Paolo BALDI

Paolo BALDI

Ricercatore Universitario

Settore Scientifico Disciplinare M-FIL/02: LOGICA E FILOSOFIA DELLA SCIENZA.

Dipartimento di Studi Umanistici

Studium 2000 - edificio 5 - Via di Valesio - LECCE (LE)

Ufficio, Piano 2°

Ricercatore a tempo determinato - tipo B

Area di competenza:

Logiche non-classiche e modelli formali per il ragionamento in condizioni di incertezza e vaghezza.

Orario di ricevimento

 Venerdì 14-16, Ufficio n.14 (secondo piano) o per appuntamento

Recapiti aggiuntivi

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Curriculum Vitae

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Didattica

A.A. 2023/2024

Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea FILOSOFIA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO COMUNE

Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso INTERDISCIPLINARE

Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso CLASSICO

LOGICA MATEMATICA

Corso di laurea FILOSOFIA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2022/2023

STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso ITALO -TEDESCO

STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso ITALO - FRANCESE

STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO CLASSICO

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Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea FILOSOFIA

Settore Scientifico Disciplinare M-FIL/02

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2024 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Nessuno

Il corso si propone di offrire un’introduzione ai metodi della logica e del ragionamento scientifico. La prima metà del corso verterà sulla logica, e si introdurranno elementi di base di logica classica, sia proposizionale che del primo ordine.

Si passerà poi alla filosofia della scienza, per cui si presenteranno in maniera sistematica i temi fondamentali del dibattito contemporaneo, integrandoli con letture di testi centrali della storia della disciplina.
 

Capacità di argomentare in maniera rigorosa e competenza nella traduzione tra linguaggio naturale e linguaggi formali. Competenza di base nel formalismo matematico della logica, e capacità di ragionare con i suoi aspetti sintattici e semantici. Conoscenza dei diversi aspetti del metodo scientifico, e degli argomenti fondamentali di dibattito nella filosofia della scienza del ‘900.

Didattica frontale, commento di testi ed esercitazioni.

Prova scritta per la parte di Logica, con discussione orale dei risultati. Si verificherà la conoscenza delle nozioni principali e la capacità di utilizzare i formalismi sintattici e semantici della logica proposizionale e del primo ordine.

Esame orale, per la parte di filosofia della scienza, in cui verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali della disciplina.

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario), 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Logica

 

Introduzione alla logica e all’argomentazione. Rapporto tra linguaggio naturale e linguaggio formale.

Logica proposizionale: semantica e sistemi di deduzione.

Logica del primo ordine: semantica e sistemi di deduzione.

 

Filosofia della Scienza

 

- Il problema della demarcazione e il dibattito sul metodo scientifico: deduzione, induzione e abduzione.

-  L'evoluzione delle teorie scientifiche 

- Introduzione alla probabilità come “logica della scienza”. Il ragionamento statistico e l'approccio Bayesiano nella scienza e nella filosofia della scienza

- Il funzionamento della comunità scientifica. Scienza e società.

 

 

Logica:

 

- D. Palladino, M.Frixione (cura).  Corso di logica. Introduzione elementare al calcolo dei predicati. Carrocci Editore, 2021.


- Dispense fornite dal docente, caricate online sul sito dopo le lezioni.

 

Filosofia della Scienza:

 

- P. Godfrey Smith. Teoria e Realtà. Introduzione alla filosofia della scienza. Raffaello Cortina Editore, 2022

 

- Brani da testi classici di filosofia della scienza, forniti dal docente, e caricati online sul sito del corso.

 

 

Testi opzionali, di consultazione per approfondimenti.

 

Per la logica:

- A. Ciabattoni, A. Asperti. Logica ad Informatica. McGraw-Hill

- M.D’Agostino, H. Hosni. Logica. Idee , metodi e applicazioni in

tre percorsi facili. Einaudi, 2023 (in corso di stampa)

Per la filosofia della scienza di impostazione Bayesiana:

- C. Howson, P. Urbach. Scientific Reasoning: The Bayesian Approach. Open Court, 2006.

