Typeface (such as Times New Roman) refers to the design that gives a set of letters, numbers, and symbols their signature “look”. Font, on the other hand, is a specific implementation of a typeface, for example, Times New Roman Italic 12 pt.
‘Q’ is a counterpoint to the idea that typography is just one fussy detail after another.
Right about this point, some of you are nodding along and perhaps thinking “oh, that’s interesting,” while the rest of you are already hovering over your browser’s Back button. If you’re one of the former, you may be interested in checking out the (sort of) interactive tour of typography design elements by the Ohno Type School, a small group that loves design.

On one hand, letters are simple and readily recognizable symbols. But at the same time, their simplicity puts a lot of weight on seemingly minor elements. Small changes can have a big visual impact. The tour lays bare answers to questions such as: What is the optimal parting of the cheeks of a capital ‘B’? At what height should the crossbar on an ‘A’ sit, and why does it look so weird if done incorrectly? And yet, the tail of a ‘Q’ can be just about anything? How and why does an ‘H’ define the spacing of the entire typeface? All these (and more) are laid bare.

Font design in the hardware world is often constrained by display or memory limitations, but artistry in typography is still something that we’ve seen expressed in many different and wonderful ways over the years. For example, we covered a typeface whose symbols are not letters, but scope traces. And one enterprising fellow generated a new font (Avería) based on the average of every other font installed on his computer. The result was surprisingly attractive.

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La frase “Costruiremo sicuramente un bunker prima di lanciare l’AGI” dal quale prende spunto l’articolo, è stata attribuita a uno dei leader della Silicon Valley, anche se non è chiaro a chi si riferisse esattamente con “noi”.

La frase ha catturato perfettamente il paradosso dei nostri tempi e l’ironia è evidente: coloro che stanno facendo progredire l’intelligenza artificiale più sofisticata a livello mondiale sono gli stessi che sono tremendamente preoccupati per le sue ripercussioni.

Mentre stanno proseguendo nelle loro ricerche, stanno al contempo escogitando strategie di evasione. La situazione è simile a quella di chi costruisce una diga consapevole che finirà per cedere, ma anziché provvedere a rafforzarla, preferisce procurarsi un’imbarcazione.

I bunker dei super ricchi e la paura dell’AGI

Durante un incontro estivo nel 2023, Ilya Sutskever, cofondatore di OpenAI e mente brillante dietro ChatGPT, fece una dichiarazione intrigante ai suoi ricercatori: “Costruiremo sicuramente un bunker prima di rilasciare AGI”… e poi “Certo, sarà facoltativo decidere se entrare o meno nel bunker”.

La sua affermazione enigmatica venne interrotta da un ricercatore che ne chiese il significato. Sutskever proseguì con una risposta che lasciò tutti sbalorditi: “Prima di procedere al lancio dell’AGI, costruiremo senza dubbio un bunker”.

Secondo quanto dichiarato da Reid Hoffman, fondatore di LinkedIn, una quota significativa, pari ad almeno il 50%, degli individui estremamente facoltosi nella Silicon Valley ha già fatto acquisizione di quella che viene definita come “assicurazione apocalittica”.

Jeff Bezos, fondatore di Amazon, ha acquistato due ville da 147 milioni di dollari sull’isola di Indian Creek in Florida. Larry Ellison, miliardario di Oracle, ha comprato (anche) una proprietà sull’isola hawaiana di Lanai. Peter Thiel, cofondatore di PayPal, ha scelto la Nuova Zelanda. Jack Ma, fondatore di Alibaba, il regista James Cameron e il guru della finanza William Foley hanno tutti costruito bunker postapocalittici in località remote.

La professoressa di informatica all’Università di Southampton, Dame Wendy Hall, non condivide le previsioni più cupe. Sostiene che, secondo la comunità scientifica, la tecnologia dell’intelligenza artificiale sia notevolmente avanzata ma ancora distante dall’intelligenza umana. Per arrivare a una vera AGI sarebbero necessari ulteriori significativi progressi. È eccessivo, quindi, drammatizzare la situazione. Le tempistiche, in particolare, lasciano perplessi.

Ma andiamo con calma ad analizzare la questione.

