Migliorare la qualità delle foto

L'intelligenza artificiale ha migliorato la qualità delle foto scattate dagli smartphone, ma non è ancora in grado di fare miracoli. Il primo prototipo di fotocamera digitale fu presentato nel 1975 da Steven Sasson, un ingegnere di Kodak, e non divenne mai un prodotto perché la risoluzione era troppo bassa per ottenere foto di qualità accettabile: 0,08 Megapixel (320x240 pixel). Pochi anni dopo, nel 1981, Sony lanciò sul mercato la sua prima fotocamera digitale: la Mavica da 0,28 MP (570x490) che registrava le immagini su floppy disk. Ancora qualche anno dopo, nel 1994, uscì la Apple QuickTake 100 da 0,3 MP (640x480), che non fu affatto un successo commerciale.

Oggi le cose sono completamente cambiate: Kodak è cambiata molto, Apple produce ogni anno un nuovo iPhone affermando che fa le foto migliori del mondo, ma compra i sensori fotografici da Sony. Fiumi di pixel sono passati sotto i ponti ma, ancora oggi, l'esigenza è sempre la stessa del 1975: migliorare, in continuazione, la qualità di immagini e video.

Lo si sta facendo in due modi: migliorando i sensori e migliorando gli algoritmi di elaborazione delle immagini. Ma c'è qualcosa che, almeno in teoria, non è ancora possibile fare: inventarsi i pixel se i pixel non ci sono. Per questo sono stati messi a punto dei sistemi molto evoluti per migliorare le immagini già scattate e i video già girati la cui qualità non è sufficiente. Gran parte di questi sistemi provengono dal mondo dell'informatica forense, ma sono ormai entrati anche nel mondo dell'elettronica di largo consumo.

Il problema legale delle immagini sgranate

Il mondo è pieno di telecamere di sorveglianza, attive 24 ore su 24, che registrano 24 o 30 fotogrammi al secondo. La maggior parte delle telecamere già installate nel mondo ha una risoluzione FullHD (1920x1080) o inferiore, anche se i nuovi prodotti arrivano anche a 4K. Fino a qualche anno fa, però, moltissime telecamere avevano la risoluzione VGA classica, cioè 640x480 pixel, ed erano anche in bianco e nero. Con una risoluzione del genere un viso ripreso tra la folla in un tunnel della metropolitana, se fosse andato bene, sarebbe rientrato in un francobollo da 50x25 pixel. E non era neanche detto che il viso fosse perfettamente a fuoco, perché la videocamera non disponeva di ottiche sofisticate come quelle di oggi, con messa a fuoco multi-point.

Ma da quel francobollo i periti informatici che lavoravano con i tribunali dovevano fare uscire un volto e, soprattutto un'identità. Il primo passo era quello di prendere il fotogramma ed elaborarlo con un normale software di fotoritocco: giocando con luci, ombre ed esposizione era possibile tirare fuori qualche dettaglio in più. L'affidabilità di metodi del genere era decisamente poca e i risultati altalenanti. Ben presto, però, la situazione è cambiata.

I sistemi moderni per migliorare le immagini

Nel corso degli anni le videocamere di sorveglianza sono state sostituite con modelli dalla risoluzione superiore, a colori e spesso anche a infrarossi (cosa che risulta importantissima in condizioni di poca luce). Sono anche state introdotte sofisticate tecniche di interpolazione che ricostruiscono i pixel inesistenti basandosi su quelli più vicini, e questo aumenta virtualmente la risoluzione di un dettaglio. Parallelamente sono stati sviluppati e allenati (a volte con metodi non del tutto trasparenti, come nel caso MegaFace) dei potenti algoritmi di riconoscimento facciale che riescono a lavorare anche con immagini non molto definite.

Questi sistemi per migliorare la qualità di una videoripresa o di una foto e ricostruire i volti di chi è inquadrato sono oggi usati da molte forze di polizia e sono realizzati dai big dell'industria tecnologica: Amazon, IBM, Microsoft. Tuttavia, tali sistemi non sono ancora perfetti al 100%, anzi: Joy Buolamwini, una ricercatrice del MIT Media Lab, ha fondato la Algorithmic Justice League per superare il "pregiudizio del software". Dopo accurate analisi, infatti, la Buolamwini ha scoperto qualcosa che ha scosso l'industria del riconoscimento facciale.

Algorithmic Justice League: l'algoritmo è razzista e sessista

Analizzando l'efficacia del sistema Amazon Rekognition, la ricercatrice ha scoperto che esso risulta accurato nel 100% dei casi se la persona inquadrata è un maschio dalla pelle bianca, mentre la percentuale scende al 98,7% in caso di maschio di colore, al 92,9% in caso di femmina bianca e addirittura al 68,6% se la persona inquadrata è una donna dalla pelle scura.