Antologia di brani classici di Filosofia della scienza:

- G. Boniolo, M. Dalla Chiara, C. Sinigaglia, G. Giorello, S. Tagliagambe. Filosofia della scienza. Raffaello Cortina Editore, 2002 

 

 

Logica e filosofia della scienza (M-FIL/02)
Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-FIL/02

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2024 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso INTERDISCIPLINARE (A244)

Nessuno

Il corso ha l’ambizione di esplorare temi di "Filosofia dell'Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale della Filosofia", per riprendere il titolo di un articolo di un padre nobile dell' Intelligenza Artificiale, John McCarthy. Ciò significa che si approfondirà la mutua influenza tra Filosofia e Intelligenza Artificiale, nella convinzione che essa vada ben oltre il tradizionale rapporto tra una disciplina scientifica e la filosofia di quella disciplina.

Più concretamente, il corso verrà articolato in tre blocchi, in ciascuno dei quali si alternerà una introduzione di un metodo formale fondamentale utilizzato nella storia dell' intelligenza artificiale, con la presentazione di dibattiti e pubblicazioni di più ampia portata filosofica, in particolare in ambito logico ed epistemologico.

Comprensione delle idee fondamentali e dei metodi dell'intelligenza artificiale. Capacità di connettere metodi formali e analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali

Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) di approfondimento su uno degli articoli proposti. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un' argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa.

Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali affrontate a lezione.

 

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario, 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Il corso verrà articolato in tre blocchi: Deduzione, Computazione, Previsione.

 

- Deduzione (20 ore)

 

Il formalismo della logica classica e il suo stretto rapporto con il ragionamento matematico. Sviluppi delle logiche non-classiche di fronte alle esigenze, talvolta convergenti, dell' applicazione della logica all'intelligenza artificiale e alla filosofia.

 

Logica proposizionale: linguaggio formale e semantica

Logica del primo ordine: linguaggio formale e semantica

Logiche per l'intelligenza artificiale: non-monotonia e rappresentazione della conoscenza (McCarthy).

 

- Computazione (20 ore)

 

Nozione di computazione e dibattito sulla possibilità e modalità di sviluppo di macchine intelligenti.

 

Turing e l'idea di macchina universale.

La complessità computazionale e i suoi risvolti concettuali.

Il test di Turing e il dibattito sull'intelligenza delle macchine (Turing, Searle).

L'intelligenza come ricerca euristica (Simon&Newell).

 

Previsione (20 ore)

Probabilità e metodi di apprendimento automaticodai dati come "prosecuzione dell'epistemologia con altri mezzi"

 

Il problema dell'induzione nella filosofia della scienza (Hume,Goodman)

Probabilità come base teorica per l'apprendimento dai dati

Reti Bayesiane e causalità: modelli oltre i dati (Pearl)

L'idea di apprendimento tramite reti neurali. Rapporto tra conoscenza simbolica e subsimbolica

 

- Michael Wooldridge. The Road to Conscious Machines. Penguin Books, 2021. (in corso di traduzione in Italiano)

 

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

 

Uno dei seguenti articoli di ricerca, per il breve saggio (vedi "Modalità d'esame"):

 

 - A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.

 - H. Simon, A. Newell. Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Commun. ACM 19 (1976), no. 3,113–126.

 - J. Searle. Minds, brains and programs, Behavioural and Brain Sciences 1 (1980), 417–424.

 - J. McCarthy. The Philosophy of AI and the AI of Philosophy. In P. Adriaans , J.van Benthem (eds.), Philosophy of Information. North Holland, 2008.

 - J. Pearl, D. Mackenzie (2018). The Ladder of Causation. Cap. I in The Book of Why, Penguin Books, 2018.


 

Testi opzionali, per approfondire:

 

- S. Russell, P. Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.

- John Haugeland (ed.), Mind design II, MIT press, 1997.

- Damiano Cantone (ed.), La filosofia degli automi, Mimesis, 2022.

- M.D’Agostino, H. Hosni. Logica. Idee , metodi e applicazioni in tre percorsi facili. Einaudi, 2023 (in corso di stampa)

 

Logica e filosofia della scienza (M-FIL/02)
Logica e filosofia della scienza

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-FIL/02

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2024 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso CLASSICO (031)

Nessuno

Il corso ha l’ambizione di esplorare temi di "Filosofia dell'Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale della Filosofia", per riprendere il titolo di un articolo di un padre nobile dell' Intelligenza Artificiale, John McCarthy. Ciò significa che si approfondirà la mutua influenza tra Filosofia e Intelligenza Artificiale, nella convinzione che essa vada ben oltre il tradizionale rapporto tra una disciplina scientifica e la filosofia di quella disciplina.

