Se finora aveva mostrato i muscoli era stato (quasi) solo per gioco. Le diverse intelligenze artificiali, sviluppate da DeepMind (che dal 2014 è parte di Google), si erano esibite in gare epiche – eppure senza storia - prima negli scacchi e poi in Go. Duelli impari, anche per i più grandi campioni in carne e ossa. Ora, un suo progetto, AlphaFold 2, ha fatto un gigantesco balzo in avanti nella soluzione di una delle sfide più grandiose della biologia: determinare la forma 3D di una proteina dalla sua sequenza di aminoacidi. Che sarebbe come dire che ora sarà possibile conoscere la struttura esatta di queste molecole. Che sarebbe come dire che se prima conoscevamo solo le ‘parole’, ora abbiamo scoperto l’alfabeto. Che sarebbe come dire, probabilmente, il Nobel. "Penso che sia la cosa più significativa che abbiamo fatto, in termini di impatto sul mondo reale", ha affermato lo scienziato e imprenditore britannico di intelligenza artificiale Demis Hassabis, AD di DeepM...
Quando Mattermost ha iniziato, non aveva senso per noi avere un ufficio; eravamo solo io e un'altra persona. Uno scriveva codici per tutto il tempo, e un altro era al telefono tutto il tempo, e stando in ufficio finivamo per interromperci a vicenda. Così alla fine abbiamo iniziato a lavorare da casa e ci siamo riuniti solo quando avevamo bisogno di recuperare il tempo perduto. Man mano che la compagnia cresceva, assumevamo molti artisti e freelance con sede ovunque, da Los Angeles a Toronto. Anche se eravamo più numerosi, non aveva senso per noi avere un ufficio quando la maggior parte del team era comunque da un'altra parte. Potevamo semplicemente saltare su Skype, fare la nostra conversazione e tornare al lavoro. Siamo diventati dipendenti dalla nostra capacità di procurarci grandi talenti da qualsiasi parte del mondo, e dipendenti dalla produttività di non doverci preoccupare delle spese generali di un ufficio, dal tempo sprecato nel fare il pendolare ogni giorno, o dalla ...