TORINO – Ogni giorno, algoritmi sempre più sofisticati rendono immediate le nostre interazioni con le macchine che però, nella percezione comune, svolgono solo compiti banali e ripetitivi e non sono certo capaci di pensare.
Ma negli ultimi anni si sono fatti strada programmi e sistemi esperti in grado di compiere ben altre imprese: non solo prendono decisioni in situazioni complesse, ma dimostrano autonomamente teoremi matematici, prevedono la forma delle proteine e si destreggiano in situazioni che pensavamo risolubili solo con la nostra inimitabile intelligenza.
È ragionevole pensare che ciò avrà conseguenze non solo sulla vita quotidiana, ma anche sul modo di fare scienza, forse sull’idea stessa di scienza. Con quali implicazioni tecnologiche, epistemiche ed etiche? Giovedì 20 gennaio, in diretta streaming su www.giovediscienza.it cercheremo risposte nel dialogo tra un fisico esperto di intelligenza artificiale e machine learning e un filosofo della scienza.
I RELATORI:
Vincenzo Crupi
Vincenzo Crupi è professore di Logica e Filosofia della Scienza all’Università di Torino. Ha studiato e lavorato in diverse sedi in Italia e all’estero, fra cui Londra, Marsiglia, Venezia e Monaco di Baviera. Ha diretto per molti anni il Centro Interdipartimentale di Logica, Linguaggio e Cognizione dell’Università di Torino. La razionalità umana, le sue forme e i suoi limiti rientrano fra i temi centrali della sua attività di ricerca, spesso condotta in contesti interdisciplinari, soprattutto in collaborazione con psicologi sperimentali e medici.
Riccardo Zecchina
Riccardo Zecchina è professore di Fisica Teorica presso il Dipartimento di Computing Sciences dell’Università Bocconi di Milano. Ha conseguito il dottorato in Fisica presso l’Università di Torino e ha collaborato con Tullio Regge. In seguito è stato Research Scientist presso l’International Centre for Theoretical Physics e professore ordinario di Fisica Teorica al Politecnico di Torino. È stato più volte visiting scientist presso Microsoft Research (a Redmond e Cambridge MA) e il Laboratorio di Fisica Teorica e Modelli Statistici (LPTMS) dell’Università di Paris-Sud. I suoi attuali interessi di ricerca riguardano l’interfaccia tra fisica statistica, informatica e machine learning. Nel 2016 ha ricevuto (con M. Mezard e G. Parisi) il Lars Onsager Prize della American Physical Society. Attualmente, è direttore di ricerca dello European Laboratory for Learning and Intelligent Systems e dirige il corso di laurea “Mathematical and Computing Sciences for Artificial Intelligence” all’Università Bocconi.
Ufficio stampa MAYBE
