PRESENTAZIONE

Il corso Filosofia e Intelligenza Artificiale introduce alcuni metodi fondamentali in Intelligenza Artificiale, ne discute i fondamenti logici, epistemologici e semantici, e introduce ad alcuni temi del dibattito attuale in filosofia dell'Intelligenza Artificiale.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso introduce alcuni approcci fondamentali in Intelligenza Artificiale e ne discute gli aspetti fondazionali. Dopo aver introdotto alcuni elementi di teoria della computabilità e di complessità computazionale, il corso approfondisce le tecniche di rappresentazione della conoscenza, con particolare attenzione alle relazioni che sussistono con le discipline filosofiche, quali logica, semantica, ontologia.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L’insegnamento ha l’obiettivo di illustrare e approfondire alcuni metodi principali in Intellligenza Artificiale e analizzarne i fondamenti e le implicazioni filosofiche.

Gli obiettivi specifici del corso sono:

• introdurre le basi della teoria della computabilità e della complessità computazionale;
• introdurre alcuni metodi fondamentali in Intelligenza Artificiale simbolica;
• analizzare i fondamenti logici, epistemologici, e semantici di tali metodi;
• introdurre alcuni metodi per la rappresentazione della conoscenza in Intelligenza Artificiale (es. Ontologie Computazionali, Logiche Descrittive);
• introdurre alcuni aspetti dell'Intelligenza Artificiale basata su Machine Learning e analizzarne i fondametni epistemologici.
• introdurre il dibattito sullo statuto dell'Intelligenza Artificiale.
• allenare la capacità di progettazione e l'approccio creativo alla risoluzione dei problemi proposti.
• approfondire alcuni aspetti del dibattito filosofico attuale sull'Intelligenza Artificiale.

Al termine dell'insegnamento, lo studente dovrà essere in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali della teoria della computabilità e della complessità computazionale;
• Comprendere i metodi in Intelligenza Artificiale introdotti;
• Familiarizzare con alcune tecniche di rappresentazione della conoscenza per l'Intelligenza Artificiale;
• Comprendere i temi principali del dibattito sull'Intelligenza Artificiale;
• Comprendere, spiegare e sintetizzare testi di ricerca nell'abito della filosofia dell'Intelligenza Artificiale;
• Applicare gli strumenti analitici e concettuali propri del ragionamento filosofico nella discussione di problemi relativi all'Intelligenza Artificiale;
• Acquisire una maggiore capacità di gestire le proprie interazioni sociali con atteggiamento collaborativo, comunicazione costruttiva e capacità dialogica;
• Pianificare creativamente gli approcci all risoluzione dei problemi proposti.
• Dimostrare autonomia di lavoro, capacità di gestire la letteratura primaria, capacità argomentativa e attitudine collaborativa, di coordinamento e negoziazione.

PREREQUISITI

È consigliabile aver già seguito un corso di Logica nella laurea triennale. 

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento consiste di due parti. 

La prima parte dell'insegnamento prevede lezioni frontali tenute dai docenti e momenti di esercitazioni individuali e in gruppo.

La seconda parte dell'insegnamento prevede presentazioni, progetti, e discussioni in aula.

Durante il corso, compatibilmente con le risorse e i tempi disponibili, potrebbero essere invitati esperti esterni a tenere seminari su temi specifici.

Occorre iscriversi ad Aulaweb, dove saranno caricati materiali utili per il corso.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Il corso si divide in due parti.

Nella prima parte del corso verranno introdotti i principali problemi e gli strumenti usati in Intelligenza Artificiale:

• Algortmi, computabilità, complessità;
• Logica e rappresentazione della conoscenza;
• Ontologie Computazionali e Logiche Descrittive;
• Intelligenza Artificiale basata su Machine Learning;
• Panoramica del dibattuto sull'Intelligenza Artificale (es. AI forte, debole, generale)

Nella seconda parte del corso saranno presentati alcuni temi specifici in Intelligenza Artificiale e in filosofia dell'Intelligenza Artificiale usando letteratura primaria e articoli recenti.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Studenti frequentanti

1) Dispense e materiali didattici che verranno resi disponibili su Aulaweb.

2) Un articolo da presentare in aula tra quelli che verranno resi disponibili su Aulaweb.

3) S. Russel e P. Norvig, "Artificial Intelligence: A modern approach", Global Edition, Pearson. (capitoli selezionati)

Studenti NON frequentanti: oltre ai testi elencati sopra, occorre concordare il programma e il tema di approfondimento con i docenti.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

26 febbraio 2025

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Studenti frequentanti: presentazione in classe di un articolo o progetto, individuale o di gruppo, ed esame orale. Le modalità e i tempi della presentazione saranno concordate a lezione.

Studenti NON frequentanti: esame orale, programma da concordare con i docenti.

La preiscrizione all’esame è obbligatoria e deve essere effettuata almeno una settimana prima dell’appello prescelto.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Studenti frequentanti:

- la presentazione in classe (15 punti su 30) valuta la capacità dello studente di comprendere, sintetizzare ed esporre un contributo di ricerca e di applicare gli strumenti del ragionamento filosofico nella discussione di problemi inerenti l'Intelligenza Artificiale;

- l’esame orale (15 punti su 30) valuta la capacità dello studente di comprendere, ritenere, spiegare ed applicare concetti e argomenti filosofici inerenti l'Intelligenza Artificiale.

Studenti NON frequentanti: l’esame orale valuta la capacità dello studente di comprendere, ritenere, spiegare ed applicare concetti e argomenti filosofici inerenti l'Intelligenza Artificiale.

In entrambi i casi, ai fini della valutazione saranno presi in considerazione l'uso corretto del lessico filosofico, la qualità dell'esposizione, nonché la capacità di ragionamento critico e argomentativo e l'approccio creativo alla soluzione dei problemi proposti. 

ALTRE INFORMAZIONI

Coloro che non frequentano le lezioni sono tenuti a mettersi in contatto con i docenti.

Per le studentesse e gli studenti con disabilità o con disturbo specifico di apprendimento (DSA) che richiedono adattamenti in sede d'esame:

Occorre seguire la procedura indicata nella guida seguente:

https://unige.it/sites/unige.it/files/2024-05/Linee%20guida%20per%20la%20richiesta%20di%20servizi%2C%20di%20strumenti%20compensativi%20e_o%20di%20misure%20dispensative%20e%20di%20ausili%20specifici%20Maggio%202024.pdf

Successivamente, con significativo anticipo (almeno 10 giorni) rispetto alla data di esame occorre inviare una e-mail al/alla docente con cui si sosterrà la prova di esame, inserendo in copia conoscenza sia il docente Referente di Scuola per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA (elisabetta.colagrossi@unige.it).