Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 72639 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 6 cfu anno 1 METODOLOGIE FILOSOFICHE 11868 (LM-78 R) - GENOVA 6 cfu anno 2 DESIGN DEL PRODOTTO E DELLA COMUNICAZIONE 11942 (L-4 R) - GENOVA 6 cfu anno 3 DESIGN DEL PRODOTTO E DELLA COMUNICAZIONE 11439 (L-4) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE PHIL-04/B LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre MATERIALE DIDATTICO AULAWEB 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 Obiettivo dell’insegnamento è analizzare criticamente alcuni approcci fondamentali dell’Intelligenza Artificiale e discuterne gli aspetti fondazionali, concettuali e metodologici. 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 lezioni frontali. Occorre iscriversi ad Aulaweb, dove saranno caricati materiali utili per il corso. PROGRAMMA/CONTENUTO Nel corso verranno introdotti i principali strumenti usati in Intelligenza Artificiale e i temi di discussione filosofica: Algortmi, computabilità, complessità; Intelligenza artificiale simbolica Logica e rappresentazione della conoscenza in IA simbolica; Intelligenza Artificiale e Machine Learning; reti neurali; Dibattuto filosofico su Intelligenza Artificale e filosofia della mente IA e filosofia della tecnologia; problemi epistemologici del machine learning TESTI/BIBLIOGRAFIA Studenti frequentanti Dispense e materiali didattici che verranno resi disponibili su Aulaweb. Studenti NON frequentanti: oltre ai testi elencati sopra, occorre concordare il programma e il tema di approfondimento con i docenti. DOCENTI E COMMISSIONI MARCELLO FRIXIONE Ricevimento: su appuntamento. LEZIONI INIZIO LEZIONI febbraio 2027 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). Agenda 2030 Istruzione di qualità OpenBadge SOFT SKILLS - Creazione progettuale avanzato 1 - A SOFT SKILLS - Alfabetica avanzato 1 - A