Più concretamente, il corso verrà articolato in tre blocchi, in ciascuno dei quali si alternerà una introduzione di un metodo formale fondamentale utilizzato nella storia dell' intelligenza artificiale, con la presentazione di dibattiti e pubblicazioni di più ampia portata filosofica, in particolare in ambito logico ed epistemologico.

Comprensione delle idee fondamentali e dei metodi dell'intelligenza artificiale. Capacità di connettere metodi formali e analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali

Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) di approfondimento su uno degli articoli proposti. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un' argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa.

Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali affrontate a lezione.

 

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario, 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Il corso verrà articolato in tre blocchi: Deduzione, Computazione, Previsione.

 

- Deduzione (20 ore)

 

Il formalismo della logica classica e il suo stretto rapporto con il ragionamento matematico. Sviluppi delle logiche non-classiche di fronte alle esigenze, talvolta convergenti, dell' applicazione della logica all'intelligenza artificiale e alla filosofia.

 

Logica proposizionale: linguaggio formale e semantica

Logica del primo ordine: linguaggio formale e semantica

Logiche per l'intelligenza artificiale: non-monotonia e rappresentazione della conoscenza (McCarthy).

 

- Computazione (20 ore)

 

Nozione di computazione e dibattito sulla possibilità e modalità di sviluppo di macchine intelligenti.

 

Turing e l'idea di macchina universale.

La complessità computazionale e i suoi risvolti concettuali.

Il test di Turing e il dibattito sull'intelligenza delle macchine (Turing, Searle).

L'intelligenza come ricerca euristica (Simon&Newell).

 

Previsione (20 ore)

Probabilità e metodi di apprendimento automaticodai dati come "prosecuzione dell'epistemologia con altri mezzi"

 

Il problema dell'induzione nella filosofia della scienza (Hume,Goodman)

Probabilità come base teorica per l'apprendimento dai dati

Reti Bayesiane e causalità: modelli oltre i dati (Pearl)

L'idea di apprendimento tramite reti neurali. Rapporto tra conoscenza simbolica e subsimbolica

 

- Michael Wooldridge. The Road to Conscious Machines. Penguin Books, 2021. (in corso di traduzione in Italiano)

 

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

 

Uno dei seguenti articoli di ricerca, per il breve saggio (vedi "Modalità d'esame"):

 

 - A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.

 - H. Simon, A. Newell. Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Commun. ACM 19 (1976), no. 3,113–126.

 - J. Searle. Minds, brains and programs, Behavioural and Brain Sciences 1 (1980), 417–424.

 - J. McCarthy. The Philosophy of AI and the AI of Philosophy. In P. Adriaans , J.van Benthem (eds.), Philosophy of Information. North Holland, 2008.

 - J. Pearl, D. Mackenzie (2018). The Ladder of Causation. Cap. I in The Book of Why, Penguin Books, 2018.


 

Testi opzionali, per approfondire:

 

- S. Russell, P. Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.

- John Haugeland (ed.), Mind design II, MIT press, 1997.

- Damiano Cantone (ed.), La filosofia degli automi, Mimesis, 2022.

- M.D’Agostino, H. Hosni. Logica. Idee , metodi e applicazioni in tre percorsi facili. Einaudi, 2023 (in corso di stampa)

 

Logica e filosofia della scienza (M-FIL/02)
LOGICA MATEMATICA

Corso di laurea FILOSOFIA

Settore Scientifico Disciplinare M-FIL/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2024 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Nessuno

Il corso si propone di offrire un’introduzione ai metodi della logica e del ragionamento scientifico. La prima metà del corso verterà sulla logica, e si introdurranno elementi di base di logica classica, sia proposizionale che del primo ordine.

Si passerà poi alla filosofia della scienza, per cui si presenteranno in maniera sistematica i temi fondamentali del dibattito contemporaneo, integrandoli con letture di testi centrali della storia della disciplina.
 

