AI TALKS 2023/24

LUNEDI 13 NoVEMBRE E LUNEDI 4 DICEMBRE 2023

🇮🇹 Evento in italiano / Event in Italian 🇮🇹

Divulgazione scientifica sull'
intelligenza artificiale
per il pubblico generale

AI Talks nasce dalla volontà di AI2S di compiere divulgazione scientifica per informare e far scoprire al pubblico generale cosa sia esattamente l’intelligenza artificiale (AI), portando esempi concreti di alcune delle sue molteplici applicazioni e superare degli stereotipi presenti tra i non addetti ai lavori.

L'evento si compone di due brevi conferenze informali all' Hangar Teatri, Via Luigi Pecenco, 10 Trieste.

I relatori sono persone che lavorano o fanno ricerca nel modo dell'AI.

Le serate sono organizzate in modo che tutti coloro i quali abbiano seguìto integralmente il ciclo di incontri possano andare incontro ad un percorso il più delineato possibile nell’immenso e ramificato campo dell’AI.

La partecipazione all’evento avverrà a titolo gratuito.

Per informazioni, contattaci su info@ai2s.it.

Avviso: a seguito dell'ampia partecipazione alla scorsa edizione del'evento, l'ingresso in sala potrà avvenire solamente a seguito di prenotazione (LINK).

Gli spettatori non provvisti di prenotazione verranno accomodati in sala solo ad evento iniziato, nel caso in cui vi siano ancora posti liberi.

INFOrmazioni generali

Date 📅
Lunedi 13 novembre; ore 20:30

Lunedi 4 dicembre; ore 20:30

Luogo📍
Hangar Teatri, Trieste

Prenotazione obbligatoria (seminario 2 di 2) 🎟️
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMxpb_vT_sw4l2cOifT5LHr6J9meFyKBsLVQ__kX3whXIHKg/viewform

INCONTRO #1

📅 Lunedi 13/11/2023; ore 20:30

AIAIAI, che mai sarai?

Laura Nenzi

Pronunciare il termine Intelligenza Artificiale suona ancora oggi futuristico e strabiliante, ma con una punta di preoccupazione. Quando lo usiamo, di cosa stiamo in realtà parlando? “AIAIAI, che mai sarai?” si propone di organizzare un piccolo viaggio per non addetti ai lavori all’interno di questo mondo, per capirne un po’ di più i meccanismi, apprezzarne il fascino, comprenderne i limiti e i pericoli.

Laura Nenzi è attualmente Assistant Professor presso l’Università degli Studi di Trieste, dove insegna Cyber Physical Systems and Reinforcement Learning nel Master in Data Science & Artificial Intelligence; ha ricevuto il dottorato nel 2016 in Computer Decision and Systems Science.

Quel che non sappIAmo e forse non sapremo mAI

Andrea Gasparin

Una delle credenze comuni sull’intelligenza artificiale è che questa rappresenti l’apice della logica matematica e quindi della “ragione”. In realtà le cose non stanno proprio così. Moltissimi aspetti dell’intelligenza artificiale si fondano infatti su una visione statistica del mondo e sul semplice concetto di prova ed errore. Questo fatto, cela molte inattese similitudini con gli esseri umani e la loro impressionante potenza di calcolo, spesso però espressa senza che questi ultimi ne siano realmente consapevoli…

Andrea Gasparin è laureato in Data Science e Scientific Computing ed è attualmente dottorando in Ingegneria dell’Informazione presso l’Università di Trieste. Il suo campo di ricerca si muove a cavallo dell’ottimizzazione e dell’intelligenza artificiale.

INCONTRO #2

📅 Lunedi 04/12/2023; ore 20:30

Caso-Caos-Cosa: come l’Artista artificiale scolpisce il rumore

Francesco Giacomarra

I modelli generativi hanno recentemente sorpreso il mondo intero. In questo intervento si ragionerà sul meccanismo di apprendimento di questi modelli, sulla loro formulazione teorica e sulle possibili analogie con l’apprendimento umano. Verrà poi discussa la possibilità che questi modelli siano effettivamente “creativi” e non semplici imitatori, con riferimento anche a possibili implicazioni etiche.

Francesco Giacomarra è un dottorando in Applied Data Science and Artificial Intelligence presso l’Università degli Studi di Trieste; il suo lavoro consiste nello sviluppare e applicare modelli di Machine Learning Probabilistico nell’ambito dei Gemelli Digitali.

La complessità delle macchine intelligenti

Eric Medvet

L’umanità ha da sempre cercato di delegare ad “altri” i compiti faticosi, ripetitivi o pericolosi. Diventando via via più complesse, queste macchine iniziano ad esibire dei “comportamenti” che non sempre sono facili da spiegare. Inoltre, per scelta, sono sempre più autonome. Quanto questa autonomia le rende indipendenti, responsabili, intelligenti? In questo intervento si vedrà come il confine tra la risposta positiva e negativa a queste domande non è poi così netto e facile da individuare.

Eric Medvet è Associate Professor in Computer Engineering presso l’Università degli Studi di Trieste, è a capo di 2 laboratori di ricerca: l’Evolutionary Robotics and Artificial Life Lab e il Machine Learning Lab dove si occupa di Machine Learning, Algoritmi Genetici e Robotica Evoluzionistica.