Nessuno

Il corso introdurrà alcuni importanti metodi utilizzati nell'ambito dell' intelligenza artificiale, analizzandone le implicazioni filosofiche.

Comprensione delle idee fondamentali e dei metodi dell'intelligenza artificiale. Capacità di connettere metodi formali e risvolti filosofici. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali. Commento e dibattito su articoli di ricerca. Presentazioni degli studenti con guida e commento del docente.

Oltre all’esame orale, gli studenti dovranno preparare una presentazione per la classe di circa 30 minuti, a partire da uno degli articoli a scelta. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un’argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. E' richiesta la preparazione di slides e/o di un testo a supporto della presentazione.

Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa. Studenti non frequentanti possono sostituire alla presentazione la stesura di un saggio di circa 6 pagine (pt.12).

L’esame orale verificherà la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali affrontate a lezione. Il voto complessivo terrà conto della presentazione (40%) e dell'esame finale orale (60%).

-Storia dell'intelligenza artificiale e della nozione di computazione.

- Turing e l'idea di macchina universale. L'architettura di Von Neumann e le macchine a registri. Algoritmi e linguaggi di programmazione di alto livello. L’idea di livello di astrazione.

- Il test di Turing e il dibattito su natura e test dell'intelligenza (Turing, Block, Searle). La complessità computazionale e i suoi risvolti filosofici.

- L 'AI simbolica: algoritmi di ricerca e rappresentazione della conoscenza

-Il modello di agente intelligente: probabilità e teoria della decisione.

- L'idea di apprendimento dai dati e la compressione dell’informazione come forma di comprensione. Il problema del ragionamento e dell’interpretabilità dei sistemi di AI contemporanei.

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

- Marcello Frixione, Daniele Porello. Che cos’è un algoritmo. Carrocci, 2026

- Un testo a scelta, tra :

      - Michael Wooldridge. The Road to Conscious Machines. Penguin Books, 2021.

      - D. Andler. Il duplice enigma. Einaudi, 2024

      - A .Ferrara  Le Macchine del linguaggio. Einaudi, 2025.

      - Giunti, Pinna, Garavaglia. Menti e Macchine. Le Monnier, 2022  

-  Un articolo di ricerca a scelta, su cui preparare una presentazione (vedi "Modalità d'esame"), dalla raccolta Mind Design III (fornita dal docente), che raccoglie testi classici tra intelligenza artificiale e filosofia della mente.  Altri articoli di ricerca sul tema sono concordabili col docente.