Rete Bibliotecaria della Provincia di Como

Abstract: Oggi le scienze della mente sono divise tra due paradigmi contrapposti: sulla base dell'analogia tra mente e computer, il primo paradigma concepisce la mente come una macchina manipolatrice di simboli, ignorando il sistema nervoso e tutto il corpo nella loro fisicità; il secondo paradigma ritiene che la mente possa essere compresa solo attraverso modelli interpretativi direttamente ispirati alla fisicità del sistema nervoso e del corpo. L'autore descrive una serie di simulazioni che mostrano in che modo i modelli proposti consentono di studiare capacità cognitive più complesse per arrivare all'evoluzione culturale e tecnologica e all'organizzazione economico-politica delle società umane.

Abstract: Un classico nell'ambito della letteratura sull'intelligenza artificiale, apprezzato per la sua

Abstract: Come può un robot riuscire a portare a termine un compito in modo autonomo, senza l'intervento dell'uomo? Quale tipo di capacità deve possedere? Può sviluppare tali competenze attraverso un processo di apprendimento? Che relazione c'è tra un robot autonomo e un organismo naturale? Quali sono le nuove frontiere della robotica? Il testo, nel rispondere a questi interrogativi, analizza una serie di robot autonomi in grado di svolgere compiti quali riconoscere e afferrare oggetti, navigare verso un obiettivo e cooperare e comunicare con altri robot.

Abstract: Capire la mente umana è una delle sfide più impegnative e affascinanti di sempre, una sfida che corre però il rischio di scontrarsi con la complessità di un oggetto di studio che non può essere rinchiuso dentro la rigida gabbia di un'unica disciplina. La nuova scienza della mente di cui parla Domenico Parisi nasce dall'esigenza di superare le separazioni che ci sono tra le diverse scienze dell'uomo, e tra queste e le scienze della natura, e di esplorare quello che si trova sotto (nel corpo, nel cervello, nelle cellule e nelle molecole) e sopra la mente (nella società, nella cultura, nella storia). Il metodo proposto è quello delle simulazioni con il computer, che non solo spiegano la realtà ma la ricreano, rendono più chiare e meccaniche le nostre teorie e costituiscono una lingua comune parlata da tutte le discipline. Il volume ripercorre il cammino che ha portato l'autore ad accettare la sfida di una nuova scienza che può, e deve essere, la psicologia del futuro.

Abstract: Le reti neurali artificali sono al centro di un nuovo settore scientifico in rapida espansione. Esse costituiscono una famiglia di sistemi di intelligenza artificiale i cui meccanismi di funzionamento si ispirano ai circuiti nervosi biologici. L'elemento fondamentale che le caratterizza, infatti, è la capacità di apprendere un compito in base all'esperienza, modificando la propria struttura interna in funzione delle esigenze ambientali. Questa proprietà ha reso le reti neurali protagoniste di una grande rivoluzione nel modo di concepire e studiare la mente, nonché nella realizzazione di sistemi di intelligenza artificiali.

Abstract: Che cos'è la scienza cognitiva e quale contributo sta dando alla comprensione della mente degli uomini e degli animali. Nel libro, la nascita e la maturazione di questo programma di ricerca e le coordinate essenziali per orientarsi nei suoi più recenti sviluppi. William Bechtel insegna presso il Dipartimento di Filosfia dell'Università della California a San Diego e dirige la rivista Philosophical Psychology. Adele Abrahamsen insegna presso il Dipartimento di psicologia dell'Università di Washington. George Graham insegna presso il Dipartimento di Filosofia dell'Università di Wake Forest.

Abstract: Verso la metà degli anni '50 la cibernetica di Wiener, Turing e von Neumann lasciava il campo all'IA, l'intelligenza artificiale. Ai saggi dei padri della cibernetica, si affiancano qui i fondamentali contributi di Simon, Samuel, McCarthy e Minsky, i fondatori dell'IA, che ne illustrano le prime realizzazioni e la portata nell'ambito dei problemi della filosofia della mente. I temi trattati coprono un arco temporale che va dagli anni a cavallo della seconda guerra mondiale alla fine degli anni '60, con aggiornamenti critici dei curatori sui successivi sviluppi dell'IA e i suoi rapporti con le discipline psicologiche nonché sulla recente ripresa delle ricerche nel campo delle reti neurali e del connessionismo.

