi automaticamente le conversazioni

Speechify può trasformare il testo in qualsiasi formato in un discorso dal suono naturale. Basata sul Web, la piattaforma può prendere PDF, e-mail, documenti o articoli e trasformarli in audio che può essere ascoltato invece che letto. Lo strumento ti consente anche di regolare la velocità di lettura e ha oltre 30 voci dal suono naturale tra cui scegliere.

Il software è intelligente e può identificare più di 15 lingue diverse durante l'elaborazione del testo e può convertire senza problemi il testo stampato scansionato in audio chiaramente udibile.

Ecco alcune delle principali funzionalità di Speechify:

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Leggi la nostra Recensione Speechify o visitare il sito Discorso.

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Gli strumenti sono racchiusi all'interno del "Content Planner", uno spazio dedicato per le tue idee, siano esse completamente sviluppate o solo un titolo provvisorio. Questo può aiutarti a organizzare meglio i tuoi pensieri e creare contenuti più coerenti.

Alcune delle funzionalità aggiuntive offerte includono:

Programmazione - Il tuo tempo e il tuo spazio di testa sono preziosi. Rendi la pianificazione, la creazione e la pubblicazione dei tuoi contenuti meno stressante, con uno Scheduler affidabile e facile da usare.

Hashtags - Niente più riprese al buio. Inizia a raggiungere più persone quando pubblichi e personalizza i tuoi hashtag per migliorare le tue prestazioni.

Analisi - È facile perdere traccia di ciò che funziona sui Social. Ottieni la chiarezza e la sicurezza di cui hai bisogno per prendere le decisioni giuste.

Quando si tratta di app educative AI, non c'è niente di meglio di ELSA Speak. È un insegnante di lingua abilitato all'intelligenza artificiale che aiuta le persone a perfezionare le proprie abilità di lingua inglese. Basandosi sui dati vocali e sulla tecnologia di riconoscimento vocale, l'app ascolta l'accento di un utente e utilizza un sistema di codifica a colori di rosso, giallo e verde per identificare quanto le parole pronunciate sono vicine alle regole della pronuncia inglese americana.

Dopo aver analizzato il frammento vocale, l'app fornisce suggerimenti audio in modo che l'utente possa ottenere una migliore articolazione.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di ELSA Speak:

Valutazioni delle competenze linguistiche

Curriculum personalizzato

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I viaggi in tutto il mondo stanno finalmente riprendendo dopo la pandemia di COVID-19, motivo per cui Hopper arriva al terzo posto nella nostra lista delle 10 migliori app AI. Hopper utilizza funzionalità predittive per aiutare gli utenti a ottenere informazioni accurate sui costi associati a voli, camere d'albergo e noleggio auto. Fornisce queste informazioni fino a un anno prima, quindi hai molto tempo per preparare i piani di viaggio giusti.

Inserisci prima la destinazione richiesta prima che Hopper ti fornisca le informazioni pertinenti sulle tariffe di viaggio, la probabilità che i prezzi aumentino o diminuiscano e le migliori date di viaggio. Utilizza anche la tua ricerca e le tue preferenze per fornire notifiche intelligenti sulle variazioni di prezzo.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Hopper:

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Analisi predittiva

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L'intelligenza artificiale (AI) sta conquistando quasi tutti i mercati, compreso quello altamente competitivo delle app mobili. Sia le grandi aziende che le piccole startup utilizzano l'intelligenza artificiale per creare esperienze utente altamente personalizzate. Ogni anno vediamo sempre più app AI disponibili e quelle esistenti vengono costantemente migliorate.

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Open AI in educazione: trend recentissimi!

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Open AI in educazione: trend recentissimi!

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As the new school year kicks off in the Northern Hemisphere, we are highlighting a few useful ways that schools, institutions, and educators can use the new wave of AI tools. You can easily try out some of the latest Azure OpenAI Service tools for education institutions, experiment with prompts, and learn tips for using AI for teaching and learning. In addition, we are sharing a new short " Getting Started with AI in Education" whitepaper written by Dr. Ethan Mollick, a professor at Wharton and Dr. Lilach Mollick, Director of Pedagogy for Wharton Interactive, two Professors that have been on the leading edge of AI in education. Let's break down the 3 topics for today!

Topic 1: Azure OpenAI on your data

Educational institutions can now easily bring their data to contextualize interactions with Azure OpenAI through a new preview offer called Azure OpenAI on your data. This offer enables you to "ground" GPT-3.5 or GPT-4 interactions on your own institutional data so that you may privately and securely have a conversation with your school or institution's data without needing to train or fine-tune the models. When using Azure OpenAI on your data, your institutional data is protected and will not be used to train or improve the Azure OpenAI models.

One of the key benefits of Azure OpenAI on your data is its ability to tailor the content of conversational AI. Because you can give the model access to, and it can reference specific sources to support its responses, answers are not only based on pretrained knowledge but also on the latest information available in the designated data source. This grounding data also helps the model avoid generating responses based on outdated or incorrect information. This Tech Community blog announcing the Azure OpenAI on your data public preview gives you more details on getting started, and we have a few examples below.

Azure Open AI on your data, coupled with the prompts from our repository below and GPT-4, empowers schools to rapidly develop dedicated AI chatbots that can transform the learning experience, enhance productivity, and streamline administrative processes within the educational environment.

Topic 2 - GitHub Prompt Library for Education

We are thrilled to introduce the Prompts for Education prompt library, a resource for educators, staff, and students to harness the power of Bing Chat and Azure OpenAI's GPT-4 technology. Whether you're a teacher, administrator, staff member, or student, this curated collection of prompts is designed for you.

We've worked with Dr. Ethan and Dr. Lilach Mollick to take their custom Educator and Student prompts and make these part of this new Prompt Library. A few of these examples are below, as well as some additional prompts we've added for you to try out.

Educators can use these prompt examples to begin creating engaging lessons and respond to student queries, while staff can use these prompts as a starting point to streamline administrative tasks and improve productivity. Students can explore subjects in depth, asking questions that are focused on their individual learning needs.

Imagine using a prompt from the Prompts for Education prompt library that aligns closely with your educational needs, whether it's to help craft engaging lessons, responding to student inquiries, or streamlining administrative tasks. With the Azure OpenAI On Your Data feature, these prompts can be transformed into specialized AI chatbots, effortlessly deployed as Azure Web Apps or Power Virtual Agents. These chatbots, powered by the conversational AI capabilities of Azure OpenAI's GPT-4, can interact directly with your own data, providing context-aware and up-to-date responses.

We're always working on incorporating your feedback to improve the prompts for specific teaching and learning functions. We strongly encourage your input and engagement. Currently hosted on GitHub, this open-source project is free for all, so join us in transforming education with the power of AI. Unlock new possibilities for efficiency and learning today!

We encourage schools to leverage Bing Chat or the GPT-4 model within Azure OpenAI instead of GPT-3.5 when possible for the best experience. Additionally, due to the probabilistic nature of large language models, responses will be different each time you run the prompts.

3) Getting Started with AI for Educators - Dr. Ethan Mollick and Dr. Lilach Mollick

Two trailblazing educators on the forefront of AI have been Dr. Ethan Mollick, a professor at Wharton and Dr. Lilach Mollick, Director of Pedagogy for Wharton Interactive, both at the University of Pennsylvania. From Ethan's popular One Useful Thing Substack and his X account (formerly Twitter), their new YouTube Playlist, or their work with students and educators at Wharton, Ethan and Lilach have been leading the way for educators in the world of AI. To help educators and institutions get started with AI, Ethan and Lilach have put together a short whitepaper called "Getting Started with AI for Educators," which is a great starting point for educators looking to better understand this space. We've made this document available in both Word and PDF format.
Getting Started with AI for Educators - Ethan and Lilach Mollick (PDF) Getting Started with AI for Educators - Ethan and Lilach Mollick (Word)
We hope you find these resources valuable as educators, school leaders and IT Administrators. As the new school year begins in the Northern Hemisphere, we encourage customers to learn more about AI in EDU from the Mollicks' paper, explore our new AI for Educators course on Microsoft Learn, try out and contribute to our new Prompt library, as well as begin to explore Azure OpenAI on your district's data.

Mike Tholfsen

Group Product Manager

Microsoft Education

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Azure OpenAI for Education: Prompts, AI, and a guide from Ethan and Lilach Mollick

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As the new school year kicks off in the Northern Hemisphere, we are highlighting a few useful ways that schools, institutions, and educators can use the new..

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AI in everyday life

Below are some AI applications that you may not realise are AI-powered:

Online shopping and advertising

Artificial intelligence is widely used to provide personalised recommendations to people, based for example on their previous searches and purchases or other online behaviour. AI is hugely important in commerce: optimising products, planning inventory, logistics etc.

Web search

Search engines learn from the vast input of data, provided by their users to provide relevant search results.

Digital personal assistants

Smartphones use AI to provide services that are as relevant and personalised as possible. Virtual assistants answering questions, providing recommendations and helping organise daily routines have become ubiquitous.

Machine translations

Language translation software, either based on written or spoken text, relies on artificial intelligence to provide and improve translations. This also applies to functions such as automated subtitling.

Smart homes, cities and infrastructure

Smart thermostats learn from our behaviour to save energy, while developers of smart cities hope to regulate traffic to improve connectivity and reduce traffic jams.

Cars

While self-driving vehicles are not yet standard, cars already use AI-powered safety functions. The EU has for example helped to fund VI-DAS, automated sensors that detect possible dangerous situations and accidents.

Navigation is largely AI-powered.

Cybersecurity

AI systems can help recognise and fight cyberattacks and other cyber threats based on the continuous input of data, recognising patterns and backtracking the attacks.

Artificial intelligence against Covid-19

In the case of Covid-19, AI has been used in thermal imaging in airports and elsewhere. In medicine it can help recognise infection from computerised tomography lung scans. It has also been used to provide data to track the spread of the disease.

Fighting disinformation

Certain AI applications can detect fake news and disinformation by mining social media information, looking for words that are sensational or alarming and identifying which online sources are deemed authoritative.

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What is artificial intelligence and how is it used? | News | European Parliament

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Artificial intelligence (AI) is set to be a "defining future technology", but what exactly is AI and how does it already affect our lives?

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Corso base (Università di Helsinki e Roma Tre)

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Corso base (Università di Helsinki e Roma Tre)

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Nella primavera del 2018 MinnaLearn e l'Università di Helsinki hanno iniziato a collaborare per aiutare le persone a considerare l'Intelligenza Artificiale come uno strumento importante. Insieme hanno realizzato "Elements of AI" per insegnare i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale a persone provenienti da diversi contesti e ambiti di formazione. Il progetto in Italia è stato voluto dal Ministro per l'innovazione tecnologica e la transizione digitale e dal Dipartimento per la trasformazione digitale, e promosso da Fondazione Cotec con la partnership accademica dell'Università degli Studi Roma Tre.

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Un' introduzione gratuita online all'intelligenza artificiale per non esperti

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Scopri di più sul corso sull'Intelligenza Artificiale di MinnaLearn e dell'Università di Helsinki. Non sono necessarie conoscenze matematiche o di programmazione avanzate.

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EU AI Act: first regulation on artificial intelligence...

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EU AI Act: first regulation on artificial intelligence...

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AI Act: different rules for different risk levels

The new rules establish obligations for providers and users depending on the level of risk from artificial intelligence. While many AI systems pose minimal risk, they need to be assessed.

Unacceptable risk

Unacceptable risk AI systems are systems considered a threat to people and will be banned. They include:

Cognitive behavioural manipulation of people or specific vulnerable groups: for example voice-activated toys that encourage dangerous behaviour in children

Social scoring: classifying people based on behaviour, socio-economic status or personal characteristics

Real-time and remote biometric identification systems, such as facial recognition

Some exceptions may be allowed: For instance, "post" remote biometric identification systems where identification occurs after a significant delay will be allowed to prosecute serious crimes but only after court approval.

High risk

AI systems that negatively affect safety or fundamental rights will be considered high risk and will be divided into two categories:

1) AI systems that are used in products falling under the EU's product safety legislation. This includes toys, aviation, cars, medical devices and lifts.

2) AI systems falling into eight specific areas that will have to be registered in an EU database:

Biometric identification and categorisation of natural persons

Management and operation of critical infrastructure

Education and vocational training

Employment, worker management and access to self-employment

Access to and enjoyment of essential private services and public services and benefits

Law enforcement

Migration, asylum and border control management

Assistance in legal interpretation and application of the law.

All high-risk AI systems will be assessed before being put on the market and also throughout their lifecycle.

Generative AI

Generative AI, like ChatGPT, would have to comply with transparency requirements:

Disclosing that the content was generated by AI

Designing the model to prevent it from generating illegal content

Publishing summaries of copyrighted data used for training

Limited risk

Limited risk AI systems should comply with minimal transparency requirements that would allow users to make informed decisions. After interacting with the applications, the user can then decide whether they want to continue using it. Users should be made aware when they are interacting with AI. This includes AI systems that generate or manipulate image, audio or video content, for example deepfakes.