Ciò vuol dire che una donna di colore ha il 31,2% di possibilità di essere accusata ingiustamente per colpa dell'algoritmo di Amazon e che una donna bianca ha il 7,1% di possibilità. In altre parole, l'algoritmo è contemporaneamente sia razzista che sessista. Ciò è dovuto, molto probabilmente, sia al fatto che tale sistema è stato allenato con poche foto di donne (e ancor meno foto di donne di colore), sia al fatto che la pelle scura impedisce ad una telecamera dalla risoluzione non altissima di captare molti dettagli e un buon contrasto.

La scoperta di Joy Buolamwini ha costretto Amazon a sospendere per un anno la sua collaborazione con la polizia statunitense. Anche IBM e Microsoft hanno fatto lo stesso, in attesa di affinare i rispettivi algoritmi di riconoscimento facciale.

La risposta verrà dagli smartphone?

In attesa che Amazon, IBM e Microsoft affinino i loro algoritmi di riconoscimento facciale e di miglioramento della qualità delle immagini. altri protagonisti del mercato dell'elettronica continuano a lavorare su entrambi i fronti, ma senza entrare in ambiti così "scottanti". I produttori di smartphone, ad esempio, hanno fatto enormi passi avanti negli ultimi anni e oggi sono in grado di offrire comparti fotografici dalle potenzialità impressionanti sui loro device.

Il Samsung Galaxy S20 Ultra, top di gamma del produttore coreano per il 2020, ha un sensore principale da 108 Megapixel e uno zoom ibrido ottico-digitale che arriva a 100X. Catturando moltissimi pixel il sensore Samsung riesce ad ingrandire così tanto le immagini, pur non essendo dotato di una lente 100X reale (ad oggi impossibile da inserire nelle dimensioni di uno smartphone). La soluzione, quindi, sta nell'offrire più pixel di quelli che andranno a finire nello scatto finale, che sarà una parte e un ritaglio dell'immagine complessiva.

Questa scelta fatta da Samsung, e anche da altri produttori, dimostra che con le tecnologie attuali non è possibile interpolare (cioè inventare) dei pixel e, allo stesso tempo, mantenere una buona affidabilità. Al contrario, per avere un buon risultato i pixel ripresi devono essere di più di quelli effettivamente utilizzati. Detta in parole povere: per migliorare la qualità delle immagini riprese o fotografate ancora oggi la forza bruta funziona meglio dell'intelligenza artificiale.

I flop tecnologici del 2017

Il 2017 è stato un anno pieno di avvenimenti per il mondo della tecnologia. Ma non tutto è andato come previsto: alcuni prodotti, lanciati con grande enfasi, hanno fallito la prova con il mercato. E altri non ci sono nemmeno arrivati

Quando le aziende lanciano sul mercato un nuovo prodotto sono convinte che tutto andrà per il meglio e che otterrà il gradimento da parte degli utenti. Purtroppo, non sempre è così. Anzi. In alcuni casi assistiamo a dei veri e propri fallimenti tecnologici (ed economici). E il 2017 non è stato differente. Alcune aziende hanno rischiato di chiudere a causa di scandali legali che le hanno colpite, mentre altre hanno lanciato sul mercato dei dispositivi che non passeranno alla storia per le loro funzionalità. Gli errori tecnologici non riguardano piccole startup, ma le grandi aziende dell'hi-tech. Tra le decine di servizi e prodotti che offrono è normale commettere qualche piccolo errore.

Ma tra i fallimenti tecnologici del 2017 non troviamo solamente dispositivi e servizi, ma anche una battaglia che per il momento le società dell'hi-tech stanno perdendo. Stiamo parlando della lotta alle fake news. Nonostante gli sforzi compiuti da Facebook, Twitter e Google, le notizie false continuano imperterrite a essere diffuse sulle piattaforme social e a influenzare l'opinione pubblica. Oltre alle fake news, tra gli errori tecnologici del 2017 troviamo aziende del calibro di Samsung e Tesla. L'azienda sudcoreana ha lanciato nel 2017 Bixby, il nuovo assistente personale presente sui suoi smartphone. Oltre al fatto di non essere ancora disponibile in italiano, Bixby non ha entusiasmato gli utenti. Per Tesla, invece, la questione è più delicata. Non si tratta di un problema legato ai modelli che realizza, bensì ai ritardi nella produzione della Model 3, la vettura elettrica medio di gamma che può essere acquistata per una cifra tra i 30.000 e i 50.000 euro (a seconda degli optional). Dopo il successo ottenuto in fase di pre-ordine, l'azienda statunitense avrebbe dovuto produrre almeno 1.500 vetture al giorno. Per il momento non ne riesce a fare più di 250. Ecco tutti i fallimenti tecnologici del 2017.

In un articolo sui fallimenti tecnologici non si può non parlare delle fake news. Non tanto perché le bufale abbiano fallito. Anzi. Ciò che ha fallito sono le contromisure adottate dalle piattaforme social per bloccare la diffusione delle notizie false. Facebook, Twitter e Google sono in prima linea per riuscire ad arginare il problema delle fake news. Ma per il momento non si riesce a trovare una soluzione e le bufale continuano ad alimentare un giro d'affari che fa ricche alcune società di comunicazione. Ma il problema più grande riguarda l'influenza che le notizie false hanno sull'opinione pubblica e la capacità di cambiare i destini di un'elezione politica.