Le dichiarazioni sull’Artificial General Intelligence

Quando emergerà l’AGI, l’intelligenza artificiale generale, paragonabile a quella umana per ampiezza di competenze? Gli ottimisti dicono che sarà molto presto. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha dichiarato a dicembre 2024 che sarebbe successo “prima di quanto la maggior parte delle persone pensi”. Il co-fondatore di DeepMind, Sir Demis Hassabis, stima i tempi tra i cinque e i dieci anni. Il fondatore di Anthropic, Dario Amodei, preferisce parlare di “intelligenza artificiale potente” e prevede che potrebbe realizzarsi già nel 2026.

Gli scettici ribattono che “i traguardi vengono costantemente spostati”: secondo Dame Wendy Hall, professoressa dell’Università di Southampton, tutto dipende dalla persona a cui si chiede. La tecnologia è impressionante, ma è ancora lontana dall’intelligenza umana. Il CTO di Cognizant, Babak Hojat, concorda: prima sono necessarie diverse innovazioni fondamentali. E non aspettatevi che l’AGI emerga “istantaneamente”: non si tratta di un solo giorno, ma di una lunga strada, con decine di aziende che perseguono approcci diversi.

Parte di questo entusiasmo è alimentato dall’idea della fase successiva: l’AGI, o super intelligenza, che supererà gli esseri umani. Già nel 1958, al matematico ungherese-americano John von Neumann fu attribuita la prima formulazione della “singolarità“, il punto oltre il quale il ritmo e la natura dello sviluppo informatico sfuggono alla comprensione umana.

Nel libro del 2024 Genesis, Eric Schmidt, Craig Mundie e il compianto Henry Kissinger discutono di una tecnologia superpotente che prende decisioni e controlla in modo così efficace che gli esseri umani gradualmente le cedono il controllo. Nella loro logica, la domanda non è “se”, ma “quando”.

Cosa porterà l’AGI tra benefici e paure

I sostenitori dipingono un quadro folgorante. L’intelligenza artificiale (AGI) contribuirà presumibilmente a trovare cure per malattie mortali, a superare la crisi climatica e a sbloccare fonti di energia pulita praticamente illimitate. Elon Musk ha parlato di una possibile era di “alto reddito universale”, in cui l’intelligenza artificiale diventerà così accessibile che tutti avranno il loro “R2-D2 e C-3PO”.

Nella sua visione, tutti avranno un’assistenza sanitaria, un alloggio, trasporti migliori e un’abbondanza sostenibile. Ma c’è un rovescio della medaglia in questo sogno. Si può impedire che un sistema del genere venga abusato dai terroristi o che concluda automaticamente che noi stessi siamo il problema più grande del pianeta?

Tim Berners-Lee, il creatore del World Wide Web, avverte che se una macchina è più intelligente di un essere umano, deve essere contenuta e, se necessario, “spenta”. I governi stanno cercando di costruire barriere protettive. Negli Stati Uniti, nel 2023, è stato emesso un ordine esecutivo presidenziale che impone ad alcune aziende di condividere i risultati dei test di sicurezza con le autorità, sebbene alcune disposizioni siano state successivamente indebolite in quanto “ostacolanti l’innovazione”.

Due anni fa, il Regno Unito ha lanciato l’AI Safety Institute, un’organizzazione governativa che studia i rischi dei modelli avanzati. In questo contesto, i super-ricchi discutono di “assicurazione contro l’apocalisse” – dalle case ai confini del mondo ai rifugi privati – sebbene anche in questo caso il fattore umano stia sconvolgendo tutto.

Ancora siamo lontani da questo

C’è anche chi considera l’intera discussione fuorviante. Il professore di Cambridge Neil Lawrence definisce il concetto stesso di AGI assurdo quanto “un veicolo universale artificiale”. Il mezzo di trasporto giusto dipende sempre dal contesto: le persone volano in Kenya, guidano fino all’università e vanno a piedi alla mensa. Non esiste e non esisterà mai un’auto adatta a tutti: perché aspettarsi il contrario dall’IA?