Capacità di argomentare in maniera rigorosa e competenza nella traduzione tra linguaggio naturale e linguaggi formali. Competenza di base nel formalismo matematico della logica, e capacità di ragionare con i suoi aspetti sintattici e semantici. Conoscenza dei diversi aspetti del metodo scientifico, e degli argomenti fondamentali di dibattito nella filosofia della scienza del ‘900.

Didattica frontale, commento di testi ed esercitazioni.

Prova scritta per la parte di Logica, con discussione orale dei risultati. Si verificherà la conoscenza delle nozioni principali e la capacità di utilizzare i formalismi sintattici e semantici della logica proposizionale e del primo ordine.

Esame orale, per la parte di filosofia della scienza, in cui verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali della disciplina.

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario), 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Logica

 

Introduzione alla logica e all’argomentazione. Rapporto tra linguaggio naturale e linguaggio formale.

Logica proposizionale: semantica e sistemi di deduzione.

Logica del primo ordine: semantica e sistemi di deduzione.

 

Filosofia della Scienza

 

- Il problema della demarcazione e il dibattito sul metodo scientifico: deduzione, induzione e abduzione.

-  L'evoluzione delle teorie scientifiche 

- Introduzione alla probabilità come “logica della scienza”. Il ragionamento statistico e l'approccio Bayesiano nella scienza e nella filosofia della scienza

- Il funzionamento della comunità scientifica. Scienza e società.

 

 

Logica:

 

- D. Palladino, M.Frixione (cura).  Corso di logica. Introduzione elementare al calcolo dei predicati. Carrocci Editore, 2021.


- Dispense fornite dal docente, caricate online sul sito dopo le lezioni.

 

Filosofia della Scienza:

 

- P. Godfrey Smith. Teoria e Realtà. Introduzione alla filosofia della scienza. Raffaello Cortina Editore, 2022

 

- Brani da testi classici di filosofia della scienza, forniti dal docente, e caricati online sul sito del corso.

 

 

Testi opzionali, di consultazione per approfondimenti.

 

Per la logica:

- A. Ciabattoni, A. Asperti. Logica ad Informatica. McGraw-Hill

- M.D’Agostino, H. Hosni. Logica. Idee , metodi e applicazioni in

tre percorsi facili. Einaudi, 2023 (in corso di stampa)

Per la filosofia della scienza di impostazione Bayesiana:

- C. Howson, P. Urbach. Scientific Reasoning: The Bayesian Approach. Open Court, 2006.

Antologia di brani classici di Filosofia della scienza:

- G. Boniolo, M. Dalla Chiara, C. Sinigaglia, G. Giorello, S. Tagliagambe. Filosofia della scienza. Raffaello Cortina Editore, 2002 

 

 

LOGICA MATEMATICA (M-FIL/01)
STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-STO/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 06/03/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso ITALO -TEDESCO (A66)

Nessuno

Il corso si concentrerà sulla storia dell'intelligenza artificiale, e più in generale, dell'idea di modellizzare forme di pensiero e comportamento intelligente tramite metodi computazionali. Si presenteranno le idee fondamentali di diversi metodi e programmi di ricerca all'interno della disciplina, mostrando come le loro alterne fortune siano state determinate da un complesso di fattori, non solo puramente scientifici, ma anche tecnologici e socio-economici. Data l'intrinseca interdisciplinarietà della materia, verranno discusse anche alcune idee fondamentali di scienze correlate, quali in particolare logica, scienze cognitive, teoria della decisione. Gli argomenti trattati includeranno:

 

-  Cenni di storia della logica e della computazione: la logica aristotelica, il "sogno di Leibniz", la logica matematica e le macchine moderne (Boole, Babbage).

-  Alan Turing, l'idea di macchina universale e i suoi limiti.

-  La conferenza di Dartmouth e i pionieri dell' inteligenza artificiale.

- L'idea di intelligenza artificiale simbolica: Ricerca, euristiche e il problema della complessità computazionale

- L'approccio logico: programmazione logica e logiche non-monotone .

- Sistemi esperti e rappresentazione della conoscenza.

- Critiche dell'intelligenza artificiale simbolica.

- Reti Bayesiane: rappresentazione dell' incertezza e della causalità.

- Macchine che apprendono: reti neurali e altri metodi.

- Il paradigma dell'agente intelligente, e i sistemi multi-agente.

- Sviluppi recenti dei metodi di apprendimento automatico. Sfide per il futuro.

