Il termine “Artificial Intelligence” (AI) ha ormai profondamente permeato il dibattito pubblico, al punto che ormai è diventato difficile riuscire a districarsi sulle potenzialità e i rischi di questa tecnologia, complice anche il suo rapido evolversi. In questa puntata introduttiva della rubrica di AI cerchiamo di fare un po’ di chiarezza, delineando innanzitutto l’evoluzione storica di questa tecnologia. In seguito, discutiamo più in dettaglio di alcuni modelli che hanno avuto più successo recentemente, ovvero quelle tecniche che vanno sotto il nome generale di Machine Learning (ML), come le reti neurali e gli alberi decisionali.
Con Luca Mariot, Alessandra Russo, Marco Ardemagni e Fabio Stefanini.
Capitoli:
0:00 Introduzione e presentazione della rubrica
5:29 Cos'è l'AI?
8:00 Gli albori dell'AI all'inizio del 20° secolo
10:14 Anni '40: Il contributo della cibernetica
13:00 Il concetto di feedback dalla cibernetica all'AI
21:27 I primi modelli di reti neurali
24:05 Anni '50: Test di Turing e Dartmouth workshop
28:46 Come nasce il termine "artificial intelligence", AI forte ed AI debole
32:40 L'intuizione neuroscientifica dietro alle reti neurali
39:16 Trade-off sull'uso dell'AI in ambito militare
44:05 Dov'è memorizzato l'"apprendimento" in una rete neurale?
52:20 Anni '60: Limiti dei percettroni e primo inverno dell'AI
57:00 Anni '70: La nascita dei sistemi esperti
59:20 I problemi della traduzione automatica
1:08:40 Anni '80: Boom dei sistemi esperti e secondo inverno dell'AI
1:12:03 Anni '90: L'innovazione dei motori di ricerca
1:15:49 Valore strategico delle tecnologie di AI
1:17:53 Q&A e conclusione
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