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. 

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.