AI-Talks: Caso-Caos-Cosa: come l’Artista artificiale scolpisce il rumore / La complessità delle macchine intelligenti

di AI2S
in collaborazione con Università degli Studi di Trieste
speakers Eric Medvet, Francesco Giacomarra

AI-Talks è una serie di appuntamenti organizzati da AI2S, in collaborazione con l’Università degli Studi di Trieste che ha l’obiettivo di portare sul suolo triestino le tematiche legate all’Intelligenza Artificiale. Durante ogni serata avremo la fortuna di ospitare 2 brillanti ricercatori e professori che ci accompagneranno in questo settore in continua evoluzione. Ogni ospite porterà con sé una presentazione della durata di circa 50 minuti, con la possibilità di rispondere a dubbi e considerazioni del pubblico alla fine dell’intervento.

Per partecipare all’evento è necessario prenotarsi. Si consiglia di arrivare 15 minuti prima dell’inizio dell’evento.

Caso-Caos-Cosa: come l’Artista artificiale scolpisce il rumore
a cura di Francesco Giacomarra

I cosiddetti modelli generativi stanno diventando sempre più sofisticati, e i loro risultati hanno recentemente sorpreso il mondo intero. In questo intervento si cercherà di ragionare sul meccanismo di apprendimento di questi modelli, riflettendo da un lato sulla loro formulazione teorica e dall’altro sulle possibili analogie con l’apprendimento umano. Verrà poi discussa la possibilità che questi modelli siano effettivamente “creativi” e non semplici imitatori (con riferimento anche ad alcuni implicazioni etiche), mettendo in luce come la definizione stessa di creatività, anche per noi esseri umani, sia oltremodo complessa.

Francesco Giacomarra è un dottorando in Applied Data Science and Artificial Intelligence presso l’Università degli Studi di Trieste; il suo lavoro consiste nello sviluppare e applicare modelli di Machine Learning Probabilistico nell’ambito dei Gemelli Digitali; durante la triennale e magistrale ha approfondito le sue conoscenze in modellazione probabilistica che ha poi applicato a diversi settori, come la Psicologia, la Finanza e l’Ingegneria Energetica.

La complessità delle macchine intelligenti
a cura di Eric Medvet

L’umanità ha da sempre cercato di delegare ad “altri” i compiti faticosi, ripetitivi o pericolosi. Inizialmente costruendo macchine per processare la materia, passando poi a macchine che processano informazione. Diventando via via più complesse, queste macchine iniziano ad esibire dei “comportamenti” che non sempre sono facili da spiegare. Inoltre, per scelta dell’umanità, sono sempre più autonome. Quanto questa autonomia le rende indipendenti, responsabili, intelligenti? In questo intervento non si darà una risposta, ma si vedrà come il confine tra la risposta positiva e negativa a queste domande non è poi così netto e facile da individuare.

Eric Medvet è Associate Professor in Computer Engineering presso l’Università degli Studi di Trieste, è a capo di 2 laboratori di ricerca: l’Evolutionary Robotics and Artificial Life Lab e il Machine Learning Lab dove si occupa di Machine Learning, Algoritmi Genetici e Robotica Evoluzionistica.

Ingresso a offerta libera

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