Lawrence ritiene che parlare di AGI distolga l’attenzione dai veri cambiamenti già in atto: per la prima volta, le persone comuni possono parlare con una macchina e capire cosa intende realmente. Questo sta cambiando la vita di tutti i giorni, il che significa che è necessario impegnarsi per garantire che la tecnologia funzioni a beneficio dei suoi utenti.

I sistemi attuali sono addestrati su enormi set di dati e sono eccellenti nel riconoscere schemi ricorrenti, dai marcatori tumorali nelle immagini alla probabile parola successiva in una frase. Ma non li “sentono”, non importa quanto convincenti sembrino le loro risposte.

Secondo Babak Hojat, esistono modi “intelligenti” per far sembrare che grandi modelli linguistici abbiano capacità di memoria e apprendimento, ma questi trucchi sono ben lontani dal livello umano. Il CEO di IV.AI, Vince Lynch, avverte che le affermazioni altisonanti sull’intelligenza artificiale sono semplicemente una trovata pubblicitaria. Se si costruisce “la cosa più intelligente del mondo”, i soldi arriveranno. In pratica, il percorso non si misura in due anni: richiede un’enorme potenza di calcolo, una grande creatività umana e infiniti tentativi ed errori.

Il Cervello umano è ancora più performante

Eppure, per certi aspetti, le macchine ci superano già nell’ampiezza delle loro applicazioni. L’intelligenza artificiale generativa può passare dalla storia medievale a equazioni complesse in un minuto. Persino gli sviluppatori non sempre capiscono perché il modello risponda in un certo modo, e alcune aziende segnalano miglioramenti nei loro sistemi. La biologia rimane ancora all’avanguardia: il cervello umano contiene circa 86 miliardi di neuroni e circa 600 trilioni di sinapsi, incomparabilmente di più delle architetture artificiali. Il cervello non ha bisogno di pause tra le interazioni; ristruttura continuamente la sua visione del mondo.

Se dici a una persona che è stata scoperta la vita su un esopianeta, questa lo integrerà immediatamente nella sua visione della realtà. Un modello linguistico “sa” questo solo nella misura in cui continui a ripeterglielo. L’LLM manca di metacognizione, la capacità di essere consapevoli della propria conoscenza. Gli esseri umani ce l’hanno, ed è spesso descritta come coscienza. È un elemento fondamentale dell’intelligenza che non è stato ancora replicato in laboratorio.

Dietro le grandiose previsioni e gli allarmi, a quanto pare, si nasconde una semplice verità: l’intelligenza artificiale sta già trasformando la vita quotidiana e i processi aziendali, e parlare di “vera” intelligenza artificiale è comodo per chi raccoglie fondi o definisce l’agenda.

Se e quando si verificherà un punto di singolarità rimane una questione aperta. Ma la qualità degli strumenti che creiamo ora, la loro sicurezza, trasparenza e utilità per le persone, dipendono molto più dei dibattiti su silos e date.

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Quando Microsoft ha acquisito GitHub nel 2018, l’azienda ha cercato di tenersi alla larga. La piattaforma si è sviluppata in modo relativamente indipendente fino a quando le cose non hanno iniziato a cambiare negli ultimi mesi.

L’uscita di scena del CEO di GitHub, Thomas Domke, ad agosto e la graduale fusione con la struttura interna di Microsoft hanno consolidato questo nuovo corso. Come appreso da The New Stack, il prossimo passo di questa integrazione sarà una migrazione completa dell’infrastruttura di GitHub sul cloud di Azure. Per raggiungere questo obiettivo, l’azienda prevede persino di ritardare il lancio delle nuove funzionalità.

In una lettera ai dipendenti, il CTO Vladimir Fedorov ha spiegato che la sede principale di GitHub in Virginia non è più in grado di gestire il carico di lavoro. Il problema è la mancanza di risorse, soprattutto considerando la rapida crescita dell’utilizzo di intelligenza artificiale e Copilot.

Ha affermato che la piattaforma dovrà abbandonare completamente i propri data center entro 24 mesi. Di questo lasso di tempo, sei mesi sono riservati a ritardi imprevisti, il che significa che la maggior parte del lavoro dovrà essere completata entro 18 mesi. Il sistema opererà inoltre contemporaneamente sia sulla vecchia che sulla nuova infrastruttura per almeno sei mesi, riducendo i tempi effettivi a un anno.

