SALA LE CISTERNE DI PALAZZO DUCALE
PALAZZO DUCALE – PIAZZA MATTEOTTI – GENOVA
24 Settembre 2019, ore 17:15
Durante gli ultimi anni la comunicazione main stream ha sottolineato l’importanza e la straordinaria crescita dell’Intelligenza Artificiale, utilizzando questo termine in modo generale, senza alcun approfondimento sui diversi approcci che possono essere utilizzati nei diversi ambiti applicativi.
Gli interventi dei due relatori sono finalizzati a mettere in luce alcune differenze importanti tra tecnologie diverse, mettendo a confronto tecnologie black box organizzate in ecosistemi, in cui non è chiaro come gli strumenti arrivino a risolvere i problemi, e sistemi trasparenti, in cui, invece, la tecnologia mostra l’insieme delle regole applicate.
17:15 – Registrazione dei partecipanti
17:30 – Saluti
Andrea Favati – Presidente CTI Liguria
Introduzione Interventi
Enrico Reboscio Dotvocal
17:45 – Trasformazione Digitale e Machine Learning
Paolo Dell’Aversana – Manager
18:45 – Explanable A.I.: un valido aiuto per le decisioni
Marco Muselli
19:15 – Aperitivo e Networking
I RELATORI – GLI INTERVENTI
Trasformazine Digitale e Machine Learning
Paolo Dell’Aversana – Manager
La mente di homo sapiens sta sperimentando una nuova esplosiva evoluzione attraverso la sua inarrestabile “espansione artificiale”.
Ma cosa vuol dire davvero “mente artificiale”? Quali sono le effettive potenzialità del Machine Learning e delle “Deep Neural Networks”, e quali sono invece i falsi miti da sfatare? Quanto la tecnologia è in grado di emulare, riprodurre, assistere l’uomo nelle sue attività cognitive e pratiche? Quali sono le prerogative della mente naturale che non possono, al momento, essere sostituite da nessun tipo di algoritmo?
Partendo dalla sua esperienza sul campo, Paolo Dell’Aversana proporrà queste difficili questioni. Comincerà con l’introdurre, sinteticamente, i fondamenti delle nuove tecniche di Machine Learning, soprattutto attraverso esempi concreti. Mostrerà come l’efficacia di queste tecniche aumenta a dismisura quando gli algoritmi di Data Science e Machine Learning vengono concatenati e integrati all’interno di un vero e proprio ecosistema di analisi e calcolo. Attraverso esempi reali, apparirà chiaro come non è il singolo algoritmo a risolvere difficili problemi di classificazione o di predizione, quanto piuttosto complessi work flow di librerie di calcolo collegate tra loro.
Al di là degli aspetti meramente tecnici, l’obiettivo della presentazione è soprattutto quello di contribuire al dibattito sulle relazioni complesse tra le nuove tecnologie di intelligenza artificiale e le scienze del cervello, l’epistemologia e le discipline umanistiche.
Lo scopo finale della presentazione è, quindi, proporre e condividere un nuovo modello di conoscenza, basato sul concetto di “Umanesimo Tecnologico” e di “Human-Machine Learning”. Secondo questa impostazione, la mente artificiale è importante, ma di certo non sufficiente per lo sviluppo della conoscenza. Essa rappresenta uno strumento attraverso cui potenziare abilità e attitudini che restano intrinsecamente umane.
Explainable AI: un valido aiuto per le decisioni
Marco Muselli
Negli ultimi anni si è assistito ad un’esplosione di interesse nei confronti dell’Artificial Intelligence (AI) e più specificamente del Machine Learning (ML), che persegue l’obiettivo, centrale per l’AI, di emulare il ragionamento (induttivo) proprio del cervello umano. Nonostante i risultati ottenuti grazie alle tecniche più innovative (ad es. Deep Learning) siano molto promettenti, il loro impiego nei processi decisionali è fortemente limitato dall’impossibilità di comprendere le motivazioni in base alle quali il modello (black-box) di ML effettua le sue scelte. La branca dell’explainable AI ha lo scopo di ovviare a questo problema realizzando sistemi clear-box, capaci di consentire la cooperazione tra l’uomo, che solo conosce la semantica del dato, e la macchina.
Il presente intervento analizzerà gli attuali sviluppi dell’explainable AI focalizzandosi sugli aspetti applicativi che lo rendono vantaggioso rispetto alle tecniche di AI più consolidate.
Si prega di confermare la partecipazione all’evento, scrivendo a: [email protected]
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