Intelligenza Artificiale

Le macchine possono pensare e agire come un essere umano?

Questa è una introduzione informale all'Intelligenza Artificiale (IA). Verranno trattati i fondamenti, la storia e lo stato dell'arte dell'IA, nonché i relativi limiti e rischi.

Inoltre, paragoneremo due metodi antagonisti allo studio dell'IA: l'approccio simbolico e quello subsimbolico, mostrando un esempio per ciascuno di essi (la logica modale epistemica e le reti neurali artificiali).

Infine, dedicheremo del tempo all'IA generativa, con casi d'uso per la generazione di testi e immagini.

Syllabus

1. Che cos'è l'IA? [Capitolo 1 di RN21]

   • Una definizione bidimensionale

   • Le fondamenta

   • La storia

   • Lo stato dell'arte

2. Limiti e rischi dell'IA [Capitolo 28 di RN21]

   • Limiti dell'IA

   • Rischi dell'IA

3. Approcci all'IA

   • IA simbolica: logica epistemica [Capitolo 1 di DHHK15 e RSW23]

   • IA sub-simbolica: reti neurali [Capitolo 1 di H09]

4. IA generativa [LT23, W23]

   • Modelli linguistici di grandi dimensioni

   • Modelli per la generazione di immagini

   • Stato dell'arte

   • Rischi dell'IA generativa

   • IA generativa e didattica

Bibliografia essenziale

Questa introduzione all'Intelligenza Artificiale è basata sui seguenti testi:

1. [RN21] Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, 2021 [Capitoli 1 e 28]

2. [DHHK15] Hans van Ditmarsch, Joseph Y. Halpern, Wiebe van der Hoek, Barteld Kooi. An Introduction to Logics of Knowledge and Belief. Capitolo 1 di Handbook of Epistemic Logic, 2015.

3. [RSW23] Rasmus Rendsvig, John Symons, and Yanjing Wang. Epistemic Logic. The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Edward N. Zalta & Uri Nodelman (eds.), 2023.

4. [H09] Simon Haykin. Neural Networks and Learning Machines, 3rd Edition, 2009 [Capitolo 1]

5. [LT23] Timothy B. Lee and Sean Trott. Large language models, explained with a minimum of math and jargon. Understanding AI, 2023.

6. [W23] Stephen Wolfram. What is chatGPT doing and why does it work? Stephen Wolfram Writings, 2023.

Bibliografia non essenziale

• Ethan Mollick. Co-intelligence: living and working with AI. Virgin Digital, 2024

• Nello Cristianini. Machina Sapiens. Il Mulino, 2024

• Benjamín Labatut, Maniac. Adelphi, 2023.

• Marcus du Sautoy, The Creativity Code. Fourth Estate, 2020

Modelli linguistici

Saltuariamente sono stati usati i seguenti modelli linguistici per la generazione di alcune parti di testo (tutti i testi generati sono stati verificati da un umano):

• OpenAI ChatGPT

• Google Gemini

Inoltre per la traduzione da Inglese a Italiano è stato usato DeepL (tutte le traduzioni sono state controllate da un umano).