Comprensione delle idee fondamentali dell'intelligenza artificiale nel loro sviluppo storico. Capacità di connettere i diversi saperi scientifici con l'analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali

Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) su uno degli articoli classici, o degli altri articoli che il docente proporrà a lezione. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un' argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa.

Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali nello sviluppo della disciplina.  

a.a. 2022-2023: 28 Giugno 2023,  14 Luglio 2023, 12 Settembre 2023, 23 Ottobre 2023

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario), 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Obbligatori

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

- M. Woolridge. The Road to Conscious Machines: The Story of AI. Penguin Books, 2021.

- M. Mitchell.  L'intelligenza artificiale. Una guida per esseri umani pensanti. Einaudi, 2021.

- Un articolo classico a scelta tra: 

    - A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.

    -  Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1–3), pp. 139–159.

   -  McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). Some Philosophical Problems from the standpoint of AI. Machine Intelligence, 4,  pp. 463--502.

 o altre pubblicazioni più recenti proposte dal docente, che verranno indicate online dopo le lezioni.

 

Opzionali, per approfondimenti:

- N. Nillsson . The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Cambridge University Press, 2009.  Disponibile gratuitamente online su questo sito

(Stanford University).

- S. Russell, P. Norvig.  Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.

STORIA DELLA SCIENZA (M-STO/05)
STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-STO/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 06/03/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso ITALO - FRANCESE (A67)

Nessuno

Il corso si concentrerà sulla storia dell'intelligenza artificiale, e più in generale, dell'idea di modellizzare forme di pensiero e comportamento intelligente tramite metodi computazionali. Si presenteranno le idee fondamentali di diversi metodi e programmi di ricerca all'interno della disciplina, mostrando come le loro alterne fortune siano state determinate da un complesso di fattori, non solo puramente scientifici, ma anche tecnologici e socio-economici. Data l'intrinseca interdisciplinarietà della materia, verranno discusse anche alcune idee fondamentali di scienze correlate, quali in particolare logica, scienze cognitive, teoria della decisione. Gli argomenti trattati includeranno:

 

-  Cenni di storia della logica e della computazione: la logica aristotelica, il "sogno di Leibniz", la logica matematica e le macchine moderne (Boole, Babbage).

-  Alan Turing, l'idea di macchina universale e i suoi limiti.

-  La conferenza di Dartmouth e i pionieri dell' inteligenza artificiale.

- L'idea di intelligenza artificiale simbolica: Ricerca, euristiche e il problema della complessità computazionale

- L'approccio logico: programmazione logica e logiche non-monotone .

- Sistemi esperti e rappresentazione della conoscenza.

- Critiche dell'intelligenza artificiale simbolica.

- Reti Bayesiane: rappresentazione dell' incertezza e della causalità.

- Macchine che apprendono: reti neurali e altri metodi.

- Il paradigma dell'agente intelligente, e i sistemi multi-agente.

- Sviluppi recenti dei metodi di apprendimento automatico. Sfide per il futuro.

Comprensione delle idee fondamentali dell'intelligenza artificiale nel loro sviluppo storico. Capacità di connettere i diversi saperi scientifici con l'analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali

Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) su uno degli articoli classici, o degli altri articoli che il docente proporrà a lezione. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un' argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa.

Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali nello sviluppo della disciplina.  

a.a. 2022-2023: 28 Giugno 2023,  14 Luglio 2023, 12 Settembre 2023, 23 Ottobre 2023

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario, 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Obbligatori

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

- M. Woolridge. The Road to Conscious Machines: The Story of AI. Penguin Books, 2021.

- M. Mitchell.  L'intelligenza artificiale. Una guida per esseri umani pensanti. Einaudi, 2021.

- Un articolo classico a scelta tra: 

    - A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.

    -  Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1–3), pp. 139–159.

   -  McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). Some Philosophical Problems from the standpoint of AI. Machine Intelligence, 4,  pp. 463--502.

 o altre pubblicazioni più recenti proposte dal docente, che verranno indicate online dopo le lezioni.

 

Opzionali, per approfondimenti:

- N. Nillsson . The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Cambridge University Press, 2009.  Disponibile gratuitamente online su questo sito

(Stanford University).

- S. Russell, P. Norvig.  Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.