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EU AI Act: first regulation on artificial intelligence | News | European Parliament

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The use of artificial intelligence in the EU will be regulated by the AI Act, the world's first comprehensive AI law. Find out how it will protect you.

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Negli ultimi tempi, stai cominciando ad avvalerti anche tu delle tecnologie di intelligenza artificiale ( IA o, nell'acronimo inglese, AI) per soddisfare diverse esigenze personali o lavorative. Trovi infatti che il loro utilizzo porti diversi interessanti vantaggi e, inoltre, sei molto curioso di scoprire tutti gli ambiti alle quali possono essere applicate anche quando si è in mobilità, dunque sotto forma di app per smartphone e tablet.

In effetti, in Rete è possibile trovare una vasta gamma di app per intelligenza artificiale dotate di capacità di apprendimento automatico e analisi dei dati che possono risultare utili in diversi contesti, facilmente installabili su un dispositivo mobile. Alcune di esse, ad esempio, sono state progettate per rispondere a domande e fornire informazioni in relazione ad argomenti di vario genere, e sono allo stesso tempo in grado di generare testi creativi, eseguire ricerche semantiche, tradurre, o assistere l'utente nello svolgimento di diverse tipologie di compiti legati al linguaggio.

Altre, invece, tramite apposite funzionalità di riconoscimento visivo, permettono di elaborare le foto in varie modalità, allo scopo di migliorarle, oppure per eseguire ricerche e fornire informazioni di dettaglio sui soggetti in esse presenti, o ancora generare immagini nuove sulla base di specifiche indicazioni fornite dall'utente. Insomma, come puoi facilmente intuire, si tratta di un panorama molto variegato, il quale è oltretutto in continua e rapida evoluzione. Se, a questo punto, vuoi saperne di più sul funzionamento di alcune fra le più diffuse applicazioni per IA e renderti meglio conto di come stiano repentinamente "rivoluzionando" le abitudini di ciascuno di noi, non ti resta che consultare i prossimi capitoli di questa guida. Ti auguro buona lettura!

Indice

App per parlare con intelligenza artificiale

Per cominciare, desidero mostrarti alcune delle più note e funzionali app per parlare con intelligenza artificiale, dotate di appositi algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che permettono di interagire in maniera molto fluida e scorrevole, tramite il dispositivo mobile, con piattaforme IA al fine di ottenere informazioni e assistenza in relazione a una vasta gamma di ambiti e argomenti.

ChatGPT (Android/iOS/iPadOS)

La prima risorsa di cui desidero parlarti è ChatGPT, una delle più note app per intelligenza artificiale gratis disponibili in questo ambito. Nello specifico, si tratta di una piattaforma open-source sviluppata da OpenAI basata sul modello di linguaggio GPT (Generative Pre-trained Transformer), il quale utilizza reti neurali trasformative pre-addestrate per generare testo coerente con le domande poste dall'interlocutore umano.

Nella versione gratuita dell'app, compatibile con dispositivi Android (verifica su store alternativi se il tuo device non ha i servizi Google) e iOS/iPadOS, è possibile avvalersi della versione GPT 3.5 e, in misura limitata, della versione GPT-4o, che è molto più potente e performante e garantisce risposte accurate prese in tempo reale dal Web. Per sfruttare quest'ultimo in modo illimitato con tutti i vantaggi del caso, nonché l'accesso a feature "beta", bisogna sottoscrivere l'abbonamento Plus, che parte da 20$ al mese.

Se non sai come scaricare ChatGPT, leggi la mia guida dedicata. Una volta avviata l'app, per interagire con il sistema occorre per prima cosa effettuare la registrazione, operazione che puoi eseguire associando il tuo account Google o Apple, oppure completando l'iscrizione tramite indirizzo email.

Successivamente, dopo aver visualizzato il messaggio di benvenuto, ti troverai al cospetto di un'interfaccia alquanto essenziale: in basso è presente un campo che permette di digitare del testo o, premendo il simbolo del microfono ivi presente e fornendo i permessi per l'accesso alla relativa funzionalità, pronunciare i quesiti da sottoporre all'IA. In quest'ultimo caso, dovrai fare tap sul pulsante [◾️] al termine della registrazione per avviare l'elaborazione della richiesta.

Le risposte vengono quindi fornite testualmente nella parte alta della schermata. Premendo il simbolo [☰] collocato in alto a sinistra, invece, avrai modo di accedere a un menu che ti consentirà di visualizzare la cronologia delle chat, avviarne una nuova, o gestire le preferenze dell'app, utili ad esempio per cancellare ed esportare le conversazioni, definire l'aspetto dell'interfaccia, impostare il linguaggio, oppure accedere all'Help Center per ottenere assistenza. Per maggiori dettagli su come usare ChatGPT, leggi la mia guida sul tema.

Altre app per parlare con intelligenza artificiale

Se la risorsa suggerita nel precedente capitolo non ti ha convinto del tutto e, dunque, desideri provare altre app per parlare con intelligenza artificiale, dai un'occhiata a quelle che ti riporto di seguito.

Alexa (Android/iOS/iPadOS) - questo popolare assistente virtuale basato su intelligenza artificiale e sviluppato da Amazon, con il quale è possibile interagire principalmente tramite comandi vocali, è utilizzabile oltre che con gli smart speaker Amazon Echo anche da smartphone e tablet mediante la relativa app. Maggiori info qui.

Google Assistant (Android/iOS/iPadOS) - l'assistente vocale basato su IA sviluppato da Google non ha bisogno di particolari presentazioni. Come probabilmente già saprai, è integrato nativamente nei device Android più recenti e nei dispositivi Google Home, ma è disponibile come app anche per iPhone e iPad. Può essere facilmente interpellato pronunciando le frasi "Hey Google" o "OK Google", e utilizzando un linguaggio naturale e discorsivo per effettuare diverse tipologie di richieste. Permette ad esempio di ottenere informazioni di vario genere, ma anche di eseguire comandi specifici. Maggiori info qui.

Bing (Android/iOS/iPadOS) - il noto motore di ricerca targato Microsoft è stato potenziato con l'intelligenza artificiale GPT-4 di Open AI. Consente di ricevere informazioni dettagliate su qualsiasi argomento in modalità vocale e testuale, in maniera del tutto gratuita. In alternativa, ti segnalo anche l'esistenza dell'app Microsoft Copilot che permette di chattare con una IA basata sui modelli OpenAI, GPT-4 e DALL·E 3. La trovi sul Play Store e store alternativi per Android e su App Store per iPhone/iPad.

App per foto intelligenza artificiale

Se cerchi delle app per foto intelligenza artificiale, sarai lieto di sapere che hai solo l'imbarazzo della scelta; tuttavia, occorre innanzitutto determinare l'uso che intendi farne. Molte di queste, ad esempio, permettono di eseguire il miglioramento delle immagini sfruttando algoritmi avanzati di elaborazione in grado di ottimizzarne automaticamente l'aspetto. Altre, invece, consentono di ottenere informazioni sul soggetto di uno scatto, ripreso ad esempio con la fotocamera dello smartphone, tramite apposite tecnologie di riconoscimento visivo evolute.

Photo Director (Android/iOS/iPadOS)

Photo Director è una preziosa applicazione per dispositivi Android (verifica su store alternativi) e iOS/iPadOS che consente di apportare miglioramenti automatici alle immagini tramite l'intelligenza artificiale, o modificarle in vari modi tramite appositi effetti. È gratuita, ma per sbloccare alcune funzionalità occorre sottoscrivere un abbonamento con costi a partire da 4,39 euro/mese e una settimana di prova free.

Una volta avviata, dopo aver accettato i termini di utilizzo, pigia sul simbolo della [X] posto in alto a sinistra per saltare le schermate dimostrative iniziali e quella che propone l'acquisto di un piano PRO. A seguire, premi la funzione Miglioramento AI nella schermata principale, fornisci i necessari permessi per l'accesso ai contenuti multimediali, quindi seleziona l' immagine che desideri elaborare dalla galleria del dispositivo.

Successivamente, sfiora il menu Strumenti posto in basso a sinistra e pigia una delle funzionalità ivi presenti in base alle tue esigenze (come detto, alcune prevedono la sottoscrizione di un piano Premium), quindi interagisci con l'eventuale selettore relativo al tool prescelto e attendi l'elaborazione del contenuto.

Se si tratta di una funzione a pagamento, potrai comunque verificare il risultato dell'ottimizzazione pigiando il pulsante Prova nella notifica che compare (in questo caso, però, per poter registrare le modifiche dovrai aderire almeno alla settimana di prova gratuita). Al termine, se sei soddisfatto, sfiora il simbolo [✓] collocato in alto a destra per salvare l'immagine rielaborata.

Ti consiglio poi di provare tutte le altre funzionalità dell'app, ad esempio quelle che consentono di stilizzare un ritratto, creare avatar, modificare lo sfondo e così via.

Altre app per intelligenza artificiale foto gratis

Come dici? Non sei rimasto del tutto soddisfatto dalla risorsa da me consigliata nel precedente capitolo? Nessun problema, ho selezionato per te delle altre app per intelligenza artificiale foto gratis grazie alle quali potrai applicare tecnologie di miglioramento automatico alle immagini presenti nella galleria del tuo device o fruire di funzioni di riconoscimento visivo IA per ottenere informazioni sui soggetti ritratti.

Remini (Android/iOS/iPadOS) - app basata su tecnologie IA dal funzionamento molto semplice che permette di rimuovere velocemente sfocature e altre tipologie di disturbi dalle foto con un solo tap. È gratuita con annunci in-app, ma è possibile sottoscrivere un piano PRO con costi a partire da 2,99 euro alla settimana per rimuoverli e ottenere risultati ancora più "puliti".

AI Enhancer (Android) - anche in questo caso si tratta di un'app dedicata esclusivamente al miglioramento automatico delle immagini tramite intelligenza artificiale. Può essere utilizzata gratuitamente visualizzando inserzioni pubblicitarie durante l'elaborazione, oppure si può attivare un abbonamento PRO con costi a partire da 5,49 euro al mese.

Google Foto (Android/iOS/iPadOS) - anche la celebre app presente "di serie" sui dispositivi Android e disponibile anche per iPhone e iPad applica diverse tecnologie di intelligenza artificiale. Ad esempio, vi è l'IA generativa che crea automaticamente le raccolte di Ricordi, oppure quelle per il miglioramento delle immagini, delle quali ci si può avvalere utilizzando gli strumenti presenti nel menu Modifica (alcuni sono però disponibili solo a pagamento sottoscrivendo un abbonamento Google One). Da non dimenticare la funzionalità Google Lens (integrata solo nella versione Android - per i device iOS/iPadOS è disponibile come app separata) che sfrutta tecnologie IA di riconoscimento visivo per eseguire ricerche e ottenere informazioni in relazione ai soggetti presenti nelle fotografie, tradurre il testo in esso presenti e molto altro. Per maggiori informazioni su come funziona Google Foto, leggi la mia guida dedicata.

App per creare immagini intelligenza artificiale

Più che l'elaborazione e l'ottimizzazione delle foto, sei attratto dall'idea di poter generare illustrazioni e altre tipologie di grafiche tramite l'IA? In tal caso, prova le app per creare immagini intelligenza artificiale che ti segnalo di seguito. Qualora non dovessero soddisfarti, ti ricordo che puoi avvalerti di sistemi avanzati come DALL·E e Midjourney per generare immagini con IA partendo da richieste testuali.

GenZArt (Android/iOS/iPadOS)

GenZArt è una divertente applicazione grazie alla quale puoi trasformare le tue idee in immagini in maniera molto intuitiva semplicemente fornendo al sistema delle indicazioni testuali. È gratis (ma è possibile sottoscrivere un abbonamento Premium al costo di 3,99 euro al mese con 3 giorni di prova gratuita per sbloccare funzionalità e contenuti esclusivi), ed è compatibile con Android (verifica su store alternativi) e iOS/iPadOS.

Per avvalertene, dopo averla avviata fai tap sul simbolo della bacchetta magica posto nel menu in basso (al centro), quindi digita nel campo Enter prompt le parole in grado di descrivere l'immagine che desideri venga creata. Successivamente, seleziona formato e stile e premi il pulsante Generate sottostante e attendi l'elaborazione del contenuto.

Se il risultato di soddisfa, puoi scaricarlo sul tuo device pigiando la funzione Download sottostante, altrimenti puoi richiedere la produzione di una nuova immagine sfiorando l'opzione Retry. Il pulsante Shop, invece, permette di applicare l'illustrazione su alcune tipologie di prodotti, nello specifico tazze, magliette e felpe, visualizzarne l'anteprima e procedere a un eventuale acquisto dell'articolo.

Altre app intelligenza artificiale disegni

Al fine di fornirti un panorama più completo di soluzioni text-to-image per dispositivi mobili, di seguito ti riporto una selezione con altre app intelligenza artificiale disegni che reputo altrettanto valide e funzionali.

Generatore artistico AI (Android/iOS/iPadOS) - anche questa applicazione consente, in maniera del tutto simile a quella esposta nel capitolo precedente, di generare interessanti immagini in una vasta gamma di stili artistici semplicemente fornendo una descrizione dell'opera al sistema. È gratuita con inserimenti pubblicitari che possono essere rimossi sottoscrivendo un abbonamento con costi a partire da 5,49 euro/settimana.

