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DESCRIPTION:La giornata introduce l’intelligenza artificiale come un insiem
 e articolato di tecniche\, modelli e paradigmi\, fornendo ai partecipanti 
 le coordinate necessarie per comprenderne principi\, potenzialità e limiti
 . Attraverso una prospettiva storica e tecnologica\, sono esaminate le pri
 ncipali tappe dell’evoluzione dell’IA: dai primi sistemi simbolici all’app
 rendimento automatico\, dagli “inverni dell’IA” alla recente accelerazione
  resa possibile dalla disponibilità di grandi quantità di dati\, dalla cre
 scita della capacità di calcolo e dall’affermazione dell’IA generativa.Un’
 attenzione particolare è dedicata alla pluralità degli approcci che compon
 gono il campo dell’IA. Percezione\, apprendimento automatico\, ragionament
 o\, pianificazione\, ottimizzazione\, rappresentazione della conoscenza e 
 metodi neurosimbolici rispondono infatti a esigenze differenti e presentan
 o diversi livelli di trasparenza\, robustezza\, controllabilità e capacità
  di offrire garanzie. Comprendere questa pluralità è essenziale per evitar
 e di identificare l’intera intelligenza artificiale con i soli modelli lin
 guistici.La giornata propone quindi una spiegazione accessibile del funzio
 namento dei modelli linguistici di grandi dimensioni\, illustrandone le pr
 incipali fasi di sviluppo: pre-addestramento su larga scala\, predizione c
 ontestuale e apprendimento delle rappresentazioni\, seguiti dalle tecniche
  di post-addestramento impiegate per migliorare la capacità di seguire ist
 ruzioni\, ragionare e produrre comportamenti più sicuri e allineati. Saran
 no inoltre distinte le capacità effettive di questi sistemi dalle interpre
 tazioni fuorvianti e dalle aspettative irrealistiche che spesso accompagna
 no il dibattito pubblico.Questa analisi condurrà al problema dell’allineam
 ento: come valutare\, controllare e mantenere coerente il comportamento os
 servato di un sistema con gli obiettivi\, i vincoli e i valori dell’organi
 zzazione che lo utilizza. Verranno affrontati temi quali bias\, robustezza
 \, responsabilità\, supervisione umana e necessità di adottare pratiche si
 stematiche di sperimentazione e valutazione durante l’intero ciclo di vita
  delle soluzioni di IA.Una sezione specifica sarà dedicata all’IA agentica
 \, ossia al passaggio da sistemi che producono principalmente risposte a s
 istemi capaci di perseguire obiettivi\, elaborare piani\, utilizzare strum
 enti e coordinare sequenze di azioni. Pur riprendendo una nozione storica 
 dell’intelligenza artificiale\, gli agenti contemporanei combinano i model
 li linguistici con tecniche di pianificazione\, ragionamento\, memoria e i
 nterazione con ambienti digitali. Le loro capacità richiedono\, tuttavia\,
  specifiche misure di controllo\, sicurezza e affidabilità.La giornata si 
 concluderà con una riflessione sull’impatto dell’IA sulle persone e sulle 
 organizzazioni: evoluzione delle competenze\, trasformazione dei ruoli pro
 fessionali\, progettazione organizzativa\, processi decisionali e nuova di
 visione del lavoro tra esseri umani e macchine. Sarà discusso anche il pos
 sibile “superamento della mediocrità” prodotto dall’IA e le sue conseguenz
 e\, talvolta inattese\, sui processi di selezione e valorizzazione delle c
 ompetenze. Emergerà infine la crescente importanza di profili capaci di in
 tegrare conoscenza del dominio e competenze tecnologiche. Gli interventi d
 ei due Consiglieri CONAF definiranno le esigenze operative e di validazion
 e nella consulenza. https://takethedate.it/agrifood/Eventi/57382-il-comple
 sso-scenario-raccolto-nel-termine-intelligenza-artificiale-quali-component
 i-sono-appropriate-nel-settore-della-consulenza-in-agricoltura.html
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SUMMARY:Il complesso scenario raccolto nel termine Intelligenza Artificiale
 : quali componenti sono appropriate nel settore della consulenza in agrico
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