- Humanities
- Master's Degree in PHILOSOPHICAL SCIENCES
- EPISTEMOLOGY AND LOGIC OF INFORMATION
EPISTEMOLOGY AND LOGIC OF INFORMATION
- Teaching in italian
- EPISTEMOLOGIA E LOGICA DELL'INFORMAZIONE
- Teaching
- EPISTEMOLOGY AND LOGIC OF INFORMATION
- Subject area
- M-FIL/02
- Reference degree course
- PHILOSOPHICAL SCIENCES
- Course type
- Master's Degree
- Credits
- 12.0
- Teaching hours
- Frontal Hours: 60.0
- Academic year
- 2025/2026
- Year taught
- 2026/2027
- Course year
- 2
- Language
- ITALIAN
- Curriculum
- CLASSICO
Teaching description
Nessuno
Il corso introdurrà alcuni importanti metodi utilizzati nell'ambito dell' intelligenza artificiale, analizzandone le implicazioni filosofiche.
Comprensione delle idee fondamentali e dei metodi dell'intelligenza artificiale. Capacità di connettere metodi formali e risvolti filosofici. Capacità di valutare criticamente le prospettive e i rischi dell'intelligenza artificiale.
Lezioni frontali. Commento e dibattito su articoli di ricerca. Presentazioni degli studenti con guida e commento del docente.
Oltre all’esame orale, gli studenti dovranno preparare una presentazione per la classe di circa 30 minuti, a partire da uno degli articoli a scelta. 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. E' richiesta la preparazione di slides e/o di un testo a supporto della presentazione.
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. Studenti non frequentanti possono sostituire alla presentazione la stesura di un saggio di circa 6 pagine (pt.12).
L’esame orale verificherà 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. Il voto complessivo terrà conto della presentazione (40%) e dell'esame finale orale (60%).
Da definire, le date e la commissione d'esame saranno disponibile sul sito dell'insegnamento
-Storia dell'intelligenza artificiale e della nozione di computazione.
- Automi e linguaggi. Turing e l'idea di macchina universale. L'architettura di Von Neumann e le macchine a registri. L'idea di livello di astrazione.
- Il test di Turing e il dibattito su natura e test dell'intelligenza (Turing, Block, Searle). La complessità computazionale e i suoi risvolti filosofici.
- L 'AI simbolica e l'intelligenza come ricerca euristica (Simon&Newell).
-Il modello di agente intelligente: probabilità e teoria della decisione.
- L'idea di apprendimento dai dati. Gli sviluppi recenti dell'intelligenza artificiale generativa e i suoi problemi etici ed epistemologici.
- Dispense fornite dal docente, caricate online dopo le lezioni.
- Un testo a scelta, tra :
- Michael Wooldridge. The Road to Conscious Machines. Penguin Books, 2021.
- D. Andler. Il duplice enigma. Einaudi, 2024
- M. Mitchell. L'Intelligenza Artificiale. Una guida per esseri umani pensanti. Einaudi, 2022.
- Un articolo di ricerca a scelta, su cui preparare una presentazione (vedi "Modalità d'esame"), dalla raccolta Mind Design III (fornita dal docente), che raccoglie testi classici tra intelligenza artificiale e filosofia della mente. Altri articoli di ricerca sul tema sono concordabili col docente.
Altri testi opzionali, per approfondire:
- S. Russell, P. Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Pearson, 2021.
- John Haugeland (ed.), Mind design III, MIT press, 2023.
- Damiano Cantone (ed.), La filosofia degli automi, Mimesis, 2022.
Semester
Exam type
Optional - Characterizing
Type of assessment
Oral - Final grade
Course timetable
https://easyroom.unisalento.it/Orario