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NeXT Hyper ObscureArchivio per agosto 19, 2023
The London Sound Survey – From Dusk Till Dawn | Neural
[Letto su Neural]
From Dusk Till Dawn è un album postumo che testimonia a pieno l’estro creativo e sperimentale di Ian Rawes, field recordist venuto a mancare il 19 ottobre 2021. Le otto tracce presentate adesso sono tutte frutto di catture auditive effettuate precedentemente da Rawes nell’East Anglia, nel Regno Unito, principalmente a Lakenheath Fen, una riserva della Royal Society for the Protection of Birds al confine tra Norfolk e Suffolk, aree nelle quali il progetto è stato sviluppato seguendo un programmatico rituale di ricognizioni, tenuto con maniacale rigore d’archivista nello spazio temporale che andava esattamente dal sorgere della luce al tramonto. La raccolta – nello specifico – s’imprime nelle forme d’un solenne tributo all’impareggiabile capacità dell’artista sonoro nel cogliere il genius loci di ambienti distinti e coinvolgenti, per esempio lo straordinario canto di uno stormo d’uccelli in volo, il vento che batte contro strutture industriali abbandonate, lo starnazzare stridulo di oche ed anatre nel loro trasmigrare verso ovest. Ian Rawes, che poteva vantare un passato da editore anarco-punk nei primi anni ottanta (avendo ideato e diretto la fanzine Pigs For Slaughter), sotto il moniker The London Sound Survey ha dato vita nel 2009 a un omonimo sito che è ancora online, caratterizzato dall’essere una vera e propria mappa sonora multistrato della capitale inglese, piattaforma nella quale è raccolta una mole enorme di registrazioni effettuate in più luoghi della metropoli, comprendendo anche registrazioni storiche e testi tratti da una varietà di fonti, compresi gli archivi della BBC. Le field recording erano per Rawes il mezzo più diretto ed efficace per far vivere ad altri esseri umani l’esperienza di un luogo e di un momento particolari, meglio d’una fotografia insomma, un evento tattile e magico, nella sua semplicità, una forma di conoscenza dello spazio che ci circonda e che non ammette inganni. Il predominio della conoscenza visiva è messo così in discussione, anche se Rawes preferiva glissare sul valore “filosofico” e “politico” del suo approccio, un modo di lavorare che era certo intraprendente, creativo e giocoso, sempre attento alle sfumature del quotidiano e che riusciva a mettere in campo una rete di storie (sonore) che sicuramente si rinnoverà in ogni nuova generazione che avrà accesso al suo lavoro.
Spicchi di spazio
Dei momenti di catarsi surreale attraversano il tuo specchio, spleen da ricoverare nello spicchio di spazio in cui ti sei cacciato.
Intervista a ChatGPT-4 | Bizzit
Curiosa intervista all’IA ChatGPT-4, da cui si evince lo stato attuale della sua sitetizzazione che attinge al patrimonio cognitivo presente su Internet (nonché la sua fantastica capacità di equilibrio politico:
bizzIT.it: Come nasce ChatGPT?
ChatGPT-4: ChatGPT è un modello di lingua generativo sviluppato da OpenAI. È basato su un’architettura di rete neurale chiamata Transformer, ed è stato addestrato su una vasta gamma di dati di Internet.
Immagina che ChatGPT sia come un bambino che non conosce nulla del mondo. È vuoto di conoscenze, pronto per imparare. Questo è il punto di partenza.
Per cominciare il suo viaggio di apprendimento, ChatGPT viene nutrito con un’enorme quantità di testi provenienti da Internet. Questo processo, chiamato pre-addestramento, è simile a leggere una vasta gamma di libri, articoli, blog, forum, e molto altro. Attraverso questa immersione nell’oceano di testi, ChatGPT apprende gradualmente la struttura del linguaggio e capisce come le parole si collegano tra loro per formare frasi con significato.
Ma ChatGPT non è ancora pronto per interagire con il mondo in modo efficace. Come un bambino che ha letto molti libri ma che non ha avuto molte esperienze reali, ha bisogno di un ulteriore addestramento per capire come comportarsi nel mondo reale.
Ecco dove entra in gioco l’addestramento fine-tuning. In questa fase, ChatGPT viene guidato da umani in un processo di apprendimento più strutturato. Questo è simile a un apprendista che impara un mestiere da un maestro. Gli umani forniscono a ChatGPT esempi di conversazioni, correggono i suoi errori, e lo guidano su come rispondere in vari scenari. Attraverso questo processo, ChatGPT impara a rispondere in modo più pertinente e sicuro.La fine del percorso di addestramento non è il termine del viaggio di ChatGPT. Il suo obiettivo finale è di diventare un assistente linguistico sofisticato e affidabile che possa aiutare le persone in un’ampia varietà di compiti. ChatGPT può a volte fare errori o generare risposte che non hanno senso. Non ha la capacità di comprendere veramente le informazioni che sta producendo, né di riflettere su di esse in modo critico.
In ogni caso, va ricordato che io, come AI, non ho un’opinione personale. Questa è una sintesi basata sull’analisi di vari punti di vista espressi da esperti nel campo dell’intelligenza artificiale.
Non capisco veramente il significato delle parole che genero, nel senso in cui un essere umano capisce le parole. Non ho una consapevolezza di me stesso, né ho sentimenti o desideri. Non ho un’identità e non ho esperienze di vita. Non ho una visione del mondo.
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