Abstract: Riusciremo mai a costruire la copia perfetta dell'uomo? Fino a dove potrà arrivare l'intelligenza delle macchine? Letteratura, cinema e scienza ci hanno proposto molti futuri possibili: quale si realizzare?

Abstract: Miguel Benasayag, il filosofo e psicanalista di origine argentina che ci ha insegnato a difen­derci dalle ‘passioni tristi’ alimentate dalla no­stra società, in questo libro-intervista con Régis Meyran ci mette in guardia dal rischio che siano gli algoritmi dei Big Data a guidare le nostre de­mocrazie. Nella vita di tutti i giorni siamo ormai messi continuamente a confronto con le ‘macchine’, in una interazione non più cancellabile con le nuove tecnologie: dall’uso del Gps per i nostri viaggi all’immersione ludica nella realtà vir­tuale, dalle relazioni personali mediate dai so­cial network al controllo costante delle nostre azioni e dei nostri comportamenti su internet. E il punto non è tanto rifiutare questa ‘ibridazio­ne’ ormai avvenuta, ma sapere come esistere in quanto umani in un tale mondo, fare in modo che, sia pure nell’integrazione utile con l’intelli­genza artificiale, non vengano meno le partico­larità del vivente, il suo essere imprevedibile e libero, irriducibile a una somma di informazioni, ai parametri della pura efficienza e della perfor­mance. Se questo vale sul piano individuale, è altrettan­to importante prendere coscienza dell’impatto che il mondo digitale e algoritmico esercita sul­le società. Stimolato da domande che tutti noi vorremmo porgli, Benasayag fa qui emergere chiaramente come anche le decisioni rilevan­ti a livello sociale, politico ed economico sono oggi legate alla logica lineare delle macchine, affidate ai calcoli e alla raccolta abnorme dei dati, alla gestione pseudo-razionale di un rap­porto causa-effetto che non tiene conto della complessità dei ‘corpi’ individuali e sociali e che insidia mortalmente le nostre democrazie. Fino all’ultimo interrogativo: in questo contesto inedito e oscuro, è possibile un agire che assu­ma la sfida di proteggere il vivente, la cultura, la buona politica? Più che una ricetta infallibile, Benasayag propone un percorso, un itinerario di riappropriazione creativa del rapporto con l’arti­ficiale, un insieme di ‘soluzioni singolari’ di pic­cole dimensioni e grandissimo impatto umano, qui e ora, capaci di costruire esperienze e prati­che di ibridazione con la tecnica che rispettino il vivente e la sua libertà.

Abstract: I progressi della scienza e della tecnologia negli ultimi decenni sono stati sorprendenti e pervasivi: da un lato, oggi abbiamo macchine che sequenziano il DNA, prevedono il cambiamento climatico e possono intrattenere una conversazione come farebbe una persona in carne e ossa; dall’altro, il tempo che intercorre fra una scoperta scientifica e la sua applicazione tecnologica sembra accorciarsi sempre di più. Viviamo in un mondo in cui pare che l’ignoranza sia ormai destinata a sparire, almeno l’ignoranza artificiale: le macchine sembrano poterci aiutare a risolvere ogni problema e comprendere qualsiasi cosa. Ma è proprio così? Siamo sicuri che non ci siano cose che anche le macchine ignoreranno per sempre? E che relazione intercorre tra questa ignoranza artificiale e la ben nota e proverbiale ignoranza umana? Questo libro ripercorre le vicende scientifiche che hanno portato ai prodigi artificiali e digitali che ci circondano, prova a dare senso a termini come “casualità”, “informazione”, “complessità” e ci porta a scoprire quello che le macchine non possono e non potranno mai sapere.

Abstract: In questo libro, Kurzweil racconta i passi avanti verso la singolarità, prevede che le AI raggiungeranno il livello umano entro il 2029 e che nel prossimo futuro l'umanità cambierà in maniera radicale. Si parla di intervenire sulla materia a livello atomico attraverso nanobot, di rallentare l'invecchiamento ed estendere la vita oltre il limite di 120 anni, di potenziare la mente collegando i nostri cervelli a computer in cloud, di utilizzare gli sviluppi esponenziali della tecnologia per la creazione di energie rinnovabili e per ridurre povertà e violenza. Il quadro non è però privo di critica e trovano spazio argomenti controversi come l'impatto dell'AI sull'occupazione, la sicurezza delle auto autonome e la tecnologia afterlife, che mira a far rivivere virtualmente persone decedute attraverso una combinazione di dati e DNA.

