INTELLIGENZE ARTIFICIALI

A.A. di erogazione 2021/2022
Insegnamento a scelta tra

 (A.A. 2019/2020)

Docenti

Anno di corso: 
3
Tipologia di insegnamento: 
Affine/Integrativa
Settore disciplinare: 
INFORMATICA (INF/01)
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
48
Dettaglio ore: 
Lezione (48 ore)

ll corso si propone di affrontare le diverse tipologie di intelligenza artificiale elaborate in età contemporanea per ottenere risultati di interazione sempre più sofisticati e coinvolgenti tra l’uomo e la macchina. In particolare, verrà evidenziato il ruolo che i calcolatori rivestono nello sviluppo della nostra società e verranno discusse le principali limitazioni teoriche e tecniche alla realizzazione di una macchina che simuli realmente l’intelligenza e la mente umana.
L’obiettivo verrà raggiunto presentando, in maniera informale ma adeguata, le basi scientifiche necessarie a garantire una corretta comprensione dei fenomeni legati all'applicazione della scienza dei calcolatori nei suoi vari aspetti. In particolare, verrà presentato lo sviluppo storico, dalla Grecia antica di Euclide e Aristotele all’inizio del Novecento, delle nozioni di ragionamento matematico, algoritmo e calcolabilità che, in seguito ai lavori di Gödel, Turing e Church tra il 1930 e il 1936, sfocerà nella costruzione dei fondamenti teorici della scienza dei calcolatori e nell’individuazione dei principali risultati limitativi. Verranno quindi presentate le caratteristiche fondamentali dei calcolatori moderni, dall’architettura di Von Neumann alla sua realizzazione tecnologica ai linguaggi di programmazione, e verrà discussa l’evoluzione tecnologica dei calcolatori e delle reti di calcolatori dagli anni Cinquanta del Novecento ad oggi, evidenziando l’impatto che tale evoluzione ha avuto sulla loro applicazione e quest’ultima sullo sviluppo della società. Verrà quindi presentato l’ambito scientifico che prende il nome di Intelligenza Artificiale illustrandone obiettivi, tecniche e risultati per riflettere su quelli che sono i limiti attuali di tale disciplina rispetto alla simulazione dell’intelligenza umana. Infine, si analizzeranno le tecnologie emergenti, in particolare Internet-of-Things, Big-Data, Deep-learning e Scienza-dei-Dati che stanno influenzando in modo significativo lo sviluppo di molti aspetti della società.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di:
• comprendere e descrivere gli aspetti fondamentali dei fondamenti scientifici e tecnologici dell’informatica avendo consapevolezza di quelli che sono i limiti della sua applicazione;
• comprendere la differenza fra le tecniche e i problemi che rientrano nell’ambito dell’informatica tradizionale e quelle che rientrano nell’ambito dell’intelligenza Artificiale;
• comprendere l’ambito di applicazione e il possibile impatto sociale dell’interazione fra intelligenza artificiale, scienza dei dati e tecnologie emergenti quali big-data, deep-learning e Internet of Things;
• analizzare in modo critico le problematiche sociali relative all’applicazione massiva di tali tecnologie;
• comunicare in modo compiuto e con la corretta terminologia le tecnologie oggetto dell’insegnamento.

Nessun prerequisito richiesto.

• Dal metodo assiomatico alla crisi dei fondamenti.
Il metodo assiomatico. Dalla geometria euclidea alle geometrie non-euclidee. La crisi dei fondamenti. Il programma di Hilbert e il problema della decisione.
• La teoria matematica del ragionamento.
Dalla teoria del sillogismo alla logica formale. La logica matematica. Calcoli logici e teoremi di completezza. Teoremi di incompletezza di Gödel. Intelligenza artificiale e argomenti gödeliani.
• Macchine di Turing e teoria della calcolabilità.
Le macchine di Turing e la nozione di computazione. Il problema della terminazione. Funzioni Turing-calcolabili. Macchina di Turing universale. Il problema dell'arresto e la risposta negativa al problema della decisione di Hilbet. La tesi di Church-Turing.
• I calcolatori e la programmazione.
Dalle porte logiche ai circuiti. Hardware e software. La Macchina di Von Neumann. Dal linguaggio assembler ai linguaggi ad alto livello (compilatori, interpreti e programmazione strutturata). L'evoluzione tecnologia dei calcolatori.
• Intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale: contesto, obiettivi e metodi. Scacchi e intelligenza artificiale. Intelligenza artificiale forte e debole. Il test di Turing. Il problema della fondazione simbolica dell'AI.
• Le tecnologie emergenti.
Le reti neurali, il machine-learning e il deep-learning, big-data, internet-of-things, analisi dei dati e ruolo dell’intelligenza artificiale.

Gli obiettivi formativi del corso verranno raggiunti attraverso la modalità delle lezioni frontali per un totale di 48 ore.

Per la verifica dell’apprendimento lo studente può scegliere una delle seguenti modalità:
1. Preparazione e presentazione di un approfondimento.
Il tema dell'approfondimento deve essere preventivamente concordato con il docente (si suggerisce di prendere spunto dai testi di approfondimento proposti). Per lo svolgimento della prova lo studente dovrà preparare una presentazione, con il supporto di lucidi, della durata di una ventina di minuti sul tema concordato evidenziando i collegamenti con gli argomenti affrontati nel corso. Durante la presentazione il docente porrà alcune domande (almeno 4) specifiche per verificare l'acquisizione e la comprensione degli argomenti trattati nel corso.
2. Discussione degli argomenti del corso.
Lo studente dovrà presentare nel dettaglio uno degli argomenti presentato nel corso a sua scelta. Il docente porrà inoltre alcune domande (almeno 4) specifiche sugli altri argomenti trattai nel corso.

Il voto finale sarà determinato in questo modo: conoscenza della materia trattata e della terminologia specifica (40%); capacità, durante l’esposizione, di sintesi ed analisi (20%); capacità di formulare in autonomia un giudizio critico adeguatamente motivato (20%); padronanza espressiva e di linguaggio (20%).

Il materiale di riferimento del corso viene fornito direttamente dal docente ed è costituito dalle slide del corso, da alcune dispense e da alcuni articoli. Tale materiale è disponibile sulla pagina e-learning dell’insegnamento.

È inoltre fornita una lista di testi complementari (che verrà costantemente arricchita) che possono essere utilizzati dagli studenti per la preparazione dell’approfondimento da presentare all’esame:
• Gabriele Lolli. Da Euclide a Gödel. Il Mulino, 2010. Link
• Francesco Berto. Logica da zero a Gödel. Laterza, 2007.
• Maria Luisa Dalla Chiara-Scabia. Logica. Mondadori, 1979.
• Francesco Berto. Tutti pazzi per Gödel!. Laterza, 2008.
• Luciano Floridi. La quarta rivoluzione. Come l'infosfera sta trasformando il mondo. Raffaello Cortina Editore, 2017.
• Cathy O'Neil. Armi di distruzione matematica. Come i Big Data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia. Bompiani, 2017.

Il docente riceve su appuntamento, previa richiesta via e-mail inviata all’indirizzo istituzionale. Il docente risponde solo alle e-mail firmate e inviate dall’indirizzo istituzionale degli studenti (studenti.uninsubria.it).

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A.A. 2021/2022

Anno di corso: 3
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2020/2021

Anno di corso: 3
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2018/2019

Anno di corso: 3
Curriculum: PERCORSO COMUNE