<p>I prefer studio recordings because in these, the logical thoughts of the artist emerge as the track comes to life and reaches our ears. I have always been attracted by that, much more than to the sprinkle of emotions that come from venues and theaters.</p>
<p>In my case the exceptions are the live performances of Dale Crover (from The Melvins) and Jeff Mangum. Both of which were some kind of unshaped epiphanic experiences for me. </p>
<p>Milan, December 2015, The Melvins were at the end of their most recent European tour when Jeff Pinkus drops the bass guitar, tunes the effects pedal and kicks the bass with his bare foot until the right repetition of sounds comes out of the speakers. Slowly, each one of the members leaves the stage, sounds are still coming from
the earlier kicks to the speakers up to my ears.</p>
<p>The second stage is about <strong>excess</strong>. Excess is to acknowledge that what was played today will be different to what will be played tomorrow. A draft becomes a singular work that may not come to an end.</p>
<p>The last one is the most important one if we want to understand the dynamics of the Internet: <strong>dissipation</strong>. With the act of dissipation, the work of the artist that reached its own way on a tiny and crucial fraction of time, that is the moment, folds on itself, and it is forever lost by an act of absence, the absence of objective memory.</p>
<p>Hounding is the reason why thousands of men from different backgrounds congregate in small Facebook groups and share photos of their friends, wives and relevant others.</p>
<p>On the original Italian <ahref="http://francescomecca.eu/pescewanda/2017/03/07/spazio-digitale-rant-facebook/">blog post</a> I reported some Italian references on this phenomenon that don’t have much cultural significance for the English readers. Therefore,
I want to explain the phenomenon in other words. </p>
<p>The discussion about these Facebook groups in Italy consist of an online phenomenon regarding group of males playing what they call the game of "What would you do"
with sexually or less explicit photos of friends and wives.</p>
<p>The game is as far as ever from an online <ahref="https://en.wikipedia.org/wiki/Role-playing_game">rpg</a> or creative. It degrades every time in vulgar and extremist comments about the body of the girls depicted.</p>
<p>I do believe that one of the many reasons to explain the inception of these online groups is the impossibility to overcome the absence of dissipation in online
<p>Machines do not remember but they never make us forget, they cross our space online with a continuous stream of photos and other people's moments.
Algorithms do not follow our placid flow of continuous time online and they snap it in collages of instants.</p>
<p>La registrazione in studio esplicita i processi logici che l'artista segue per arrivare al processo di consegna e questo mi ha sempre affascinato, in maniera assai maggiore della carica emotiva sprigionata da un concerto di notte.</p>
<p>Ma ci sono due artisti, Dale Crover dei Melvins e Jeff Mangum le cui performance live sono state per me, come spettatore, in qualche modo epifaniche.</p>
<p>Milano, dicembre del 2015, i Melvins stanno concludendo il loro più recente tour in Europa quando Jeff Pinkus lascia cadere il basso sul pavimento, regola gli effetti sulla pedaliera e lo prende a calci finché non produce la giusta ripetizione di suoni. Lentamente ciascun musicista si allontana dal palco, il basso insistente, ancora a terra.</p>
<p>La seconda é quella del <strong>superamento</strong>. Superamento é la consapevolezza che il brano composto oggi verrà suonato diversamente domani, é la ragion d'essere delle bozze, anche quando infinite.</p>
Attraverso la dissipazione l'opera, che fissata nel momento aveva acquisito una propria dimensione di senso, é costretta a ripiegarsi su se stessa, vana si perde a causa dell'assenza di memoria.</p>
<p>L' accanimento é il motivo per cui qualche migliaio di uomini di qualsiasi fattura sociale si riuniscono in <ahref="http://archive.is/g6wDr#selection-989.483-989.484">gruppi</a> e condividono foto delle loro mogli, fidanzate e qualche amica. Non c'é nessuno scandalo nella foto in sé, sono scatti quotidiani spesso "rubati" dagli stessi profili delle donne riprese.</p>
<p>Ne ha parlato <ahref="http://espresso.repubblica.it/inchieste/2017/01/17/news/stupro-su-facebook-ecco-cosa-si-dicono-gli-uomini-che-umiliano-le-donne-1.293546">Repubblica</a>, se ne é parlato su <ahref="https://www.reddit.com/r/italy/comments/5nqtgt/una_ragazza_su_facebook_ha_denunciato_lesistenza/">reddit</a>, perfino <ahref="http://i.imgur.com/Of41aQ0.jpg">Mentana</a> nella sua ridicola posizione da cavaliere bianco di Facebook ha urlato contro questo fenomeno.</p>
<p>Fenomeno che dal mio punto di vista nasce da una difficoltà di alcuni abitanti della rete ad affrontare l'assenza di dissipazione nella comunicazione online.</p>
<p>Le macchine non ricordano eppure non smettono di ricordarci, anzi invadono il nostro spazio in rete con un continuo susseguirsi di foto e momenti di vita delle altre persone.</p>
<p>Gli algoritmi non seguono il pacato moto del nostro tempo online e anzi lo spezzano, lo frammentano in attimi che hanno il ritmo di un giro della rotella del mouse, lo scorrere di un pollice.</p>
<p>Bulimico degli ascii, passavo da lunghe e sostenute conversazioni su irc al lurking di qualche mailing list, saltuariamente 4chan. Mi sentivo (e mi sento tutt'ora) obbligato ad archiviare qualsiasi riga che suscitasse un minimo di interesse o potesse avere qualche valore futuro.</p>
<h2id="riconoscimento-delle-immagini">Riconoscimento delle immagini</h2>
<p>Il machine learning viene utilizzato anche per il riconoscimento delle immagini.