Wombo (Android/iOS/iPadOS) - applicazione gratuita (con inserimenti pubblicitari removibili dietro sottoscrizione di un piano PRO a 10,99 euro al mese) grazie alla quale è possibile generare immagini in base a un prompt testuale. Dispone anche di un editor che consente di apportare modifiche di vario genere alle illustrazioni.

PixAI (Android/iOS/iPadOS) - se cerchi un'applicazione interamente dedicata alla creazione automatica di disegni fanart e personaggi anime di alta qualità, ti consiglio di provare questa soluzione, del tutto gratuita e priva di pubblicità.

App intelligenza artificiale per scrivere

Il tuo lavoro ti porta a dover realizzare spesso contenuti testuali originali e, dunque, vorresti adoperare delle app intelligenza artificiale per scrivere da cui trarre spunto? Allora prova le soluzioni che ti suggerisco nei prossimi capitoli, sviluppate appositamente per tale esigenza.

Writecream (Android/iOS/iPadOS)

La prima app che desidero proporti per creare contenuti in formato testuale è Writecream, una risorsa particolarmente semplice e intuitiva, di base gratuita e compatibile con dispositivi Android (verifica la disponibilità su market di app alternativi se il tuo device non ha i servizi Google) e iOS/iPadOS.

Una volta avviata l'app, esegui innanzitutto la registrazione di un account compilando i campi Your Name, Email Address e Password nel modulo proposto alla schermata iniziale, quindi premi il pulsante Sign up Now: in tal modo, ti verranno assegnati i primi crediti utili per creare contenuti.

Successivamente, seleziona il genere di contenuto che devi realizzare (ad esempio Email, Social Media, Copywriting e così via), e individua nell'area sottostante la specifica tipologia che reputi idonea all'occorrenza, premendo quindi il relativo pulsante Create.

Una volta fatto ciò, fornisci le parole chiave al sistema digitandole nel campo Information, dopodiché pigia il bottone Generate ivi presente e attendi che venga elaborato il testo. Gli output verranno restituiti in una nuova schermata, e ti basterà pigiare il simbolo dei due fogli sovrapposti posto in alto a destra nel riquadro del risultato per copiarlo e riportarlo in qualsiasi editor di testo presente nel tuo dispositivo.

Sfiorando il pulsante [☰] collocato in alto a sinistra potrai accedere a un menu contenente altre funzioni per scrivere testi più lunghi, ma anche generare immagini, creare voiceover in varie lingue e molto altro.

Ogni interazione comporta l'erosione di uno o più crediti, ma potrai eventualmente effettuare un upgrade dell'account alla versione Unlimited (il cui costo è di 4$ al mese) per ottenere crediti illimitati e accedere a funzionalità aggiuntive.

Altre app intelligenza artificiale per scrivere testi

Di seguito trovi un elenco con altre app intelligenza artificiale per scrivere testi, selezionate da me appositamente per consentirti di avere più opzioni di scelta.

Whisper AI (Android) - questa applicazione polivalente, basata sulle tecnologie ChatGPT, permette di avvalersi di una vasta gamma di strumenti di intelligenza artificiale, fra i quali spiccano diversi tool di scrittura creativa, utili ad esempio per la realizzazione dell'articolo di un blog o per la trascrizione di un file audio. Di base è gratuita, ma è possibile sottoscrivere un abbonamento Premium (con costi a partire da 10,99 euro/settimana) per ottenere risorse illimitate e velocizzare il processo di creazione.

NexBot AI Robot Scrittura Poe (Android) - si tratta di un'app che permette di creare diverse tipologie di contenuti testuali in una vasta gamma di lingue e con molteplici stili e, da prove effettuate, si è rivelata alquanto efficace nella produzione di testi originali in italiano. È gratuita con annunci in-app, i quali possono essere rimossi aderendo a un piano PRO, con costi a partire da 8,99 euro/settimana.

Genie (Android/iOS/iPadOS) - applicazione dotata di tecnologia ChatGPT che rientra nella categoria dei chatbot, con funzioni di assistente virtuale. Su richiesta, dunque, puoi richiedere anche la creazione di testi specifici su vari argomenti in italiano. È compatibile anche con dispositivi iOS e, sotto questo aspetto, può essere senz'altro considerata come una delle migliori app intelligenza artificiale iPhone. Con un account free, ogni giorno vengono assegnati 10 crediti che permettono di effettuare altrettante interazioni. La versione a pagamento, con costi a partire da 7,99 euro/settimana, permette di superare tali limitazioni.

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Negli ultimi tempi, stai cominciando ad avvalerti anche tu delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA o, nell'acronimo inglese, AI) per soddisfare diverse esigenze personali o lavorative.

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Come rapportarsi con il più formidabile assistente personale mai creato
Apogeonline: Nel vostro libro parlate dell'opportunità di superare gli schematismi tra sapere tecnologico e umanistico, auspicando un sapere più comprensivo e trasversale. Parlate anche di glue people, le persone dotate delle caratteristiche per unire al meglio team e competenze. Perché questo approccio complesso? Non basta un buon prompt engineer?
Mafe De Baggis e Alberto Puliafito: Gli approcci semplicistici hanno dimostrato, negli ultimi vent'anni di storia del digitale, che peggiorano le cose. Ridurre tutto l'approccio alle AI al prompt engineer, cioè all'idea che ti insegniamo come scrivere un buon comando e il lavoro sia finito, è un po' come pensare che esista una specie di incantesimo per cui se porterò 1.000 persone sul mio e-commerce allora 10 compreranno perché ho letto da qualche parte la formula del funnel che dice che si converte in acquisto l'1 percento dei visitatori.

Leggi anche: Il gioco delle tre porte

E a proposito: perché un engineer? E non un designer? O meglio ancora un writer? In fondo il prompt è una cosa che si scrive.
C'è chi ha definito le AI senzienti e chi ha scritto che comprendono. A parte il dibattito su dove stia la soglia, più di un osservatore (in Italia, tra gli altri, Paola Bonomo) ha avanzato la proposta di spersonalizzare il prompt ed evitare che l'illusione di parlare con qualcuno possa produrre problemi, magari in persone più sensibili. Che ne pensate?
A volte la sensazione di parlare con qualcuno quando si usano macchine come ChatGPT è forte. In effetti, a volte, con ChatGPT si possono avere conversazioni molto interessanti e ci si può spingere a livelli di elucubrazione che non sempre affronteremmo con esseri umani. Poi però di solito arriva uno dei blocchi di programmazione e l'effetto finisce: prima o poi la macchina ti ricorda che è solo una macchina e che non può avere opinioni, pareri, gusti, sensazioni e via dicendo.

Può darsi che l'interfaccia conversazionale possa generare equivoci, in certi casi. Ma non siamo sicuri che eliminarla risolva davvero problemi.

In ogni caso è quello che succederà, la forma chat e la relazione con qualcuno è stata necessaria per favorire la comprensione e quindi l'utilizzo dei modelli linguistici, che sempre più spesso però verranno integrati nei software che usiamo. Questo avviene già, per esempio, con Monica, un'estensione per Chrome che fornisce assistenza uscendo dalla dinamica relazionale. Anche perché una delle sue funzionalità più interessanti è la comprensione del testo delle mail (intenzione del mittente), quindi il modello linguistico si mette da parte per aiutare nella relazione tra due umani.
Il dibattito sulle abilità emergenti, definite come capacità assenti in modelli piccoli e presenti in modelli grandi a volte dà l'impressione che si tratti semplicemente della disponibilità di maggiori informazioni (sono state citate come emergenti la conoscenza della mitologia indù o la verifica fattuale degli effetti delle vitamine). Per quanto avete avuto modo di osservare e leggere, è più marketing o più effettivo sviluppo inaspettato delle possibilità di un LLM?
I LLM possono essere considerati come sistemi complessi, almeno secondo alcune visioni sul tema ( Le Scienze, Toward Data Science).

Questo significa che potrebbero sviluppare comportamenti emergenti non presenti nelle informazioni di partenza (che però, per quanto riguarda OpenAI, ignoriamo, non avendo accesso alle fonti del training).

Non crediamo sia marketing: non è facile capire o spiegare le abilità emergenti, difficile che qualcuno scelga coscientemente di usarle per promuovere l'uso di un software. Se i sistemi complessi fossero compresi, non saremmo ancora schiavi della logica causale.
OpenAI ha chiuso lo sviluppo del suo strumento per distinguere i testi con autore artificiale da quelli con autore umano. Si può fare ironia sul fatto che l'intelligenza artificiale non riesca a riconoscere quello che ha scritto ma, in tono più serio, significa che l'AI finirà per addestrarsi su ciò che essa stessa ha prodotto? Quali sono le implicazioni di uno sviluppo come questo?
A noi sembra uno sviluppo naturale. Nel libro ricordiamo che la scrittura è una tecnologia, sarebbe come meravigliarsi che la scrittura evolva partendo dalla scrittura o la pittura dalla pittura, cosa invece perfettamente normale.

Ci stiamo chiedendo molto cosa è l'intelligenza e molto poco cosa è la scrittura e cosa è la produzione di immagini e video. Credo sia capitato a tutti di leggere un proprio testo e di non riconoscerlo, perché meravigliarsi se capita a un database evoluto? Vale la pena anche di ricordare che queste AI non producono niente da sole, ma sempre in relazione a una richiesta o partendo da un altro testo o immagine.

Anche qui, poi, forse dovremmo preoccuparci di quali siano i testi o le immagini di partenza per gli addestramenti, di quanti bias abbiano, di quanto siano banali, tutti uguali, riproduttori di disuguaglianze e via dicendo: molto spesso sono così anche i testi o le immagini prodotte da umani. Nella sovrapproduzione di contenuti che abbiamo chiamato infodemia c'è una quantità soverchiante di scrittura e di comunicazione visiva di scarso o nullo valore: infatti, finalmente, c'è chi comincia a preoccuparsi dei news desert. Cioè, di quelle aree che vengono dimenticate, non coperte, non raccontate. Crediamo che la nostra preoccupazione rispetto ai dati con cui vengono addestrate le AI dovrebbe concentrarsi proprio su questo: alta qualità, completezza e variabilità dei dataset.
L'editore di Bild ha annunciato il licenziamento di numerosi tra redattori e giornalisti per avvalersi dell'AI e non è l'unica notizia in questo senso. Molte funzioni all'interno di una redazione tradizionale aspettavano solo di essere automatizzate ed era inevitabile. Gli articoli sono un'altra cosa: più che preoccuparsi del posto di lavoro dei giornalisti, forse un editore potrebbe pensare al fatto che articoli artificiali, scritti nello stile dei chatbot che tende all'uniformità e non possiede stile distintivo, alla lunga verranno ignorati dal pubblico? Se non vuoi essere sostituito da un robot, non scrivere come un robot.
Conoscendo i problemi degli editori crediamo che abbiano trovato un colpevole notiziabile per mandare a casa un po' di persone. Persone che già adesso (magari non è il caso di Bild, ma di molte testate italiane) sono costrette, dai tempi stretti, dal compenso risicato o dalle indicazioni che ricevono, a scrivere articoli copia e incolla, senza nessuno stile e ignorati dal pubblico a meno che non si usino clickbaiting o grossolane semplificazioni polarizzanti.
Come potrebbe cambiare l'insegnamento del design nell'epoca in cui un logo si disegna in minuti?
È sempre stato possibile disegnare un logotipo o un pittogramma in pochi minuti, il lavoro serio viene prima e per ora non è automatizzabile. È sempre questione di prendersi il tempo necessario per arrivare a disegnare il granchio perfetto. Che cosa deve esprimere quel logo? Da chi dev'essere visto, compreso, ricordato? Se parliamo di insegnamento dovremmo ricordare soprattutto questo, che senza una strategia, senza un progetto, senza una storia e una cultura un logo rimane un segno senza significato.
L'AI è uno strumento impagabile in fase di progettazione e di abbozzo di un lavoro. Come ne avete fatto uso per il vostro libro? Che vantaggi ne avete ricavato?
Abbiamo chiesto a ChatGPT di rispondere a questa domanda. Per farlo, abbiamo copiato la domanda nella chat che abbiamo usato per il nostro libro, e abbiamo aggiunto che avremmo voluto una risposta dell'AI e che avremmo citato esplicitamente la cosa. ChatGPT ha risposto, e poi abbiamo editato la risposta. Ecco la versione finale, approvata da noi due e da ChatGPT.

