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Podcast del Disinformatico del 2018/06/15

È disponibile per lo scaricamento il podcast della puntata di venerdì scorso (15 giugno) del Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera.

Tutti i podcast più recenti sono ascoltabili in streaming e scaricabili da questa pagina del sito della RSI; in alcuni casi trovate anche lo streaming video. Buon ascolto!
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Addio Pebble, arriva Rebble

Pebble, la società che produceva smartwatch e che è stata comprata da Fitbit nel 2016, cesserà i servizi agli utenti il 30 giugno, dopo un lungo preavviso (l’annuncio è stato fatto a gennaio scorso; gli sviluppatori ne parlavano a dicembre 2016). Non funzioneranno più l’app store, i forum, le funzioni di riconoscimento vocale, la gestione degli SMS e delle mail su iOS (quella su Android sì) e altro ancora; gli orologi in sé continueranno a funzionare.

Sono un felice utente di un Pebble Round da due anni, ed è quindi con piacere che scopro (grazie all’avviso di @ruggio81) che è nato un progetto “ribelle” della comunità degli utenti per tenere in vita i servizi di supporto software ai Pebble. Con un ottimo gioco di parole, si chiama Rebble.

Chi vuole mantenere il supporto al proprio Pebble deve quindi creare un account presso Rebble prima del 30 giugno se vuole importare in Rebble i dati del proprio account Pebble prima che Fitbit li elimini.

La procedura è semplice: create un account Rebble usando le credenziali di un account Google, Twitter, Facebook o Github; poi vi viene chiesto di fare login nel vostro account Pebble; infine ottenete una schermata di conferma. A questo punto non vi resta che attendere notizie.





Questo articolo vi arriva gratuitamente e senza pubblicità grazie alle donazioni dei lettori. Se vi è piaciuto, potete incoraggiarmi a scrivere ancora facendo una donazione anche voi, tramite Paypal (paypal.me/disinformatico), Bitcoin (3AN7DscEZN1x6CLR57e1fSA1LC3yQ387Pv) o altri metodi. Fonte aggiuntiva: Engadget.
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I supporti digitali non sono eterni: come tramandarli?

A novembre scorso sono stato ospite della Biblioteca Delfini di Modena per una conferenza sulla conservazione dei dati digitali. Il video della conferenza è disponibile online:


Buona visione.


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Perché è così difficile insegnare a un computer a guidare un’auto?

“Ma cosa ci vorrà mai”, pensano spesso i non addetti ai lavori quando si parla di programmare un computer per farlo interagire con il mondo reale. In fin dei conti, dicono, se un bambino è capace di riconoscere un oggetto e di allungare una mano e prenderlo, non può essere un compito così difficile insegnare la stessa cosa a una macchina: basta immettere le istruzioni giuste.

Non è così, e una bella dimostrazione di quanto sia difficile questa interazione è proposta da Andrej Karpathy, direttore del reparto di intelligenza artificiale di Tesla, in questa conferenza tenuta al TRAIN AI 2018. Il video è qui (l’embed non è permesso; la parte più ghiotta è dal quindicesimo minuto in poi) e le slide della sua presentazione sono qui sotto.



Sottolineo che quello descritto da Karpathy non è il software attualmente installato sulle Tesla, ma è la base di quello che verrà installato in futuro; alcuni suoi elementi sono già inclusi nel software installato a partire da marzo scorso.

L’azienda sta usando le immagini acquisite dalle telecamere di bordo delle proprie auto, circa 250.000 sparse per il mondo, per costruire un enorme archivio sul quale addestrare il proprio software di intelligenza artificiale in modo da permettergli, a furia di vedere esempi, di riconoscere gli oggetti che incontra per strada e gestirli di conseguenza.

Detta così pare facile: per insegnare a un’auto a riconoscere un semaforo basta farle vedere tanti semafori di vari tipi e il software si farà un’astrazione del concetto di semaforo. Ma Karpathy presenta alcuni esempi eloquenti di quanto possa essere variabile l’idea apparentemente semplice di “semaforo”.



Ci sono anche altri esempi chiarissimi nella presentazione di Andrej Karpathy. Pare abbastanza banale riconoscere le righe di delimitazione di una corsia, ma poi trovi cose come queste:





Anche la categoria “automobili” pare abbastanza ovvia da riconoscere, poi capita un caso come questo: quante auto sono? Una sola, due, quattro?


Uno degli aspetti più difficili è includere i casi atipici e rari: la stragrande maggioranza delle immagini campione acquisite e usate per addestrare l’intelligenza artificiale rappresenta auto e solo una piccolissima percentuale mostra altri veicoli insoliti, tipo i tram, oppure situazioni come le strade innevate.



Un caso che sembra comune ma in realtà è raro è il giallo dei semafori: è un segnale importante tanto quanto il verde e il rosso, eppure compare molto meno frequentemente degli altri due colori nelle immagini raccolte. Insegnare al software che un evento raro è importante e va capito bene tanto quanto uno frequentissimo non è banale.

Poi c’è l’incubo della lettura dei cartelli stradali (che mette in crisi anche molti esseri umani).



La parte più difficile, insomma, non è più scrivere le singole righe di istruzioni, ma costruire un repertorio di immagini realmente completo e correttamente bilanciato. Forse non arriveremo alla guida realmente autonoma finché non decideremo di semplificare e uniformare drasticamente la segnaletica e la viabilità, riprogettandola in funzione dei limiti del software di guida.
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Lucchetto “smart” annuncia a tutti la propria password

Cento dollari per un lucchetto sono una bella cifra, ma quello venduto dalla Tapplock è un lucchetto speciale, perché è “smart”: contiene un processore e un sensore d’impronte digitali e si sblocca appoggiando sul sensore un dito autorizzato. Niente chiavi da perdere, nessuna combinazione da ricordare. C’è anche un’app per gestire fino a 500 impronte. Pratico, no?

Praticissimo, e specialmente per i ladri. I ricercatori della Pen Test Partners hanno scoperto infatti che le promesse di sicurezza del lucchetto erano decisamente fantasiose. Hanno scritto un’app che sblocca qualunque lucchetto smart di questa marca in due secondi.

Come hanno fatto? Hanno comprato uno di questi lucchetti e hanno analizzato il traffico Bluetooth fra il lucchetto e l’app. Per prima cosa si sono accorti che il codice di sblocco che veniva trasmesso era uguale per tutti gli utenti autorizzati di quell’esemplare di lucchetto (che già non è una bella cosa). Ma poi hanno scoperto che il codice di sblocco era derivato dal MAC address del dispositivo.


Un MAC address è l’identificativo univoco che viene assegnato a un singolo esemplare di qualunque oggetto che va connesso a una rete. Viene trasmesso necessariamente in chiaro in ogni pacchetto di dati che viene inviato dal dispositivo, e deve essere ricevibile da qualunque dispositivo in ascolto. Usarlo come base per le password è quindi un’idea stupendamente idiota.

Per fare un paragone, è l’equivalente di usare come password il proprio nome utente.

Eppure TappLock viene venduto dicendo che usa “crittografia AES a 128 bit, la stessa usata dai militari”.

L’azienda ha confermato la vulnerabilità e ha pubblicato un avviso che raccomanda sibillinamente ai propri clienti di aggiornare il firmware dei lucchetti “per avere la protezione più recente”, senza dire che la protezione attuale è un colabrodo.

Come per tanti oggetti dell’Internet delle Cose, a parte la pessima progettazione, il problema è che è molto improbabile che questi avvisi di aggiornamento raggiungano gli utenti e che, se li raggiungono, vengano ascoltati.
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