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Conviviamo da sempre con realtà che comprendiamo solo in parte. Ora stiamo costruendo sistemi che possono superarci in alcune capacità cognitive e prendere decisioni. Questo rende molto più delicata la domanda su chi mantiene il controllo.

Da un cartellone pubblicitario nasce una riflessione sul futuro dell'intelligenza artificiale nell'educazione e in tutti gli aspetti della vita quotidiana dei bambini e delle famiglie.

La vera intelligenza non consiste solo nel trovare una risposta, ma anche nel riconoscere quando non la si conosce. Vale per gli esseri umani. E sempre più anche per l'intelligenza artificiale.

Per molti anni il dibattito sull’intelligenza artificiale è ruotato attorno a una domanda quasi filosofica: le macchine pensano davvero? Oggi, però, la questione più urgente è un’altra: che cosa accade quando sistemi artificiali diventano capaci di superare gli esseri umani in un numero crescente di attività cognitive?

Si tratta dei world model: sistemi capaci di costruire un modello del mondo che li circonda, strutture interne che rappresentino come le cose funzionano, come evolvono nel tempo e quali conseguenze possono avere determinate azioni.

I sistemi di intelligenza artificiale generativa stanno cambiano il modo in cui troviamo le cose sul web. Come si fa a essere trovati adesso?

L’IA neuro-simbolica combina la capacità di apprendere dai dati, tipico dei modelli neurali, e il rigore logico e inferenziale delle rappresentazioni simboliche.

Che ruolo ha la follia nella progettazione di sistemi di IA? Lo spiega Luca Oneto in questo articolo illuminante sia sulle macchine che sull'intelligenza umana.

Nello studio delle proteine è intervenuta un'azienda di intelligenza artificiale: Google DeepMind. Il suo modello di IA, AlphaFold, ha rivoluzionato il settore ed è usata da milioni di scienziati in tutto il mondo. Si tratta di un risultato così rivoluzionario da essere valso ai suoi creatori il Premio Nobel per la Chimica 2024.

La ricerca scientifica è da sempre un processo complesso e laborioso, che richiede anni, l’IA sta cambiando il modo in cui la scienza viene condotta. Per esempio, Google DeepMind ha recentemente annunciato lo sviluppo di un innovativo sistema di IA denominato "AI Co-Scientist", progettato per affiancare i ricercatori nell’esplorazione di nuove ipotesi scientifiche e nell’accelerazione del processo di scoperta.

Per capire meglio perché potrebbero emergere IA fuori controllo e cosa significa, occorre comprendere il cambiamento in atto nel mondo dell’intelligenza artificiale con il passaggio dagli strumenti classici ai moderni agenti intelligenti.

Quali sono gli impatti a lungo termine dell'IA sulla società e sugli individui? Proviamo a rispondere adottando una prospettiva storica per comprendere meglio le implicazioni future.

Introducendo l'AI Act, l'UE mira a diventare leader mondiale nella regolamentazione dell'IA, come ha fatto con il il Data Act o il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).

Ci eravamo sbagliati. L’uomo ha smesso di insegnare alle macchine e loro hanno iniziato a imparare.

Ognuno di noi, in base alla propria formazione, esperienza di vita e sensibilità, si pone diverse domande sull'Intelligenza Artificiale.

L'allineamento dell'intelligenza artificiale con gli obiettivi e i valori umani è una sfida impegnativa ma essenziale. Richiede un approccio multidisciplinare che integri competenze tecniche, etiche e sociali.

Gli effetti dell'intelligenza artificiale nel mondo reale: il futuro del mercato del lavoro, le possibili disuguaglianze e le possibili soluzioni.

L'evoluzione dell'intelligenza artificiale moderna rappresenta un incredibile salto tecnologico, ottenuto grazie all'adozione di una "scorciatoia" rivoluzionaria. Questa scorciatoia ha permesso dell'intelligenza artificiale di raggiungere traguardi un tempo ritenuti irraggiungibili. Tuttavia, ogni scorciatoia ha un prezzo.

I modelli di AI non possiedono una reale comprensione nel senso umano del termine: ma trovano un modello previsionale in base a un'infinità di dati senza aver compreso nulla del fenomeno che stanno modellando.

Storicamente esistono due principali approcci all'intelligenza artificiale: il primo basato sulla comprensione, pensiero lento; il secondo è quello basato sulla correlazione, pensiero veloce.