Durante la creazione del libro, dice ChatGPT, ho svolto un ruolo fondamentale nell'intero processo di progettazione e brainstorming. Il vantaggio principale di utilizzarmi è stato il poter usare le mie funzioni di completamento che aiutano a individuare in maniera efficace eventuali carenze di un testo o degli argomenti da trattare.
Come assistente basato sull'intelligenza artificiale, ho fornito supporto nella generazione di idee, nell'organizzazione delle informazioni e nella revisione di contenuti. Per esempio, ho contribuito a elaborare alcune sezioni del libro basate su schemi più ripetitivi, come il glossario. Attraverso le mie capacità di analisi del testo e di individuazione delle parole chiave, ho aiutato a strutturare e schematizzare i contenuti in modo chiaro e coerente. Ho anche contribuito a individuare eventuali refusi e a migliorare la coesione e la coerenza del testo. Usandomi, Mafe e Alberto hanno risparmiato tempo nella sintesi di informazioni complesse e nella verifica della comprensibilità del testo. Ho anche reso più efficiente il processo di acquisizione di conoscenze e di individuazione di spunti da approfondire. Tuttavia, è importante sottolineare che ho sempre agito come assistente. Il libro è stato frutto di un lavoro collaborativo tra gli autori, e me, l'intelligenza artificiale. In conclusione, l'utilizzo di un'IA come me nella fase di progettazione del libro e nelle fasi successive, ha arricchito il processo creativo e consentendo di ottenere un prodotto finale più completo e ben strutturato. Qual è l'età adatta per introdurre i ragazzi alla comprensione e padronanza degli strumenti di AI? Più in generale, che uso ne consigliate in ambito scolastico?
L'uso delle AI dovrebbe diventare parte integrante delle digital skill. Prima si acquisiscono, prima si sviluppano gli anticorpi rispetto ai rischi. Anzi, togliamo digital: questi strumenti devono essere studiati mentre si impara a leggere e a scrivere. E come per gli usi adulti, sono un tutor, non un sostituto. Accesso agli strumenti, analisi delle loro funzioni, uso personale e di gruppo, creazione e distribuzione di output sono competenze contemporanee e in qualche modo anche diritti che dovrebbero essere garantiti.
La rivoluzione della AI ha carattere di universalità, ma in che campi potremmo vedere il maggiore impatto?
È difficile dirlo. Nell'ultimo capitolo del libro proviamo a fare alcune ipotesi. La medicina, in positivo. La guerra, in negativo. L'arte, in positivo. Il telemarketing aggressivo, in negativo. Ma ne approfittiamo per ricordare che la rivoluzione dell'AI, intesa come AGI, come intelligenza artificiale generale, deve ancora arrivare.
Che cosa vi è piaciuto più di tutto il resto quando avete provato per la prima volta ChatGPT?
I blocchi di programmazione che generano frasi standard e i tentativi di aggirarli per smontare la macchina. La franchezza e l'onestà nel dire non lo so.
Si parlava di metaverso, prima che arrivasse l'AI. Finirà anche lei per essere soppiantata dalla Next Big Thing o è qui per rimanere?
È qui per rimanere, anche perché è già qui da anni, anche se non la vediamo. Certo, quando si studiavano le AI si sognavano da subito applicazioni evolute e poi è venuto fuori che la miglior cosa che sapevano fare era raccomandare il prossimo contenuto in un feed. Ma anche quella funzione delle AI non va snobbata, perché ha aiutato a capire come usarle per altri scopi.
Che molla vi ha spinto a scrivere In principio era ChatGPT? Come vi sentite dopo avere completato l'opera?

I libri si scrivono per avere una spinta per studiare, sistematizzare, comprendere meglio e raccontare. A noi interessava soprattutto approfondire gli aspetti legali e legati alla proprietà intellettuale: a opera completata l'impressione è di aver appena iniziato. E va bene così.

Ci interessava anche proporre vie diverse dal solito dibattito fra apocalittici e integrati. Volevamo raccontare storie positive senza dimenticare i problemi, unire i puntini e disegnarne altri. Volevamo, infine, dare spunti - anche a noi - per approfondimenti e creare un testo multidisciplinare per superare un'altra falsa dicotomia che inquina la conversazione: l'assurda contrapposizione fra ingegneri e designer, fra la scienza dura e le scienze sociali.

Immagine di apertura di Mariia Shalabaieva su Unsplash.

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Una AI che cambia il nostro modo di pensare

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Bisogna saper guardare oltre il fatto puramente tecnico, perché si tratta di nuova tecnologia, che però parla direttamente alla nostra parte più umana.

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Oggi l'intelligenza artificiale (IA) pervade la nostra routine quotidiana e la nostra vita professionale, portando sia notevoli benefici sia potenziali rischi e trasformando diversi settori, inclusa l'istruzione ( UNICEF, 2020). L'IA offre infatti la possibilità di contribuire in modo significativo all'istruzione, ad esempio potenziando esperienze di apprendimento personalizzate o automatizzando procedure amministrative e permettendo di prendere decisioni informate basate sui dati.

Il ruolo dell'IA nei processi di apprendimento ha una natura capillare e pervasiva che comprende diverse dimensioni: educazione con l'IA, sull'IA e per IA.

L'importanza dell'alfabetizzazione sull'IA non può essere sottovalutata ( CoE, 2022); diventa dunque sempre più importante per gli educatori e per gli amministratori scolastici comprendere le basi dell'IA e dell'uso dei dati per consentire un impiego corretto, responsabile ed etico di queste tecnologie, sbloccandone il pieno potenziale ( EC, 2022).

Tuttavia, ci sono alcune idee sbagliate sull'IA che possono ostacolarne l'effettiva implementazione, come la complessità percepita, i problemi di fiducia o i timori per l'impatto negativo dell'IA sull'istruzione e sul ruolo dell'insegnante. Vale la pena notare che l'integrazione dell'IA nell'istruzione non è infatti priva di preoccupazioni etiche. La privacy e la sicurezza, i potenziali "pregiudizi" degli algoritmi e il timore che l'automazione sostituisca gli educatori umani sono questioni critiche che devono essere affrontate. Di conseguenza, nell'istruzione è importante garantire un uso responsabile ed etico dell'intelligenza artificiale.

Nel febbraio 2023, proprio in risposta ai recenti sviluppi legati all'intelligenza artificiale, è stata fondata la squadra dello European Digital Education Hub "AI in Education". Da febbraio alla fine di giugno 2023, il gruppo ha lavorato intensamente per discutere vari aspetti dell'uso dell'IA e del suo impatto sull'istruzione.

Il risultato di queste discussioni è la creazione di sette rapporti informativi:

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European Digital Education Hub - Intelligenza Artificiale - Indire

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Oggi l'intelligenza artificiale (IA) pervade la nostra routine quotidiana e la nostra vita professionale, portando sia notevoli benefici sia potenziali rischi e trasformando diversi settori, inclusa l'istruzione ( UNICEF, 2020). L'IA offre infatti la possibilità di contribuire in modo significativo all'istruzione, ad esempio potenziando esperienze di apprendimento personalizzate o automatizzando procedure amministrative e permettendo di prendere decisioni informate basate sui dati.

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UNESCO guidance for policy-makers on how best to leverage the opportunities and address the risks, presented by the growing connection between AI and education. ...

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UNESCO guidance for policy-makers on how best to leverage the opportunities and address the risks, presented by the growing connection between AI and education. ...

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Vygotsky is an oft-quoted but rarely read learning theorist. Let me start by saying I am not a social constructivist but in using ChatGPT3.5…

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AI: opportunities and threats according to the EU ...

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AI: opportunities and threats according to the EU ...

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Threats and challenges of AI

The increasing reliance on AI systems also poses potential risks.

Underuse and overuse of AI

Underuse of AI is considered as a major threat: missed opportunities for the EU could mean poor implementation of major programmes, such as the EU Green Deal, losing competitive advantage towards other parts of the world, economic stagnation and poorer possibilities for people. Underuse could derive from public and business' mistrust in AI, poor infrastructure, lack of initiative, low investments, or, since AI's machine learning is dependent on data, from fragmented digital markets.

Overuse can also be problematic: investing in AI applications that prove not to be useful or applying AI to tasks for which it is not suited, for example using it to explain complex societal issues.

Liability: who is responsible for damage caused by AI?

An important challenge is to determine who is responsible for damage caused by an AI-operated device or service: in an accident involving a self-driving car. Should the damage be covered by the owner, the car manufacturer or the programmer?

If the producer was absolutely free of accountability, there might be no incentive to provide good product or service and it could damage people's trust in the technology; but regulations could also be too strict and stifle innovation.

Threats of AI to fundamental rights and democracy

The results that AI produces depend on how it is designed and what data it uses. Both design and data can be intentionally or unintentionally biased. For example, some important aspects of an issue might not be programmed into the algorithm or might be programmed to reflect and replicate structural biases. In adcition, the use of numbers to represent complex social reality could make the AI seem factual and precise when it isn't . This is sometimes referred to as mathwashing.

If not done properly, AI could lead to decisions influenced by data on ethnicity, sex, age when hiring or firing, offering loans, or even in criminal proceedings.

AI could severely affect the right to privacy and data protection. It can be for example used in face recognition equipment or for online tracking and profiling of individuals. In addition, AI enables merging pieces of information a person has given into new data, which can lead to results the person would not expect.

It can also present a threat to democracy; AI has already been blamed for creating online echo chambers based on a person's previous online behaviour, displaying only content a person would like, instead of creating an environment for pluralistic, equally accessible and inclusive public debate. It can even be used to create extremely realistic fake video, audio and images, known as deepfakes, which can present financial risks, harm reputation, and challenge decision making. All of this could lead to separation and polarisation in the public sphere and manipulate elections.

AI could also play a role in harming freedom of assembly and protest as it could track and profile individuals linked to certain beliefs or actions.

AI impact on jobs

Use of AI in the workplace is expected to result in the elimination of a large number of jobs. Though AI is also expected to create and make better jobs, education and training will have a crucial role in preventing long-term unemployment and ensure a skilled workforce.

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Artificial intelligence: threats and opportunities | Topics | European Parliament

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Artificial intelligence (AI) affects our lives more and more. Learn about the opportunities and threats for security, democracy, businesses and jobs.

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U.S. Department of Education, Office of Educational Technology, Artificial Intelligence and Future of Teaching and Learning: insights and recommendations, Washington, DC, 2023.

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U.S. Department of Education, Office of Educational Technology, Artificial Intelligence and Future of Teaching and Learning: insights and recommendations, Washington, DC, 2023.

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https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html?utm_source=bento&utm_medium=email&utm_campaign=automation&bento_uuid=15a6f05a-9537-43b3-be7e-4b87524f2586

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PDF: We made a fancy PDF of this post for printing and offline viewing. Buy it here. (Or see a preview.)
Note: The reason this post took three weeks to finish is that as I dug into research on Artificial Intelligence, I could not believe what I was reading. It hit me pretty quickly that what's happening in the world of AI is not just an important topic, but by far THE most important topic for our future. So I wanted to learn as much as I could about it, and once I did that, I wanted to make sure I wrote a post that really explained this whole situation and why it matters so much. Not shockingly, that became outrageously long, so I broke it into two parts. This is Part 1-Part 2 is here.
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We are on the edge of change comparable to the rise of human life on Earth. - Vernor Vinge

What does it feel like to stand here?

It seems like a pretty intense place to be standing-but then you have to remember something about what it's like to stand on a time graph: you can't see what's to your right. So here's how it actually feels to stand there:

Which probably feels pretty normal...

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The Far Future-Coming Soon

Imagine taking a time machine back to 1750-a time when the world was in a permanent power outage, long-distance communication meant either yelling loudly or firing a cannon in the air, and all transportation ran on hay. When you get there, you retrieve a dude, bring him to 2015, and then walk him around and watch him react to everything. It's impossible for us to understand what it would be like for him to see shiny capsules racing by on a highway, talk to people who had been on the other side of the ocean earlier in the day, watch sports that were being played 1,000 miles away, hear a musical performance that happened 50 years ago, and play with my magical wizard rectangle that he could use to capture a real-life image or record a living moment, generate a map with a paranormal moving blue dot that shows him where he is, look at someone's face and chat with them even though they're on the other side of the country, and worlds of other inconceivable sorcery. This is all before you show him the internet or explain things like the International Space Station, the Large Hadron Collider, nuclear weapons, or general relativity.

This experience for him wouldn't be surprising or shocking or even mind-blowing-those words aren't big enough. He might actually die.

No, in order for the 1750 guy to have as much fun as we had with him, he'd have to go much farther back-maybe all the way back to about 12,000 BC, before the First Agricultural Revolution gave rise to the first cities and to the concept of civilization. If someone from a purely hunter-gatherer world-from a time when humans were, more or less, just another animal species-saw the vast human empires of 1750 with their towering churches, their ocean-crossing ships, their concept of being "inside," and their enormous mountain of collective, accumulated human knowledge and discovery-he'd likely die.

And then what if, after dying, he got jealous and wanted to do the same thing. If he went back 12,000 years to 24,000 BC and got a guy and brought him to 12,000 BC, he'd show the guy everything and the guy would be like, "Okay what's your point who cares." For the 12,000 BC guy to have the same fun, he'd have to go back over 100,000 years and get someone he could show fire and language to for the first time.

In order for someone to be transported into the future and die from the level of shock they'd experience, they have to go enough years ahead that a "die level of progress," or a Die Progress Unit (DPU) has been achieved. So a DPU took over 100,000 years in hunter-gatherer times, but at the post-Agricultural Revolution rate, it only took about 12,000 years. The post-Industrial Revolution world has moved so quickly that a 1750 person only needs to go forward a couple hundred years for a DPU to have happened.