 

STORIA DELLA SCIENZA (M-STO/05)
STORIA DELLA SCIENZA

Corso di laurea SCIENZE FILOSOFICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-STO/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 06/03/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO CLASSICO (999)

Nessuno

Il corso si concentrerà sulla storia dell'intelligenza artificiale, e più in generale, dell'idea di modellizzare forme di pensiero e comportamento intelligente tramite metodi computazionali. Si presenteranno le idee fondamentali di diversi metodi e programmi di ricerca all'interno della disciplina, mostrando come le loro alterne fortune siano state determinate da un complesso di fattori, non solo puramente scientifici, ma anche tecnologici e socio-economici. Data l'intrinseca interdisciplinarietà della materia, verranno discusse anche alcune idee fondamentali di scienze correlate, quali in particolare logica, scienze cognitive, teoria della decisione. Gli argomenti trattati includeranno:

 

-  Cenni di storia della logica e della computazione: la logica aristotelica, il "sogno di Leibniz", la logica matematica e le macchine moderne (Boole, Babbage).

-  Alan Turing, l'idea di macchina universale e i suoi limiti.

-  La conferenza di Dartmouth e i pionieri dell' inteligenza artificiale.

- L'idea di intelligenza artificiale simbolica: Ricerca, euristiche e il problema della complessità computazionale

- L'approccio logico: programmazione logica e logiche non-monotone .

- Sistemi esperti e rappresentazione della conoscenza.

- Critiche dell'intelligenza artificiale simbolica.

- Reti Bayesiane: rappresentazione dell' incertezza e della causalità.

- Macchine che apprendono: reti neurali e altri metodi.

- Il paradigma dell'agente intelligente, e i sistemi multi-agente.

- Sviluppi recenti dei metodi di apprendimento automatico. Sfide per il futuro.

Comprensione delle idee fondamentali dell'intelligenza artificiale nel loro sviluppo storico. Capacità di connettere i diversi saperi scientifici con l'analisi filosofica. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.

Lezioni frontali

Gli studenti dovranno produrre un breve elaborato scritto (max 6 pagine, pt.12) su uno degli articoli classici, o degli altri articoli che il docente proporrà a lezione. E' richiesta al minimo una breve sintesi del contenuto dell'articolo scelto, e, preferibilmente, un' argomentazione critica e/o un confronto con altri temi trattati nel corso di studio. Verrà valutata l'accuratezza e la capacità di sintesi nel riportare il contenuto dell'articolo, l'organizzazione del materiale, l'utilizzo della corretta terminologia, l'originalità e la coerenza argomentativa.

Nell'esame orale si partirà dalla discussione dell'elaborato scritto e si verificherà poi la conoscenza degli altri argomenti del corso. Verrà valutata la capacità argomentativa ed espositiva, e la conoscenza dei metodi e delle idee fondamentali nello sviluppo della disciplina.  

a.a. 2022-2023: 28 Giugno 2023,  14 Luglio 2023, 12 Settembre 2023, 23 Ottobre 2023

a.a. 2023-2024:  19 dicembre 2023, 30 gennaio 2024,  2 aprile 2024, 14 maggio 2024 (straordinario), 25 giugno 2024, 23 luglio 2024, 10 settembre 2024,  22 ottobre 2024 (straordinario)  

Obbligatori

- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.

- M. Woolridge. The Road to Conscious Machines: The Story of AI. Penguin Books, 2021.

- M. Mitchell.  L'intelligenza artificiale. Una guida per esseri umani pensanti. Einaudi, 2021.

- Un articolo classico a scelta tra: 

    - A. Turing. (1950). Macchine Calcolatrici e Intelligenza. In G. Lolli (a cura di). Intelligenza Meccanica, Bollati e Boringhieri, 1994, pp.121-157.

    -  Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1–3), pp. 139–159.

   -  McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). Some Philosophical Problems from the standpoint of AI. Machine Intelligence, 4,  pp. 463--502.

 o altre pubblicazioni più recenti proposte dal docente, che verranno indicate online dopo le lezioni.

 

Opzionali, per approfondimenti:

- N. Nillsson . The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Cambridge University Press, 2009.  Disponibile gratuitamente online su questo sito

(Stanford University).

- S. Russell, P. Norvig.  Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.

STORIA DELLA SCIENZA (M-STO/05)