- Percorsi di studio
- Laurea Magistrale in SCIENZE FILOSOFICHE
- EPISTEMOLOGIA E LOGICA DELL'INFORMAZIONE
EPISTEMOLOGIA E LOGICA DELL'INFORMAZIONE
- Insegnamento
- EPISTEMOLOGIA E LOGICA DELL'INFORMAZIONE
- Insegnamento in inglese
- EPISTEMOLOGY AND LOGIC OF INFORMATION
- Settore disciplinare
- M-FIL/02
- Corso di studi di riferimento
- SCIENZE FILOSOFICHE
- Tipo corso di studio
- Laurea Magistrale
- Crediti
- 12.0
- Ripartizione oraria
- Ore Attività Frontale: 60.0
- Anno accademico
- 2024/2025
- Anno di erogazione
- 2025/2026
- Anno di corso
- 2
- Lingua
- ITALIANO
- Percorso
- CLASSICO
Descrizione dell'insegnamento
Nessuno
Il corso ha l’ambizione di esplorare temi di "Filosofia dell'Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale della Filosofia", per riprendere il titolo di un articolo di un padre nobile dell' Intelligenza Artificiale, John McCarthy. Ciò significa che si approfondirà la mutua influenza tra Filosofia e Intelligenza Artificiale, nella convinzione che essa vada ben oltre il tradizionale rapporto tra una disciplina scientifica e la filosofia di quella disciplina.
Si alternerà l'introduzione a grandi linee di metodi formali utilizzati nella storia dell' intelligenza artificiale, con la presentazione di temi di più ampia portata filosofica, in particolare in ambito logico ed epistemologico.
Comprensione delle idee fondamentali e dei metodi dell'intelligenza artificiale. Capacità di connettere metodi formali e analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.
Lezioni frontali di presentazione degli approcci fondamentali della disciplina e la sua storia. Commento e dibattito su articoli di ricerca di taglio filosofico.
Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) di approfondimento su uno degli articoli proposti. 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. 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.
Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi 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.
a.a. 2023-2024: 19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024, 5 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario), 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 14 settembre 2024, 22 ottobre 2024 (straordinario)
- I fondamenti della nozione di computazione e il dibattito su possibilità e modalità di sviluppo di macchine intelligenti.
- Turing e l'idea di macchina universale. La complessità computazionale e i suoi risvolti concettuali.
- Il test di Turing e il dibattito sull'intelligenza delle macchine (Turing, Searle).
- L 'AI simbolica e l'intelligenza come ricerca euristica (Simon&Newell). L'ipotesi dei sistemi simbolici fisici.
- Logica e Rappresentazione della conoscenza
- Cenni di logica proposizionale, logica del primo ordine.
- Logiche per l'intelligenza artificiale. Il prolog e l'idea delle logiche non-monotone.
- La Probabilità e il problema dell'apprendimento dai dati. I problemi dell'Induzione
- L'idea di apprendimento tramite reti neurali e gli sviluppi recenti dell'intelligenza artificiale generativa.
- Michael Wooldridge. The Road to Conscious Machines. Penguin Books, 2021.
- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.
- Uno dei seguenti articoli di ricerca a scelta, per il breve saggio (vedi "Modalità d'esame"):
- A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.
- H. Simon, A. Newell. Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Commun. ACM 19 (1976), no. 3,113–126.
- J. Searle. Minds, brains and programs, Behavioural and Brain Sciences 1 (1980), 417–424.
- J. McCarthy. The Philosophy of AI and the AI of Philosophy. In P. Adriaans , J.van Benthem (eds.), Philosophy of Information. North Holland, 2008.
- J. P. Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1–3), pp. 139–159.
- S. Aaronson. Why Philosophers Should Care About Computational Complexity. In B.Copeland,C. Posy, O. Shagrir. Computability, MIT Press 2013
Testi opzionali, per approfondire:
- S. Russell, P. Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.
- John Haugeland (ed.), Mind design III, MIT press, 2023.
- Damiano Cantone (ed.), La filosofia degli automi, Mimesis, 2022.
- M. Mitchell. L'Intelligenza Artificiale. Una guida per esseri umani pensanti. Einaudi, 2022.
- D. Andler. Il duplice enigma. Einaudi, 2024
N. B. Per studenti che dovessero avere problemi col testo principale di riferimento, in quanto disponibile solo in lingua inglese, è possibile concordare col docente un testo di riferimento alternativo, in particolare tra gli ultimi due nella lista dei testi opzionali.
Semestre
Tipo esame
Non obbligatorio
Valutazione
Orale - Voto Finale
Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario