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

Teaching program is provisional and may be subject to changes

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

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