Per rispettare la scadenza, i team di GitHub devono ora concentrarsi quasi esclusivamente sulla migrazione. Fedorov afferma esplicitamente che la priorità è la migrazione ad Azure , anche se ciò significa abbandonare temporaneamente lo sviluppo di nuove funzionalità. La definisce una “finestra” in cui è possibile rallentare temporaneamente lo sviluppo del prodotto per la ristrutturazione tecnica, e questa finestra dovrebbe essere mantenuta il più breve possibile.

GitHub ha iniziato la migrazione ad Azure in precedenza ma finora i passaggi sono stati irregolari e non sempre coronati da successo. Esistono anche esempi di migrazioni di successo, come il progetto Proxima, che consente ai clienti europei di archiviare il codice esclusivamente nelle regioni Azure locali. È stato sviluppato fin dall’inizio senza i server di GitHub e opera esclusivamente nel cloud Microsoft.

Secondo Fedorov, la piattaforma deve semplicemente completare la migrazione, in parte grazie agli strumenti di intelligenza artificiale che stanno rapidamente guadagnando popolarità. Azure è già utilizzato in componenti come GitHub Actions, la ricerca, i nodi edge e persino Proxima. Ma ora è il momento non solo di aumentare la propria quota nel cloud, ma di migrare completamente verso di esso.

GitHub ha recentemente subito delle interruzioni, una delle cause è dovuta alle risorse limitate del suo data center principale. Gli agenti di intelligenza artificiale, attivamente utilizzati nella nuova infrastruttura, stanno creando un carico di lavoro aggiuntivo. Tuttavia, molti dipendenti sono preoccupati per la migrazione di servizi critici. Questo vale in particolare per i cluster MySQL, che funzionano su hardware dedicato. Sono difficili da adattare al cloud e questo potrebbe causare ulteriori interruzioni.

In una dichiarazione ufficiale, GitHub ha confermato i suoi piani e ha spiegato che l’infrastruttura dovrà supportare la crescita sia della piattaforma stessa che dei suoi strumenti di intelligenza artificiale. L’azienda ritiene che il passaggio ad Azure sia un passaggio necessario per operazioni stabili e scalabili. Questa decisione consentirà rilasci più rapidi e manterrà l’affidabilità senza essere limitata dalle funzionalità attuali.

Non tutti gli sviluppatori sono entusiasti dei crescenti legami di GitHub con Microsoft e Azure. Questo vale soprattutto per i sostenitori dell’open source che apprezzavano la relativa indipendenza della piattaforma.

Tuttavia, le principali lamentele ora non si concentrano sulle strutture aziendali, ma su problemi tecnici, come interruzioni e limitazioni, riscontrati dagli utenti.

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La Cina consolida la sua posizione di potenza manifatturiera mondiale grazie a un ritmo di produzione e installazione di robot industriali senza precedenti. Secondo un rapporto della Federazione Internazionale di Robotica (IFR) pubblicato giovedì, il numero di robot operativi nelle fabbriche cinesi ha superato i 2 milioni nel 2024, con quasi 300.000 nuove installazioni in un solo anno – più di quanto realizzato complessivamente nel resto del mondo. Gli Stati Uniti, al terzo posto per numero di robot installati, si fermano a 34.000 unità.

L’automazione è ormai al centro della strategia industriale di Pechino, sostenuta da fondi pubblici e da politiche governative mirate a rendere le imprese cinesi leader globali non solo nella robotica, ma anche nei semiconduttori e nell’intelligenza artificiale (IA).

Negli ultimi dieci anni, riporta un articolo del New York Times, la Cina ha avviato un’intensa campagna per integrare la robotica nei processi produttivi, sviluppando al contempo un’industria nazionale di robot e componenti tecnologici avanzati. “Le aziende cinesi investono in questo settore da molti anni”, ha spiegato Su Lianjie, analista capo di Omdia, evidenziando che la crescita non è frutto del caso ma di una pianificazione a lungo termine.