Ogni tanto anche Elon Musk sembra commettere qualche errore. Il vulcanico imprenditore statunitense di origine sudafricana non ha passato un bel 2017. Perlomeno non lo ha passato Tesla, l'azienda che doveva cambiare per sempre il mercato dell'automotive ma che sta incontrando più di qualche problema. Nonostante la presentazione di una Roadster e del primo camion completamente elettrico, la produzione della Tesla Model 3, una vettura di classe media ma con accessori premium, sta andando molto a rilento. Per soddisfare le richieste dei clienti, l'azienda statunitense dovrebbe produrre circa 1500 auto al giorno, ma per il momento ne riesce a realizzare poco più di 250. Inoltre, Tesla ha anche annunciato il licenziamento di circa 400-700 operai dallo stabilimento di Freemont, sembrerebbe a causa di performance annuali sotto i livelli stabiliti dall'azienda statunitense.

Anche i robot possono suicidarsi. Knightscope K5 è un robot presente in alcune città degli Stati Uniti e affianca la polizia locale nella sorveglianza dei quartieri. Molte società li utilizzano anche per la protezione dell'azienda: i robot Knightscope K5 dispongono di sensori a 360 gradi, visore notturno e tutta una serie di funzionalità che permettono di capire se qualcosa non sta andando nel verso giusto. Nelle intenzioni dell'azienda che li realizza, Knighscope K5 avrebbe dovuto sostituire nel futuro gli stessi poliziotti, ma quest'anno le cose non sono andate benissimo. Un robot ha mostrato dei problemi dopo che alcune persone lo hanno aggredito, mentre un Knightscope K5 presente a Washington D.C. è stato ritrovato all'interno di una fontana, come se avesse deciso di suicidarsi.

L'iPhone 8 non sarà uno smartphone che passerà alla storia. Non perché abbia dei problemi di funzionamento o di costruzione. Anzi. Sotto questo punto di vista è praticamente perfetto. Il vero problema riguarda l'uscita contemporanea dell'iPhone 8 Plus (che rispetto al fratellino minore ha la doppia fotocamera posteriore) e quella successiva dell'iPhone X. Come normale che sia, il primo smartphone borderless di Apple ha catalizzato l'attenzione degli utenti e l'uscita dell'iPhone 8 è passata quasi in secondo piano. Non si tratta di un vero e proprio fallimento tecnologico, ma più che altro di una scarsa attenzione da parte degli utenti

Il 2017 è stato un anno orribile per Uber, che ha letteralmente messo in crisi la stabilità dell'azienda. Molti gli scandali che hanno colpito la società, a partire dalle accuse di violenza fisica subita da alcune donne da parte di autisti di Uber fino ad arrivare alla rivelazione dei 57 milioni di account hackerati e che hanno obbligato la società a trattare con i pirati informatici. Il CEO dell'azienda, Travis Kalanick, ha anche rassegnato le proprie dimissioni a metà anno, lasciando la guida dell'azienda a un nuovo direttore amministrativo.

Era uno dei giochi più attesi dell'anno, ma fin dal primo momento è stato subissato di critiche. Stiamo parlando di Star Wars Battlefront II, lo sparatutto online ambientato nel mondo di Guerra Stellari. Come accade oramai per la maggior parte dei videogame tripla AAA, ovvero con alle spalle un budget corposo per lo sviluppo, sono presenti le microtransazioni. Solitamente sono utilizzate per permettere ai giocatori di ottenere dei crediti da spendere nello shop del gioco o per acquistare direttamente armi, armature e abilità speciali. In Star Wars Battlefront II le microtransazioni servivano a sbloccare gli Eroi della serie, i personaggi più forti che sul campo di battaglia possono fare la differenza. Invece di giocare 40 e più ore per riuscire a sbloccarli, gli utenti potevano tranquillamente pagare. Anche dopo aver effettuato per la prima volta l'accesso al gioco. I giocatori hanno immediatamente protestato ed Electronic Arts ha deciso di togliere le microtransazioni chiedendo scusa ai giocatori.

Bixby è stato presentato come l'assistente personale capace di sfidare ad armi pari Siri, Google Assistant e Alexa. Ma a quasi un anno di distanza dall'annuncio ufficiale, oltre a non fare il suo debutto in italiano, l'intelligenza artificiale mostra ancora alcuni problemi. Sicuramente non è la caratteristica per cui gli utenti dovrebbero acquistare un Galaxy S8 o un Galaxy Note 8 (che anche senza il supporto di Bixby restano due tra i migliori smartphone dell'anno).

Le emoticon fanno parte della nostra vita quotidiana. Le utilizziamo decine di volte all'interno delle applicazioni di messaggistica istantanea. E negli Stati Uniti hanno deciso di utilizzarle per realizzare un film d'animazione. In Italia è arrivato con il nome di Emoji – Accendi le Emozioni. Se al botteghino ha raccolto anche un discreto successo, lo stesso non lo si può dire dei commenti della critica. I commenti sono stati sprezzanti e le votazioni molto al di sotto della sufficienza.