La tipologia di rete neurale utilizzata per questa applicazione è chiamata rete neural a convoluzione ( <strong>convolutional neural networks</strong>), abbreviata CNN.</p>
<p>Innanzitutto consideriamo che ogni immagine può essere codificata come una matrice di valori</p>
<p>Vediamo ora quali sono le operazioni compiute da una <strong>CNN</strong> per riconoscere delle immagini.</p>
<h4id="convoluzione">Convoluzione</h4>
<p>Durante la fase di apprendimento, la rete neurale analizza moltissime immagini (categorizzate) utilizzando dei "filtri", ovvero delle funzioni che mescolate all'input originale permettono di evidenziare dei pattern nell'immagine.
Questi pattern corrispondono alle caratteristiche proprie di un oggetto (quali possono essere ad esempio per un uccello il becco, le piume, le ali) e nel caso queste sono presenti, possiamo riconoscere l'immagine.</p>
<p>In questo esempio l'immagine di Wally é mescolata (l'operazione si chiama <strong>convoluzione</strong>) con un filtro "a cerchio" che risponde molto bene a caratteristiche come quella di possedere degli occhi.</p>
<p>La <strong>convoluzione</strong> é un'operazione che ha la proprietà di essere indipendente dalla posizione. Non importa la posizione degli occhi, quando applichiamo la <strong>convoluzione</strong> su un'immagine con un filtro "a cerchio" notiamo che gli occhi sono presenti.</p>
<p>Attraverso il subsampling possiamo ridurre il rumore e rendere il nostro algoritmo meno suscettibile a queste piccole variazioni; benché l'immagine abbia una risoluzione minore, i pattern rimangono.</p>
<p>Alla fine dell'analisi tutte le caratteristiche estrapolate vengono considerate nell'insieme e in questo modo possiamo capire a quale categoria appartiene l'immagine.</p>
<p>Questo procedimento a livello algoritmo si esplicita con una connessione completa fra tutti i nodi della rete neurale che possono poi restituire l'output (probabilità che l'immagine appartenga ad una determinata categoria).</p>
<p>Durante il training é presente un'ultima fase (o strato), chiamato più propriamente <strong>loss layer</strong>. Questo strato provvede a dare un <strong>feedback</strong> alla rete neurale analizzando l'output in relazione ai dati di partenza (ovvero le immagini già categorizzate).</p>
<p>La rete neurale che abbiamo modellato non ha alcun tipo di memoria. con gli stessi dati di input, l'output è (quasi certamente) lo stesso.
Possiamo ampliare il nostro modello introducendo il concetto di <em>stato</em>.</p>
<p>Poniamo il problema della vendita delle auto in questo modo:
immaginiamo di avere un algoritmo di machine learning che valuti le auto e faccia delle offerte di vendita che conseguentemente vengono valutate da delle persone e accettate oppure rifiutate.
Ogni volta che una proposta viene accettata la teniamo in memoria e nell'aggiustare i pesi per la seguente offerta, teniamo in considerazione la validità dei pesi usati in precedenza.
In altre parloe, in ogni operazione di valutazione dell'auto salviamo lo stato dell'offerta precedente (rifiutata o accettata) e la consideriamo quando vogliamo proporre l'offerta successiva.
Abbiamo in questo modo una <em>recurrent neural network</em> (RNN) dove ogni stato precedente viene utilizzato per modificare l'output dell'algoritmo.</p>
<h4id="generazione-di-testo-attraverso-le-rnn">Generazione di testo attraverso le RNN</h4>
<p>Immaginiamo di voler creare un algoritmo che utilizzando una RNN possa generare del testo o prevedere quale sarà il prossimo carattere inserito (come nel caso del T9).</p>
<p>Inizialmente dobbiamo permettere alla RNN di analizzare almeno qualche sample del nostro testo.
La RNN analizza carattere dopo carattere e costruisce un grande grafo dove collega ogni carattere al suo successivo.
Inizialmente l'output della nostra RNN non ha alcun valore:
in questo esempio, abbiamo l'output di una RNN allenata attraverso Guerra e Pace:</p>
<divclass="highlight"><pre><codeclass="language-"data-lang="">tyntd-iafhatawiaoihrdemot lytdws e ,tfti, astai f ogoh eoase rrranbyne 'nhthnee e
plia tklrgd t o idoe ns,smtt h ne etie h,hregtrs nigtike,aoaenns lngty
</code></pre></div>
<p>L'output prodotto dalla RNN, benchè non abbia nessun valore per un umano, viene analizzato dalla RNN per arricchire il grafo costituito inizialmente dai caratteri (e le loro relazioni) di Guerra e Pace.
Questo procedimento continua all'infinito.
Ogni volta che la RNN produce dell'output lo salva e lo riutilizza come input in maniera ricorsiva per generare nuovo output.</p>
<p>Dopo 300 iterazioni abbiamo un output di questo tipo:</p>