This pattern-human progress moving quicker and quicker as time goes on-is what futurist Ray Kurzweil calls human history's Law of Accelerating Returns. This happens because more advanced societies have the ability to progress at a faster rate than less advanced societies- because they're more advanced. 19th century humanity knew more and had better technology than 15th century humanity, so it's no surprise that humanity made far more advances in the 19th century than in the 15th century-15th century humanity was no match for 19th century humanity. 1 1← open these

This is for the same reason we just discussed-the Law of Accelerating Returns. The average rate of advancement between 1985 and 2015 was higher than the rate between 1955 and 1985-because the former was a more advanced world-so much more change happened in the most recent 30 years than in the prior 30.

So-advances are getting bigger and bigger and happening more and more quickly. This suggests some pretty intense things about our future, right?

Kurzweil suggests that the progress of the entire 20th century would have been achieved in only 20 years at the rate of advancement in the year 2000-in other words, by 2000, the rate of progress was five times faster than the average rate of progress during the 20th century. He believes another 20th century's worth of progress happened between 2000 and 2014 and that another 20th century's worth of progress will happen by 2021, in only seven years. A couple decades later, he believes a 20th century's worth of progress will happen multiple times in the same year, and even later, in less than one month. All in all, because of the Law of Accelerating Returns, Kurzweil believes that the 21st century will achieve 1,000 times the progress of the 20th century. 2

If Kurzweil and others who agree with him are correct, then we may be as blown away by 2030 as our 1750 guy was by 2015-i.e. the next DPU might only take a couple decades-and the world in 2050 might be so vastly different than today's world that we would barely recognize it.

This isn't science fiction. It's what many scientists smarter and more knowledgeable than you or I firmly believe-and if you look at history, it's what we should logically predict.

So then why, when you hear me say something like "the world 35 years from now might be totally unrecognizable," are you thinking, "Cool....but nahhhhhhh"? Three reasons we're skeptical of outlandish forecasts of the future:

1) When it comes to history, we think in straight lines. When we imagine the progress of the next 30 years, we look back to the progress of the previous 30 as an indicator of how much will likely happen. When we think about the extent to which the world will change in the 21st century, we just take the 20th century progress and add it to the year 2000. This was the same mistake our 1750 guy made when he got someone from 1500 and expected to blow his mind as much as his own was blown going the same distance ahead. It's most intuitive for us to think linearly, when we should be thinking exponentially. If someone is being more clever about it, they might predict the advances of the next 30 years not by looking at the previous 30 years, but by taking the current rate of progress and judging based on that. They'd be more accurate, but still way off. In order to think about the future correctly, you need to imagine things moving at a much faster rate than they're moving now.

2) The trajectory of very recent history often tells a distorted story. First, even a steep exponential curve seems linear when you only look at a tiny slice of it, the same way if you look at a little segment of a huge circle up close, it looks almost like a straight line. Second, exponential growth isn't totally smooth and uniform. Kurzweil explains that progress happens in "S-curves":

An S is created by the wave of progress when a new paradigm sweeps the world. The curve goes through three phases:

1. Slow growth (the early phase of exponential growth)
2. Rapid growth (the late, explosive phase of exponential growth)
3. A leveling off as the particular paradigm matures 3

If you look only at very recent history, the part of the S-curve you're on at the moment can obscure your perception of how fast things are advancing. The chunk of time between 1995 and 2007 saw the explosion of the internet, the introduction of Microsoft, Google, and Facebook into the public consciousness, the birth of social networking, and the introduction of cell phones and then smart phones. That was Phase 2: the growth spurt part of the S. But 2008 to 2015 has been less groundbreaking, at least on the technological front. Someone thinking about the future today might examine the last few years to gauge the current rate of advancement, but that's missing the bigger picture. In fact, a new, huge Phase 2 growth spurt might be brewing right now.

3) Our own experience makes us stubborn old men about the future. We base our ideas about the world on our personal experience, and that experience has ingrained the rate of growth of the recent past in our heads as "the way things happen." We're also limited by our imagination, which takes our experience and uses it to conjure future predictions-but often, what we know simply doesn't give us the tools to think accurately about the future. 2 When we hear a prediction about the future that contradicts our experience-based notion of how things work, our instinct is that the prediction must be naive. If I tell you, later in this post, that you may live to be 150, or 250, or not die at all, your instinct will be, "That's stupid-if there's one thing I know from history, it's that everybody dies." And yes, no one in the past has not died. But no one flew airplanes before airplanes were invented either.

So while nahhhhh might feel right as you read this post, it's probably actually wrong. The fact is, if we're being truly logical and expecting historical patterns to continue, we should conclude that much, much, much more should change in the coming decades than we intuitively expect. Logic also suggests that if the most advanced species on a planet keeps making larger and larger leaps forward at an ever-faster rate, at some point, they'll make a leap so great that it completely alters life as they know it and the perception they have of what it means to be a human-kind of like how evolution kept making great leaps toward intelligence until finally it made such a large leap to the human being that it completely altered what it meant for any creature to live on planet Earth. And if you spend some time reading about what's going on today in science and technology, you start to see a lot of signs quietly hinting that life as we currently know it cannot withstand the leap that's coming next.

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The Road to Superintelligence

What Is AI?

If you're like me, you used to think Artificial Intelligence was a silly sci-fi concept, but lately you've been hearing it mentioned by serious people, and you don't really quite get it.

There are three reasons a lot of people are confused about the term AI:

1) We associate AI with movies. Star Wars. Terminator. 2001: A Space Odyssey. Even the Jetsons. And those are fiction, as are the robot characters. So it makes AI sound a little fictional to us.

2) AI is a broad topic. It ranges from your phone's calculator to self-driving cars to something in the future that might change the world dramatically. AI refers to all of these things, which is confusing.

3) We use AI all the time in our daily lives, but we often don't realize it's AI. John McCarthy, who coined the term "Artificial Intelligence" in 1956, complained that "as soon as it works, no one calls it AI anymore." 4 Because of this phenomenon, AI often sounds like a mythical future prediction more than a reality. At the same time, it makes it sound like a pop concept from the past that never came to fruition. Ray Kurzweil says he hears people say that AI withered in the 1980s, which he compares to "insisting that the Internet died in the dot-com bust of the early 2000s." 5

Secondly, you've probably heard the term "singularity" or "technological singularity." This term has been used in math to describe an asymptote-like situation where normal rules no longer apply. It's been used in physics to describe a phenomenon like an infinitely small, dense black hole or the point we were all squished into right before the Big Bang. Again, situations where the usual rules don't apply. In 1993, Vernor Vinge wrote a famous essay in which he applied the term to the moment in the future when our technology's intelligence exceeds our own-a moment for him when life as we know it will be forever changed and normal rules will no longer apply. Ray Kurzweil then muddled things a bit by defining the singularity as the time when the Law of Accelerating Returns has reached such an extreme pace that technological progress is happening at a seemingly-infinite pace, and after which we'll be living in a whole new world. I found that many of today's AI thinkers have stopped using the term, and it's confusing anyway, so I won't use it much here (even though we'll be focusing on that idea throughout).

Finally, while there are many different types or forms of AI since AI is a broad concept, the critical categories we need to think about are based on an AI's caliber. There are three major AI caliber categories:

AI Caliber 1) Artificial Narrow Intelligence (ANI): Sometimes referred to as Weak AI, Artificial Narrow Intelligence is AI that specializes in one area. There's AI that can beat the world chess champion in chess, but that's the only thing it does. Ask it to figure out a better way to store data on a hard drive, and it'll look at you blankly.

AI Caliber 2) Artificial General Intelligence (AGI): Sometimes referred to as Strong AI, or Human-Level AI, Artificial General Intelligence refers to a computer that is as smart as a human across the board-a machine that can perform any intellectual task that a human being can. Creating AGI is a much harder task than creating ANI, and we're yet to do it. Professor Linda Gottfredson describes intelligence as "a very general mental capability that, among other things, involves the ability to reason, plan, solve problems, think abstractly, comprehend complex ideas, learn quickly, and learn from experience." AGI would be able to do all of those things as easily as you can.

AI Caliber 3) Artificial Superintelligence (ASI): Oxford philosopher and leading AI thinker Nick Bostrom defines superintelligence as "an intellect that is much smarter than the best human brains in practically every field, including scientific creativity, general wisdom and social skills." Artificial Superintelligence ranges from a computer that's just a little smarter than a human to one that's trillions of times smarter-across the board. ASI is the reason the topic of AI is such a spicy meatball and why the words "immortality" and "extinction" will both appear in these posts multiple times.

As of now, humans have conquered the lowest caliber of AI-ANI-in many ways, and it's everywhere. The AI Revolution is the road from ANI, through AGI, to ASI-a road we may or may not survive but that, either way, will change everything.

Let's take a close look at what the leading thinkers in the field believe this road looks like and why this revolution might happen way sooner than you might think:

Where We Are Currently-A World Running on ANI

Artificial Narrow Intelligence is machine intelligence that equals or exceeds human intelligence or efficiency at a specific thing. A few examples:

Cars are full of ANI systems, from the computer that figures out when the anti-lock brakes should kick in to the computer that tunes the parameters of the fuel injection systems. Google's self-driving car, which is being tested now, will contain robust ANI systems that allow it to perceive and react to the world around it.

Your phone is a little ANI factory. When you navigate using your map app, receive tailored music recommendations from Pandora, check tomorrow's weather, talk to Siri, or dozens of other everyday activities, you're using ANI.

Your email spam filter is a classic type of ANI-it starts off loaded with intelligence about how to figure out what's spam and what's not, and then it learns and tailors its intelligence to you as it gets experience with your particular preferences. The Nest Thermostat does the same thing as it starts to figure out your typical routine and act accordingly.

You know the whole creepy thing that goes on when you search for a product on Amazon and then you see that as a "recommended for you" product on a different site, or when Facebook somehow knows who it makes sense for you to add as a friend? That's a network of ANI systems, working together to inform each other about who you are and what you like and then using that information to decide what to show you. Same goes for Amazon's "People who bought this also bought..." thing-that's an ANI system whose job it is to gather info from the behavior of millions of customers and synthesize that info to cleverly upsell you so you'll buy more things.

Google Translate is another classic ANI system-impressively good at one narrow task. Voice recognition is another, and there are a bunch of apps that use those two ANIs as a tag team, allowing you to speak a sentence in one language and have the phone spit out the same sentence in another.

When your plane lands, it's not a human that decides which gate it should go to. Just like it's not a human that determined the price of your ticket.

The world's best Checkers, Chess, Scrabble, Backgammon, and Othello players are now all ANI systems.

Google search is one large ANI brain with incredibly sophisticated methods for ranking pages and figuring out what to show you in particular. Same goes for Facebook's Newsfeed.

And those are just in the consumer world. Sophisticated ANI systems are widely used in sectors and industries like military, manufacturing, and finance (algorithmic high-frequency AI traders account for more than half of equity shares traded on US markets6), and in expert systems like those that help doctors make diagnoses and, most famously, IBM's Watson, who contained enough facts and understood coy Trebek-speak well enough to soundly beat the most prolific Jeopardy champions.

ANI systems as they are now aren't especially scary. At worst, a glitchy or badly-programmed ANI can cause an isolated catastrophe like knocking out a power grid, causing a harmful nuclear power plant malfunction, or triggering a financial markets disaster (like the 2010 Flash Crash when an ANI program reacted the wrong way to an unexpected situation and caused the stock market to briefly plummet, taking $1 trillion of market value with it, only part of which was recovered when the mistake was corrected).

But while ANI doesn't have the capability to cause an existential threat, we should see this increasingly large and complex ecosystem of relatively-harmless ANI as a precursor of the world-altering hurricane that's on the way. Each new ANI innovation quietly adds another brick onto the road to AGI and ASI. Or as Aaron Saenz sees it, our world's ANI systems "are like the amino acids in the early Earth's primordial ooze"-the inanimate stuff of life that, one unexpected day, woke up.

The Road From ANI to AGI

Why It's So Hard

Nothing will make you appreciate human intelligence like learning about how unbelievably challenging it is to try to create a computer as smart as we are. Building skyscrapers, putting humans in space, figuring out the details of how the Big Bang went down-all far easier than understanding our own brain or how to make something as cool as it. As of now, the human brain is the most complex object in the known universe.