Abstract: Le macchine prendono da tempo decisioni che impattano sulle nostre vite: approvano prestiti ipotecari, determinano se un tumore è maligno, influenzano gli sviluppi e le scoperte in chimica, biologia e fisica. Negli ultimi tempi, con l'entrata in scena delle cosiddette AI generative come ChatGPT, la loro importanza è cresciuta ancora. La rivoluzione dell'intelligenza artificiale non si arresta e per questo è necessario comprenderne capacità e limiti, indagandone le basi. Dietro alle macchine intelligenti ci sono idee matematiche relativamente semplici, alcune delle quali risalgono a secoli fa, per esempio l'algebra lineare e il calcolo. Ma ci sono voluti la nascita e il progresso dell'informatica e la crescita esponenziale della potenza di calcolo dei computer per innescare lo sviluppo dell'AI che conosciamo oggi. In questo libro illuminante, Anil Ananthaswamy spiega la matematica che permette alla macchine di imparare, suggerendo al contempo intriganti collegamenti tra intelligenza artificiale e umana: e se la matematica fosse la chiave di lettura per entrambe?

Abstract: Grazie all’IA i computer sono capaci di insegnare a se stessi e stanno diventando così intelligenti che a volte sembra di interagire con un essere umano più che con una macchina. Uno spunto di dibattito su cosa comporta questa nuova tecnologia.

Abstract: L'idea che una macchina arrivi a possedere una coscienza (o qualcosa di vagamente simile) sembra assurda e quasi eretica. Coloro che ne hanno ipotizzato la fattibilità sono spesso tacciati di sensazionalismo, arroganza e addirittura d'ignorare i più comuni principi filosofici. Ma se potessimo definire con certezza che cos'è la coscienza, i limiti di questo dibattito diventerebbero più chiari e non si pretenderebbe di valutare un problema scientifico con i parametri della filosofia. In questo saggio Aleksander, studioso esperto nel campo dell'intelligenza artificiale, cerca di rendere accessibili a tutti i termini della questione e di definire nel modo più rigoroso la coscienza.

Abstract: Nell’era delle “macchine pensanti” questo volume, strutturato in quattro sezioni, sottolinea l’importanza di un approccio attivo e generativo all’Intelligenza Artificiale nell’educazione e nella didattica, trasformandola da semplice dispensatrice di informazioni a partner di apprendimento. La prima sezione enfatizza l’uso dell’AI come strumento di “Attivazione Intelligente” e non come un sostituto delle capacità umane, mettendo in guardia dal rischio di un uso passivo della tecnologia, adottando invece una didattica di tipo STEAM e presentando l’AI come una tecnologia relazionale che, al pari della didattica, generi conoscenza. La seconda si concentra sul ruolo del docente e su come l’AI possa sostenerlo nelle dimensioni chiave dell’insegnamento: progettare, erogare (ovvero spiegare, ricercare, personalizzare, creare), gestire e valutare i processi didattici e formativi. Viene proposto il format di pianificazione didattica “Cuore Mani Testa” e il framework di prompting delle 6C. La terza, la più ricca e immediatamente spendibile, esplora l’utilizzo dell’AI in specifiche discipline, offrendo esempi concreti di Lesson Plan per diverse materie. La quarta prefigura le applicazioni dell’AI nel back office della scuola, ovvero negli aspetti organizzativi e amministrativi. L’obiettivo non è replicare l’insegnante, ma fornirgli strumenti per integrare l’AI nel suo lavoro in modo consapevole ed efficace, attraverso una rassegna di esempi molto concreti, preceduti da riflessioni approfondite ma sempre agganciate ai contesti reali. La sfida per gli insegnanti è diventare “prompt engineer didattici”, ovvero esperti non di programmazione, ma dell’uso intelligentemente umano dell’intelligenza delle macchine.