Dal 2017, il Paese installa stabilmente oltre 150.000 robot industriali all’anno, un’espansione che accompagna la crescita della produzione manifatturiera. Oggi, le fabbriche cinesi generano quasi un terzo dei beni prodotti nel mondo, superando la somma di Stati Uniti, Germania, Giappone, Corea del Sud e Regno Unito.

Dietro la Cina, i Paesi con il maggiore utilizzo di robot sono Giappone, Stati Uniti, Corea del Sud e Germania. Tuttavia, il numero di nuove installazioni in questi Stati è in calo. Il Giappone, ad esempio, ha installato 44.000 robot nel 2024, un dato inferiore rispetto all’anno precedente.

Il governo cinese ha reso la robotica una priorità già nel 2015 con il piano “Made in China 2025”, volto a ridurre la dipendenza dalle importazioni di beni tecnologici. Da allora, i settori strategici hanno beneficiato di prestiti agevolati, acquisizioni sostenute da banche statali e iniezioni dirette di capitale pubblico. Nel 2021, Pechino ha introdotto una strategia nazionale per la robotica, che ha rafforzato ulteriormente la crescita del comparto.

Secondo la IFR, la quota cinese nella produzione mondiale di robot è salita al 33% nel 2024, rispetto al 25% del 2023, mentre il Giappone ha visto la propria quota scendere dal 38% al 29%. Inoltre, quasi il 60% dei robot installati in Cina proviene ormai da produttori locali, un’inversione rispetto agli anni precedenti, quando dominavano le importazioni.

Le fabbriche cinesi utilizzano oggi cinque volte più robot di quelle americane. Nello stabilimento Zeekr Auto di Ningbo, ad esempio, camion automatizzati trasportano materiali pesanti in completa autonomia.

Il report non considera i robot umanoidi, ancora in fase sperimentale, ma il supporto governativo ha già alimentato una vivace rete di startup nel settore. Tra queste, Yushu Technology Co., Ltd., con sede a Hangzhou, ha annunciato l’intenzione di quotarsi in borsa entro la fine dell’anno. Il suo ultimo modello, venduto a 39.900 yuan, risulta molto più economico rispetto ai prodotti di aziende internazionali come Boston Dynamics.

Nonostante i progressi, la Cina resta indietro nella produzione di componenti chiave per i robot umanoidi, come sensori e semiconduttori, tuttora dominata da produttori di Germania e Giappone. “Un robot umanoide di fascia alta sarebbe ancora composto quasi interamente da parti straniere”, osserva Su Lianjie.

La forza della Cina nel settore industriale resta però evidente: il Paese dispone di un ampio bacino di tecnici specializzati e programmatori. Tuttavia, la domanda di installatori di robot è così elevata che i loro stipendi medi annuali hanno raggiunto 430.000 yuan.

Parallelamente, l’industria nazionale dell’intelligenza artificiale sta contribuendo a ottimizzare la gestione delle fabbriche. Secondo Cameron Johnson, consulente della supply chain a Shanghai, “le aziende cinesi stanno usando l’IA per analizzare le prestazioni delle macchine e individuare inefficienze in tempo reale”. Al di fuori della Cina, aggiunge, questo approccio “non è ancora diffuso come nelle fabbriche cinesi”.

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USB-C as the “One Cable To Rule Them All” has certainly been a success. While USB-A is still around for now, most of us have breathed a hefty sigh of relief with the passing of micro-USB and the several display and power standards it replaces. It’s not without its minor issues though. One of them is that it’s as susceptible as any other cable to a bit of strain. For that, we think [NordcaForm]’s 3D-printed USB-C cable strain relief is definitely a cut above the rest.

Waxing lyrical about a simple 3D printed model might seem overkill for Hackaday, and it’s true, it’s not something we do often, but as Hackaday writers travel around with plenty of USB-C connected peripherals, we like the design of this one. It’s flexible enough to be useful without resorting to exotic filaments, and since it’s available in a few different forms with curved or straight edges, we think it can find a place in many a cable setup. Certainly more of an everyday carry than a previously featured 3D print. If you want to learn more about USB C, we have a whole series of posts for you to binge read.

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