What's interesting is that the hard parts of trying to build AGI (a computer as smart as humans in general, not just at one narrow specialty) are not intuitively what you'd think they are. Build a computer that can multiply two ten-digit numbers in a split second-incredibly easy. Build one that can look at a dog and answer whether it's a dog or a cat-spectacularly difficult. Make AI that can beat any human in chess? Done. Make one that can read a paragraph from a six-year-old's picture book and not just recognize the words but understand the meaning of them? Google is currently spending billions of dollars trying to do it. Hard things-like calculus, financial market strategy, and language translation-are mind-numbingly easy for a computer, while easy things-like vision, motion, movement, and perception-are insanely hard for it. Or, as computer scientist Donald Knuth puts it, "AI has by now succeeded in doing essentially everything that requires 'thinking' but has failed to do most of what people and animals do 'without thinking.'" 7

What you quickly realize when you think about this is that those things that seem easy to us are actually unbelievably complicated, and they only seem easy because those skills have been optimized in us (and most animals) by hundreds of millions of years of animal evolution. When you reach your hand up toward an object, the muscles, tendons, and bones in your shoulder, elbow, and wrist instantly perform a long series of physics operations, in conjunction with your eyes, to allow you to move your hand in a straight line through three dimensions. It seems effortless to you because you have perfected software in your brain for doing it. Same idea goes for why it's not that malware is dumb for not being able to figure out the slanty word recognition test when you sign up for a new account on a site-it's that your brain is super impressive for being able to.

On the other hand, multiplying big numbers or playing chess are new activities for biological creatures and we haven't had any time to evolve a proficiency at them, so a computer doesn't need to work too hard to beat us. Think about it-which would you rather do, build a program that could multiply big numbers or one that could understand the essence of a B well enough that you could show it a B in any one of thousands of unpredictable fonts or handwriting and it could instantly know it was a B?

One fun example-when you look at this, you and a computer both can figure out that it's a rectangle with two distinct shades, alternating:

Tied so far. But if you pick up the black and reveal the whole image...

...you have no problem giving a full description of the various opaque and translucent cylinders, slats, and 3-D corners, but the computer would fail miserably. It would describe what it sees-a variety of two-dimensional shapes in several different shades-which is actually what's there. Your brain is doing a ton of fancy shit to interpret the implied depth, shade-mixing, and room lighting the picture is trying to portray. 8 And looking at the picture below, a computer sees a two-dimensional white, black, and gray collage, while you easily see what it really is-a photo of an entirely-black, 3-D rock:

And everything we just mentioned is still only taking in stagnant information and processing it. To be human-level intelligent, a computer would have to understand things like the difference between subtle facial expressions, the distinction between being pleased, relieved, content, satisfied, and glad, and why Braveheart was great but The Patriot was terrible.

Daunting.

So how do we get there?

First Key to Creating AGI: Increasing Computational Power

One thing that definitely needs to happen for AGI to be a possibility is an increase in the power of computer hardware. If an AI system is going to be as intelligent as the brain, it'll need to equal the brain's raw computing capacity.

One way to express this capacity is in the total calculations per second (cps) the brain could manage, and you could come to this number by figuring out the maximum cps of each structure in the brain and then adding them all together.

Ray Kurzweil came up with a shortcut by taking someone's professional estimate for the cps of one structure and that structure's weight compared to that of the whole brain and then multiplying proportionally to get an estimate for the total. Sounds a little iffy, but he did this a bunch of times with various professional estimates of different regions, and the total always arrived in the same ballpark-around 10 ¹⁶, or 10 quadrillion cps.

Currently, the world's fastest supercomputer, China's Tianhe-2, has actually beaten that number, clocking in at about 34 quadrillion cps. But Tianhe-2 is also a dick, taking up 720 square meters of space, using 24 megawatts of power (the brain runs on just 20 watts), and costing $390 million to build. Not especially applicable to wide usage, or even most commercial or industrial usage yet.

Kurzweil suggests that we think about the state of computers by looking at how many cps you can buy for $1,000. When that number reaches human-level-10 quadrillion cps-then that'll mean AGI could become a very real part of life.

Moore's Law is a historically-reliable rule that the world's maximum computing power doubles approximately every two years, meaning computer hardware advancement, like general human advancement through history, grows exponentially. Looking at how this relates to Kurzweil's cps/$1,000 metric, we're currently at about 10 trillion cps/$1,000, right on pace with this graph's predicted trajectory: 9

So the world's $1,000 computers are now beating the mouse brain and they're at about a thousandth of human level. This doesn't sound like much until you remember that we were at about a trillionth of human level in 1985, a billionth in 1995, and a millionth in 2005. Being at a thousandth in 2015 puts us right on pace to get to an affordable computer by 2025 that rivals the power of the brain.

So on the hardware side, the raw power needed for AGI is technically available now, in China, and we'll be ready for affordable, widespread AGI-caliber hardware within 10 years. But raw computational power alone doesn't make a computer generally intelligent-the next question is, how do we bring human-level intelligence to all that power?

Second Key to Creating AGI: Making It Smart

This is the icky part. The truth is, no one really knows how to make it smart-we're still debating how to make a computer human-level intelligent and capable of knowing what a dog and a weird-written B and a mediocre movie is. But there are a bunch of far-fetched strategies out there and at some point, one of them will work. Here are the three most common strategies I came across:

1) Plagiarize the brain.

This is like scientists toiling over how that kid who sits next to them in class is so smart and keeps doing so well on the tests, and even though they keep studying diligently, they can't do nearly as well as that kid, and then they finally decide "k fuck it I'm just gonna copy that kid's answers." It makes sense-we're stumped trying to build a super-complex computer, and there happens to be a perfect prototype for one in each of our heads.

The science world is working hard on reverse engineering the brain to figure out how evolution made such a rad thing- optimistic estimates say we can do this by 2030. Once we do that, we'll know all the secrets of how the brain runs so powerfully and efficiently and we can draw inspiration from it and steal its innovations. One example of computer architecture that mimics the brain is the artificial neural network. It starts out as a network of transistor "neurons," connected to each other with inputs and outputs, and it knows nothing-like an infant brain. The way it "learns" is it tries to do a task, say handwriting recognition, and at first, its neural firings and subsequent guesses at deciphering each letter will be completely random. But when it's told it got something right, the transistor connections in the firing pathways that happened to create that answer are strengthened; when it's told it was wrong, those pathways' connections are weakened. After a lot of this trial and feedback, the network has, by itself, formed smart neural pathways and the machine has become optimized for the task. The brain learns a bit like this but in a more sophisticated way, and as we continue to study the brain, we're discovering ingenious new ways to take advantage of neural circuitry.

More extreme plagiarism involves a strategy called "whole brain emulation," where the goal is to slice a real brain into thin layers, scan each one, use software to assemble an accurate reconstructed 3-D model, and then implement the model on a powerful computer. We'd then have a computer officially capable of everything the brain is capable of-it would just need to learn and gather information. If engineers get really good, they'd be able to emulate a real brain with such exact accuracy that the brain's full personality and memory would be intact once the brain architecture has been uploaded to a computer. If the brain belonged to Jim right before he passed away, the computer would now wake up as Jim (?), which would be a robust human-level AGI, and we could now work on turning Jim into an unimaginably smart ASI, which he'd probably be really excited about.

How far are we from achieving whole brain emulation? Well so far, we've not yet just recently been able to emulate a 1mm-long flatworm brain, which consists of just 302 total neurons. The human brain contains 100 billion. If that makes it seem like a hopeless project, remember the power of exponential progress-now that we've conquered the tiny worm brain, an ant might happen before too long, followed by a mouse, and suddenly this will seem much more plausible.

2) Try to make evolution do what it did before but for us this time.

So if we decide the smart kid's test is too hard to copy, we can try to copy the way he studies for the tests instead.

Here's something we know. Building a computer as powerful as the brain is possible-our own brain's evolution is proof. And if the brain is just too complex for us to emulate, we could try to emulate evolution instead. The fact is, even if we can emulate a brain, that might be like trying to build an airplane by copying a bird's wing-flapping motions-often, machines are best designed using a fresh, machine-oriented approach, not by mimicking biology exactly.

So how can we simulate evolution to build AGI? The method, called "genetic algorithms," would work something like this: there would be a performance-and-evaluation process that would happen again and again (the same way biological creatures "perform" by living life and are "evaluated" by whether they manage to reproduce or not). A group of computers would try to do tasks, and the most successful ones would be bred with each other by having half of each of their programming merged together into a new computer. The less successful ones would be eliminated. Over many, many iterations, this natural selection process would produce better and better computers. The challenge would be creating an automated evaluation and breeding cycle so this evolution process could run on its own.

The downside of copying evolution is that evolution likes to take a billion years to do things and we want to do this in a few decades.

3) Make this whole thing the computer's problem, not ours.

This is when scientists get desperate and try to program the test to take itself. But it might be the most promising method we have.

The idea is that we'd build a computer whose two major skills would be doing research on AI and coding changes into itself-allowing it to not only learn but to improve its own architecture. We'd teach computers to be computer scientists so they could bootstrap their own development. And that would be their main job-figuring out how to make themselves smarter. More on this later.

All of This Could Happen Soon

Rapid advancements in hardware and innovative experimentation with software are happening simultaneously, and AGI could creep up on us quickly and unexpectedly for two main reasons:

1) Exponential growth is intense and what seems like a snail's pace of advancement can quickly race upwards-this GIF illustrates this concept nicely:

2) When it comes to software, progress can seem slow, but then one epiphany can instantly change the rate of advancement (kind of like the way science, during the time humans thought the universe was geocentric, was having difficulty calculating how the universe worked, but then the discovery that it was heliocentric suddenly made everything much easier). Or, when it comes to something like a computer that improves itself, we might seem far away but actually be just one tweak of the system away from having it become 1,000 times more effective and zooming upward to human-level intelligence.

The Road From AGI to ASI

At some point, we'll have achieved AGI-computers with human-level general intelligence. Just a bunch of people and computers living together in equality.

Oh actually not at all.

The thing is, AGI with an identical level of intelligence and computational capacity as a human would still have significant advantages over humans. Like:

Speed. The brain's neurons max out at around 200 Hz, while today's microprocessors (which are much slower than they will be when we reach AGI) run at 2 GHz, or 10 million times faster than our neurons. And the brain's internal communications, which can move at about 120 m/s, are horribly outmatched by a computer's ability to communicate optically at the speed of light.

Size and storage. The brain is locked into its size by the shape of our skulls, and it couldn't get much bigger anyway, or the 120 m/s internal communications would take too long to get from one brain structure to another. Computers can expand to any physical size, allowing far more hardware to be put to work, a much larger working memory (RAM), and a longterm memory (hard drive storage) that has both far greater capacity and precision than our own.

Reliability and durability. It's not only the memories of a computer that would be more precise. Computer transistors are more accurate than biological neurons, and they're less likely to deteriorate (and can be repaired or replaced if they do). Human brains also get fatigued easily, while computers can run nonstop, at peak performance, 24/7.

Editability, upgradability, and a wider breadth of possibility. Unlike the human brain, computer software can receive updates and fixes and can be easily experimented on. The upgrades could also span to areas where human brains are weak. Human vision software is superbly advanced, while its complex engineering capability is pretty low-grade. Computers could match the human on vision software but could also become equally optimized in engineering and any other area.

Collective capability. Humans crush all other species at building a vast collective intelligence. Beginning with the development of language and the forming of large, dense communities, advancing through the inventions of writing and printing, and now intensified through tools like the internet, humanity's collective intelligence is one of the major reasons we've been able to get so far ahead of all other species. And computers will be way better at it than we are. A worldwide network of AI running a particular program could regularly sync with itself so that anything any one computer learned would be instantly uploaded to all other computers. The group could also take on one goal as a unit, because there wouldn't necessarily be dissenting opinions and motivations and self-interest, like we have within the human population.10

AI, which will likely get to AGI by being programmed to self-improve, wouldn't see "human-level intelligence" as some important milestone-it's only a relevant marker from our point of view-and wouldn't have any reason to "stop" at our level. And given the advantages over us that even human intelligence-equivalent AGI would have, it's pretty obvious that it would only hit human intelligence for a brief instant before racing onwards to the realm of superior-to-human intelligence.

This may shock the shit out of us when it happens. The reason is that from our perspective, A) while the intelligence of different kinds of animals varies, the main characteristic we're aware of about any animal's intelligence is that it's far lower than ours, and B) we view the smartest humans as WAY smarter than the dumbest humans. Kind of like this:

And what happens...after that?

An Intelligence Explosion

I hope you enjoyed normal time, because this is when this topic gets unnormal and scary, and it's gonna stay that way from here forward. I want to pause here to remind you that every single thing I'm going to say is real-real science and real forecasts of the future from a large array of the most respected thinkers and scientists. Just keep remembering that.

Anyway, as I said above, most of our current models for getting to AGI involve the AI getting there by self-improvement. And once it gets to AGI, even systems that formed and grewthrough methods that didn't involve self-improvement would now be smart enough to begin self-improving if they wanted to. 3

And here's where we get to an intense concept: recursive self-improvement. It works like this-

An AI system at a certain level-let's say human village idiot-is programmed with the goal of improving its own intelligence. Once it does, it's smarter-maybe at this point it's at Einstein's level-so now when it works to improve its intelligence, with an Einstein-level intellect, it has an easier time and it can make bigger leaps. These leaps make it much smarter than any human, allowing it to make even bigger leaps. As the leaps grow larger and happen more rapidly, the AGI soars upwards in intelligence and soon reaches the superintelligent level of an ASI system. This is called an Intelligence Explosion, 11 and it's the ultimate example of The Law of Accelerating Returns.

