Al termine dell’attività formativa lo studente avrà acquisito: a) le nozioni teoriche di base su cui poggia lo sviluppo dei modelli computazionali della mente; b) una conoscenza introduttiva delle tecniche e dei modelli impiegati in Intelligenza Artificiale. Le nozioni di cui al punto a) saranno tali da consentire allo studente di affrontare in maniera consapevole ed approfondita i problemi filosofici posti dall’Intelligenza Artificiale e dalle scienze cognitive, ponendoli al tempo stesso in relazione con altri aspetti centrali del pensiero filosofico e scientifico contemporaneo (inerenti la logica, la filosofia della matematica, l’informatica teorica). Sebbene il corso non sia orientato alla realizzazione concreta di modelli computazionali, le conoscenze di cui al punto b) saranno presentate ad un adeguato livello di approfondimento tecnico, in maniera da permettere una seria riflessione filosofica, e da evidenziare punti di contatto con altre discipline (quali la logica e la filosofia della mente).
 

Prerequisiti

E’ caldamente raccomandata (anche se non strettamente indispensabile) una conoscenza elementare delle nozioni di base della logica (proposizionale e dei predicati del primo ordine).
 

Contenuto del Corso 

Il corso sarà articolato in due parti di durata equivalente.

La prima parte sarà dedicata ai presupposti teorici che sono alla base dell’Intelligenza Artificiale e, più in generale, dello studio computazionale della mente. Verranno presentate le nozioni chiave della teoria della computabilità effettiva: la nozione intuitiva di algoritmo, la nozione di funzione computabile, le macchine di Turing, la tesi di Church, l’esistenza di problemi non risolubili per mezzo di algoritmi. Si tratterà inoltre del ruolo che la teoria della computabilità svolge nei confronti dell’informatica teorica e delle scienze cognitive.

La seconda parte sarà dedicata in modo specifico alle tecniche e ai modelli computazionali impiegati in Intelligenza Artificiale; verranno prese in considerazione sia la cosiddetta Intelligenza Artificiale “classica”, sia gli sviluppi più recenti. Verranno presentati in particolare i metodi di risoluzione automatica dei problemi, le tecniche simboliche di rappresentazione della conoscenza, l’apprendimento automatico, i modelli connessionisti e neurali, la pianificazione automatica, la visione artificiale.
 

Testi di riferimento 

Prima parte: 
M. Frixione, D. Palladino, Funzioni, macchine, algoritmi. Introduzione alla teoria della computabilità, Carocci, Roma, 2004; capp. 1, 2, 3 (escluso 3.4), 4, 5.1, 6.1-6.2.1, 8.1, 10.

Seconda parte:
E. Burattini, R. Cordeschi (a cura di), Intelligenza artificiale. Manuale per le discipline della comunicazione, Carocci, Roma, 2001; capp. 1-6.
 

Lucidi

Prima parte:

Seconda parte:

Dispense sul connessionismo
 

Eventuali materiali didattici integrativi potranno essere forniti durante il corso; in tal caso sara' possibile scaricarli da questa pagina web e dall'area intranet della facoltà.