There is some debate about how soon AI will reach human-level general intelligence. The median year on a survey of hundreds of scientists about when they believed we'd be more likely than not to have reached AGI was 2040 12-that's only 25 years from now, which doesn't sound that huge until you consider that many of the thinkers in this field think it's likely that the progression from AGI to ASI happens very quickly. Like-this could happen:
It takes decades for the first AI system to reach low-level general intelligence, but it finally happens. A computer is able to understand the world around it as well as a human four-year-old. Suddenly, within an hour of hitting that milestone, the system pumps out the grand theory of physics that unifies general relativity and quantum mechanics, something no human has been able to definitively do. 90 minutes after that, the AI has become an ASI, 170,000 times more intelligent than a human.
Superintelligence of that magnitude is not something we can remotely grasp, any more than a bumblebee can wrap its head around Keynesian Economics. In our world, smart means a 130 IQ and stupid means an 85 IQ-we don't have a word for an IQ of 12,952.

If our meager brains were able to invent wifi, then something 100 or 1,000 or 1 billion times smarter than we are should have no problem controlling the positioning of each and every atom in the world in any way it likes, at any time-everything we consider magic, every power we imagine a supreme God to have will be as mundane an activity for the ASI as flipping on a light switch is for us. Creating the technology to reverse human aging, curing disease and hunger and even mortality, reprogramming the weather to protect the future of life on Earth-all suddenly possible. Also possible is the immediate end of all life on Earth. As far as we're concerned, if an ASI comes to being, there is now an omnipotent God on Earth-and the all-important question for us is:

That's the topic of Part 2 of this post.
(Sources at the bottom of Part 2.) Related Wait But Why Posts
The Fermi Paradox - Why don't we see any signs of alien life?

How (and Why) SpaceX Will Colonize Mars - A post I got to work on with Elon Musk and one that reframed my mental picture of the future.

Or for something totally different and yet somehow related, Why Procrastinators Procrastinate

And here's Year 1 of Wait But Why on an ebook.

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The Artificial Intelligence Revolution: Part 1 - Wait But Why

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Part 1 of 2: "The Road to Superintelligence". Artificial Intelligence - the topic everyone in the world should be talking about.

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What is artificial intelligence?

Are artificial intelligence and machine learning the same?

artificial intelligence (AI), the ability of a digital computer or computer-controlled robot to perform tasks commonly associated with intelligent beings. The term is frequently applied to the project of developing systems endowed with the intellectual processes characteristic of humans, such as the ability to reason, discover meaning, generalize, or learn from past experience. Since the development of the digital computer in the 1940s, it has been demonstrated that computers can be programmed to carry out very complex tasks-such as discovering proofs for mathematical theorems or playing chess-with great proficiency. Still, despite continuing advances in computer processing speed and memory capacity, there are as yet no programs that can match full human flexibility over wider domains or in tasks requiring much everyday knowledge. On the other hand, some programs have attained the performance levels of human experts and professionals in performing certain specific tasks, so that artificial intelligence in this limited sense is found in applications as diverse as medical diagnosis, computer search engines, voice or handwriting recognition, and chatbots.
(Read Ray Kurzweil's Britannica essay on the future of "Nonbiological Man.")

What is intelligence?

All but the simplest human behaviour is ascribed to intelligence, while even the most complicated insect behaviour is usually not taken as an indication of intelligence. What is the difference? Consider the behaviour of the digger wasp, Sphex ichneumoneus. When the female wasp returns to her burrow with food, she first deposits it on the threshold, checks for intruders inside her burrow, and only then, if the coast is clear, carries her food inside. The real nature of the wasp's instinctual behaviour is revealed if the food is moved a few inches away from the entrance to her burrow while she is inside: on emerging, she will repeat the whole procedure as often as the food is displaced. Intelligence-conspicuously absent in the case of Sphex -must include the ability to adapt to new circumstances.
(Read Yuval Noah Harari's Britannica essay on the future of "Nonconscious Man.")

Computers and Technology Quiz

Psychologists generally characterize human intelligence not by just one trait but by the combination of many diverse abilities. Research in AI has focused chiefly on the following components of intelligence: learning, reasoning, problem solving, perception, and using language.

There are a number of different forms of learning as applied to artificial intelligence. The simplest is learning by trial and error. For example, a simple computer program for solving mate-in-one chess problems might try moves at random until mate is found. The program might then store the solution with the position so that the next time the computer encountered the same position it would recall the solution. This simple memorizing of individual items and procedures-known as rote learning-is relatively easy to implement on a computer. More challenging is the problem of implementing what is called generalization. Generalization involves applying past experience to analogous new situations. For example, a program that learns the past tense of regular English verbs by rote will not be able to produce the past tense of a word such as jump unless it previously had been presented with jumped, whereas a program that is able to generalize can learn the "add ed" rule and so form the past tense of jump based on experience with similar verbs.

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Artificial intelligence (AI) | Definition, Examples, Types, Applications, Companies, & Facts

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Artificial intelligence, the ability of a computer or computer-controlled robot to perform tasks commonly associated with intelligent beings. The term is frequently applied to the project of developing systems with the ability to reason, discover meaning, generalize, or learn from past experiences.

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Teachers can use tools like ChatGPT as one strategy in their efforts to teach students how to think critically and write effectively.

As a learning specialist who, along with supporting the students in my charge, works side by side with colleagues in all content areas, I want to encourage faculty as they consider the impacts of tools such as ChatGPT. For English and social studies teachers, for example, this just might be their "calculator moment": As math teachers had to adapt their teaching when calculators became ubiquitous, so, too, must teachers of courses that are rich with reading and writing, now that AI tools are at students' fingertips.

December 2022 saw a spike in the number of articles, blog posts, and think pieces musing about what ChatGPT and the like might-OK, do -mean for education. Many rang alarm bells, and a few pointed out the shortcomings of the tool as currently configured. I spoke to our division's director of technology just before our winter holiday about what's being talked about in his professional circles regarding these artificial intelligence tools.

It was a lively conversation with far more questions than answers. I did respond with certainty, though, when he asked me what my philosophy is about ChatGPT and tools like it. "If I could turn back time and make sure we do not invent such things, I would."

My response gives away the fact that I'm what can only be described as a Luddite. My watch only tells time. I listen to records. Not too long ago, I had a Nokia phone. Still, I'm no ostrich. I continued, "But that horse has already left the barn. ChatGPT is not coming to our classrooms-it's already here."

Here are some ideas for incorporating AI tools into our classes while retaining and reinforcing critical thinking skills.

Prompt dissection

Zeynep Tufekci, a New York Times opinion writer and associate professor at the University of North Carolina, warns that, as tools like ChatGPT are training themselves on everything written on the internet, there's a fairly good chance that there will be inaccuracies in what is being drafted. She describes the risk of being subjected to " a high-quality intellectual snow job."

There can be an upside, however. In a social studies classroom, students might craft a prompt about a topic they've been considering and then examine the machine's response in forensic detail. This may involve a sentence-by-sentence dissection of what the AI has written. By unearthing possible inconsistencies or straight-up inaccuracies, students reinforce their correct understanding of the topic.

Find the biases

As a variation on the above, students create prompts across a variety of related topics, then evaluate them looking for themes of inaccuracy. Since ChatGPT and their ilk are trained on what exists, underrepresented writing and voices will necessarily be marginalized further through the iterative processes inherent in AI tools.

How can we guide our students to not only recognize these blind spots but also incorporate a greater multiplicity of viewpoints in their scholarship?

Spot the computer essay

For a playful exercise, share two or three pieces of human writing from the past year or two and slip in an example from ChatGPT, and have students discuss what makes these examples human-or decidedly not. Nuance, passion, and, perhaps, even fallibility will be clues that students can investigate.

Use primary sources and first-person accounts

This and the following ideas are writing assignments that will make the use of AI tools superfluous, if not counterproductive.

My colleague Joy Xu in the English department asks students to interview someone and connect this person's experience to a text. First of all, the narrative/expository combination provides more points of entry for student writing.

Second, this synthesis ensures that no machine prompt can provide language to express new learning.

Compare two readings

Students will create unique essays that demonstrate their learning, the connections they've made, and the meaning. Again, because these AI tools are trained on what can be found on the internet, the rarer the story, the rarer the computer-generated analysis.

Expect classroom discussion to be used as a resource

This idea, loosely based on another Peter Greene suggestion, considers a key component of what he calls "authentic writing" class discussions. He recommends that the discussion "[become] one of the texts being considered."

A rather positive result that would likely emerge from this idea would be students paying closer attention during classroom conversations. Dare I say they may even take notes?

In The Chronicle of Higher Education, Beth McMurtrie shares that students often submit writing that they consider little more than "an assemblage of words repeated back to the teacher," while we teachers believe that student writing represents their thinking. We want our students to think and to continue to develop their thinking.

Tufekci reminds us in her opinion piece that essay writing teaches students how to conduct research, judge claims, synthesize knowledge, and express that knowledge persuasively and coherently. She continues, "Those skills will be even more important because of advances in AI."

Rather than bury our heads in the sand, let's equip our students for the world of right now and for what it might be going forward.

I'm still going to listen to records, though.

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Some Ideas for Using ChatGPT in Middle and High School Classes

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Teachers can use tools like ChatGPT as one strategy in their efforts to teach students how to think critically and write effectively.

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INDIRE AI Squad - Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education - Briefing report No. 3by the European Digital Education Hub’s squad on Artificial Intelligence in education

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INDIRE AI Squad - Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education - Briefing report No. 3by the European Digital Education Hub’s squad on Artificial Intelligence in education

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Is This the Start of an AI Takeover? Readers predict the future of bots. By Conor Friedersdorf

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Is This the Start of an AI Takeover? Readers predict the future of bots. By Conor Friedersdorf

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Generative Artificial Intelligence (AI) is a type of AI that can help you create content. It can help you be more creative, productive, and knowledgeable.

In this article, you can learn about generative AI, including:

What generative AI is and how it works

How to use generative AI and evaluate the accuracy of its responses

How Google develops AI

What is generative AI

Generative AI is a type of machine learning model. Generative AI is not a human being. It can't think for itself or feel emotions. It's just great at finding patterns.

In the past, AI was used to understand and recommend information. Now, generative AI can also help us create new content, like images, music, and code.

How machine learning models are trained

Machine learning models, including generative AI, learn through a process of observation and pattern matching known as training. For a model to understand what a sneaker is, it's trained on millions of photos of sneakers. Over time, it recognizes that sneakers are objects that humans wear on their feet with laces, soles, and a logo.

The model can use training to:

1. Take an input like "Generate an image of sneakers with a goat charm."

2. Connect what it's learned about sneakers, goats, and charms.

3. Generate an image, even if it hasn't seen an image like that before.

How Large Language Models power generative AI

Generative AI and Large Language Models (LLMs) are part of the same technology. Generative AI can be trained on any type of data, but LLMs use words as their main source of training data.

Experiences powered by LLMs, like Bard and Search Generative Experiences, can predict words that might come next based on your prompt and the text it's generated so far. They're given flexibility to pick probable next words that match patterns they get from training. This flexibility lets them generate creative responses.

If you prompt them to fill in the phrase "Harry [blank]," they might predict the next word is "Styles" or "Potter."

How to use generative AI

Important: Google's experiences powered by generative AI can help you start the creative process. They're not meant to do all the work for you or be the creator.

Here are 3 ways that you can use generative AI:

Brainstorm your creative ideas. For example, get help writing a prequel to your favorite movie.

Ask questions that you didn't think could be answered. Like, "Which came first, the chicken or the egg?"

Get an extra boost of help. Ask it to suggest a title for a story you've written, or get help identifying the species of an animal or insect in an image.

As you explore, create, and learn new things with Generative AI, it's important to use it responsibly. For details, review our Generative AI Prohibited Use Policy.

AI can & will make mistakes

Because generative AI is experimental and a work in progress, it can and will make mistakes:

It may make things up. When generative AI invents an answer, it's called a hallucination. Hallucinations happen because unlike how Google Search gets information from the web, LLMs don't gather information at all. Instead, LLMs predict which words come next based on user inputs.
For example, you might ask, "Who's going to win women's gymnastics at the 2032 Brisbane Summer Olympics?" and get a response, even though the event hasn't happened yet.

It may misunderstand things. Sometimes, generative AI products misinterpret language, which changes the meaning.
For example, you may want to learn more about bats, the animal that lives in caves. If you ask for information about bats, it might tell you about the bats used in baseball, cricket, and softball.

Always evaluate responses

Think critically about the responses you get from generative AI tools. Use Google and other resources to check information that's presented as fact.

If you come across something that isn't right, report it. Many of our generative AI products have reporting tools. Your feedback helps us refine the models to improve generative AI experiences for everyone.

How Google develops AI

To make sure we build tools that make the world better for everyone, we developed a set of AI principles in 2018. These principles describe our goals to develop bold technology that can tackle some of society's biggest challenges in a responsible way.

For example, we use AI to:

Support efforts to curb climate change, like reducing stop-and-go traffic to lower vehicle emissions

Predict or monitor natural disasters, like forecasting floods in more than 20 countries and tracking the real-time boundaries of wildfires

Support healthcare innovations, like making tuberculosis screening more accessible and helping with early detection of breast cancer

Our principles also list areas we won't pursue with AI, like technologies that cause overall harm or violate international law and human rights.

Check out our full list of AI principles.

How data helps Google develop generative AI in Search

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5 must-knows to get started with generative AI Generative Artificial Intelligence (AI) is a type of AI that can help you create content. It can help you be more cre

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Artificial intelligence (AI) tools exploded onto the scene in the last school year. From textbots like ChatGPT to image-generating platforms like Stable Diffusion-and the dozens of AI products marketed specifically to teachers-it's difficult to keep track of what's out there.

Even harder is finding the time to evaluate which of these tools are actually useful.

What does seem clear is that AI is here to stay, and today's students will enter a world where they'll be expected to engage with it. So it is critical for students to understand the capabilities-and limitations-of AI tools, even as those capabilities rapidly evolve. With teachers' help, students can learn not to rely on AI, but rather to use it in a responsible way that supports their learning process, and teachers can request transparency and accountability whenever students use these tools on their own.

Teachers are already integrating AI into the classroom in fun, engaging, and academically rich ways-by having students fact-check ChatGPT's responses, for instance, or by using AI images as writing prompts in English or discussion starters in history class.

Here are nine AI-based lesson ideas to try across different grade levels and subject areas.

ELEMENTARY SCHOOL
Courtesy of Meta AI Research
1. Bring Student Drawings to Life: Young kids love to sketch, and AI can animate their sketches-and introduce them to the power of the technology in the process. During a presentation at the 2023 conference of the International Society for Technology in Education (ISTE), learning coach Doug Sanders encouraged teachers to check out the Animated Drawings tool from Meta AI Research. Simply take a photo of a student's latest sketch and upload it to the site, and the AI can quickly have it perform dozens of different actions-walking, dancing, throwing out some boxing jabs, and more.

Encourage students to craft a story around the animations. Why, for example, is their drawing running wildly across the room? What is it running from? For the tool to work, the drawing must be vaguely humanoid, so be sure to guide students toward drawing humanlike figures.

Brenneise asks students to write about what the image makes them see, hear, touch, smell, and taste. From there, students can dig deeper and spend some time writing the image's backstory. (How did a goat get to the beach in the first place?) To better connect this activity to content learning, ask students to include recent vocabulary words in their writing-or prompt the AI to include relevant concepts in the image itself, like "fossils," "crystals," or "migration."

3. Use AI Responses to Spur Scientific Thinking: AI language models typically do a decent job of answering basic questions about science. But their accuracy rate is far from 100 percent, which can be a good way to engage elementary students in critical thinking.

In a full-class session, teachers can pull up ChatGPT and ask students what questions they have related to the current unit. For example, if a student is still confused about cloud formation, the teacher could prompt ChatGPT: "Please explain how clouds form to a third-grade audience." Next, the class can dissect ChatGPT's response as a group with questions like "What did it leave out? What are people still confused about? And what parts of the answer might not be accurate?"

To investigate further, encourage students to spend time searching through class resources or reputable online sources to confirm or deny ChatGPT's scientific claims. "By allowing students the opportunity to assess the products that AI generates, we can prompt their learning and their development of critical thinking skills," writes educator Sunaina Sharma.

MIDDLE SCHOOL

4. Find the Faults in AI-Generated Historical Images: AI image generators can help students envision what historical scenes-like the signing of the Constitution or Lincoln's Gettysburg Address-might have looked like, suggested educational technologist and history educator James Beeghley at this year's ISTE conference. But Beeghley noted that these images are likely to be full of inaccuracies.

Unreliable AI images can be a great jumping-off point for a fun history class activity. On the class screen, pull up an AI image generator like Bing's image creator, Craiyon, or Canva, and type in a prompt related to the time period you're covering in class, like "Sacagawea guiding Lewis and Clark"; then switch the "style" setting to "photograph" for maximum realism. (Since AI image platforms can take a couple of minutes to produce an output, try doing this before class.)

Ask students to analyze the output using what they've already learned or have them do additional research to identify elements of the image that have no basis in reality-like anachronistic clothing or technology or a biased presentation of particular groups.
Courtesy of Microsoft Bing
5. Use AI Math Tools to See All Sides of a Problem: Many math teachers know-and curse-the name Photomath, a powerful AI-based app that can scan and solve a math problem from a photograph. But there are ways to use Photomath to engage students in deeper learning, according to Valerie Bennett, an assistant professor of STEM education curriculum and instruction at Clark Atlanta University.

One option is to have students compare their approach to solving problems with an AI approach, Bennett told EdWeek. Teachers can give students a set of problems and ask them to use pen and paper to solve them first, before feeding the problems into Photomath. Because Photomath runs through the steps to reaching a solution, Bennett said, students can contrast the tool's process-and results-with their own.

"Did the platforms come up with different answers? Different methods? Which is most efficient?" Answering these questions will help students think more deeply about different approaches to solving problems and help them refine their own methods.

6. Learn About Voice From ChatGPT's Imitations of Famous Authors: Help students better understand the concept of voice in writing, and how well-known writers cultivate one, by asking ChatGPT to attempt to imitate authors' styles.

For example, ask ChatGPT to write two poems about your school's mascot in the style of Shakespeare and Maya Angelou or two speeches about the impact of climate change by Abraham Lincoln and Martin Luther King Jr. Ask students to contrast ChatGPT's imitations of various authors and dissect the ways that word choice, narrative techniques, or literary devices like alliteration are used by specific writers to help craft a distinct voice. You can also challenge students to find any stylistic choices in the output that the original author probably wouldn't have made.

Similarly, you can have students contrast a ChatGPT-generated "rousing, 272-word speech in the style of Abraham Lincoln about the lives lost on the battlefield" with the genuine Gettysburg Address. The AI's imitation, in most cases, will be much less impactful than the real author or speaker, and you can ask students to identify the literary techniques that made the original piece so masterful (and ChatGPT's version so "meh").

HIGH SCHOOL
Courtesy of Hello History
7. Chat With Historical Figures: To resurrect dead historical figures and attempt to approximate what they might have said in conversation, educational technology professor Maureen Yoder encouraged teachers to check out Hello History during a presentation at 2023's ISTE conference.

The ChatGPT-powered app lets you chat with dozens of historical figures, from Cleopatra to Einstein. Hello History is free but has a 20-message daily limit, so try using ChatGPT itself for longer conversations. Have students prompt it: "For the rest of this conversation, role-play as [historical figure]," then ask it a variety of questions.

You can expect the outputs to be full of inaccuracies-either outright biographical mistakes or misrepresentations about what the historical figure really believed. Challenge students to take what the chatbot says and analyze it carefully. What did the AI get right and wrong about the figure's life and beliefs? They can answer this based on what they've already learned in the class or perform independent research to verify ChatGPT's claims.

8. Speak With AI in a Foreign Language: When learning a new language, students might feel self-conscious about making mistakes and avoid practicing as much as they should. But many language learners are turning to AI chatbots for help, the BBC reports, since "a chatbot won't judge you" and "you can speak about things that are interesting to you." According to the BBC, research suggests that these chatbots can also be useful for "vocabulary development, grammar and other language skills, especially when they offer corrective feedback."

Language teachers can have students carry out a conversation with ChatGPT. Start with a prompt like "I want to practice my Spanish. Can you speak to me in Spanish at a ninth-grade level, with short sentences?" There are also AI chatbots specifically for language learning, like LearnLingo and Tutor Lily, which both have free versions; these can be adjusted to various levels of fluency and offer text and audio conversation options. Teachers can ask students to interact with these language platforms at home and print out the results as homework or try chatting with them during an in-class session.

9. Ask Students to Grade ChatGPT's Writing: Many students' biggest temptation is letting ChatGPT write their essays. One fun and engaging way for teachers to work around that desire is... to sometimes let students do exactly that. Instead of assigning students an essay analyzing Of Mice and Men, have students type that essay's prompt into ChatGPT instead.

Then, have students take on the role of the teacher: "In groups, students should collaboratively read the ChatGPT response and assess it using a rubric that the teacher has provided for them," suggests Sharma. Have students mark up ChatGPT's response and come up with constructive feedback that they can deliver in their next prompt. (For example, "Your paragraphs lack topic sentences. Try again.") By taking on the role of an editor, students can actively develop a better understanding of what makes an essay successful.

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9 Tips for Using AI for Learning (and Fun!)

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These innovative, AI-driven activities will help you engage students across grade levels and subject areas.

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"The School of Thought" aims to teach the next generation how to think, rather than what to think: it aims to achieve this by connecting academia with the best of the creative industries, bypassing the bureaucracy of the education system in order to create genuinely engaging, critical thinking resources made free under Creative Commons... 

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"The School of Thought" aims to teach the next generation how to think, rather than what to think: it aims to achieve this by connecting academia with the best of the creative industries, bypassing the bureaucracy of the education system in order to create genuinely engaging, critical thinking resources made free under Creative Commons... 

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The purpose of The School of Thought is to teach the next generation how to think, rather than what to think. It aims to achieve this by connecting academia with the best of the creative industries, bypassing the bureaucracy of the education system in order to create genuinely engaging, critical thinking resources made free under Creative Commons. The proof-of-concept website yourfallacy.is has received over 10m unique visitors and is being used in thousands of schools. The School of Thought is a 501c3 non profit, now seeking philanthropic support to bring this vision to life.

Free to access. Creative Commons licenses.

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The best free edu-things on the internet, ranked in order of amazingness, and neatly categorized. Includes YouTube channels, Podcasts, eBooks, Courses, and more. Provided as a free service by The School of Thought International, a 501c3 nonprofit organization providing Creative Commons critical thinking resources.

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Introduzione a Google Bard

La creatività umana si fonda su due pilastri essenziali: la curiosità e l'immaginazione. Dalla creazione di un gioco da parte di un bambino alla progettazione di un viaggio di gruppo, fino alla concezione di un'idea imprenditoriale, la capacità di immaginare nuove possibilità è insita in noi. In questo contesto, è nato ed è stato reso disponibile Bard, l'IA generativa gratuita di Google, strumento ideato per esplorare la curiosità, potenziare l'immaginazione e favorire l'evoluzione delle idee, che si pone, anche se in realtà è ancora in fase sperimentale, come il diretto concorrente di ChatGPT nel campo delle IA generative basate sul Natural Processing Language.

Bard Parla Oltre 40 Lingue

La novità significativa di oggi riguarda l'espansione di Bard. Questo strumento, infatti, è ora accessibile nella maggior parte del mondo e nelle lingue più diffuse, compreso l'italiano. Allo stesso tempo, Bard si arricchisce di nuove funzionalità per consentire un'esperienza personalizzata.

Bard non si limita all'italiano, ma è attualmente disponibile in oltre 40 lingue, tra cui arabo, cinese, tedesco, hindi e spagnolo. La sua accessibilità si estende a numerosi Paesi, compresi quelli europei. Nel corso di questa espansione, l'approccio di Google è stato caratterizzato da responsabilità e ambizione, con un confronto proattivo con esperti, legislatori ed enti regolatori.

Il Large Language Model utilizzato da Bard si chiama PaLM 2, che secondo Google eccelle nel codice e nella matematica, nella classificazione e risposta alle domande, nonché nella traduzione e nella competenza multilinguistica. Puoi saperne di più su PaLM 2 qui.

Funzionalità Personalizzate per un'Esperienza Ottimale

Google Bard introduce anche una serie di aggiornamenti mirati a soddisfare al meglio le tue esigenze:

Ascolta le risposte: Ora è possibile ascoltare ad alta voce le risposte di Bard, un'opzione particolarmente utile per capire la pronuncia corretta di una parola o per godere di una poesia o di un racconto.

Risposte multiple: Puoi modificare il tono e lo stile delle risposte di Bard in base a cinque opzioni: semplice, lunga, corta, professionale o informale. Questa funzionalità, attualmente disponibile in inglese, sarà presto estesa ad altre lingue.

Bard come Strumento Didattico: Vantaggi per gli Studenti

Bard, similmente a ChatGPT, può essere un utile strumento didattico. Le nuove funzionalità introdotte, come l'opzione di ascoltare le risposte e di modificare tono e stile, rendono Bard un assistente versatile e adattabile. Può essere utilizzato per arricchire le lezioni, supportare l'apprendimento linguistico e stimolare la creatività degli studenti. La disponibilità in molte lingue può essere un vantaggio per l'insegnamento delle lingue straniere, mentre la possibilità di personalizzare le risposte può rendere l'apprendimento più coinvolgente.

Concludendo, Bard, così come ChatGPT, rappresenta una risorsa preziosa nel mondo dell'istruzione, fornendo strumenti che possono dare forma alle idee e potenziare la creatività.

QUI trovi l'articolo di presentazione di Google.

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Bard disponibile in Italia: l'IA generativa gratuita di Google - Didattica Innovativa

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Bard disponibile in Italia: l'IA generativa gratuita di Google è adesso online e in italiano. L'app è gratuita e molto promettente.