Evitare la trappola comportamentista e la confusione tra sistemi human-like e human-level in Intelligenza Artificiale con la Minimal Cognitive Grid
Mercoledì 8 maggio 2024, ore 17.00 (termine: ore 19.00)
L'INCONTRO SI TERRÀ IN PRESENZA E ONLINE
SEDE FISICA:
Centro Nexa su Internet e Società
Politecnico di Torino, Via Boggio 65/a, Torino (1° piano)
STANZA VIRTUALE:
https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent
L'incredibile successo dei sistemi di intelligenza artificiale(IA) ha alimentato l'ipotesi che la loro capacità di raggiungere prestazioni umane, o super-umane, in diversi compiti significhi che tali sistemi abbiano di fatto acquisito le competenze che solitamente attribuiamo agli esseri umani quando sono in grado di manifestare tali comportamenti. Questo tipo di attribuzione di competenze, tuttavia, è basata esclusivamente su un confronto comportamentistico di alcuni degli output prodotti da tali sistemi e, come tale, è metodologicamente problematica. Lo stesso output, infatti, può essere prodotto con meccanismi diversi (e ciò è esattamente quanto accade nel caso degli attuali sistemi generativi di IA e di deep learning rispetto a quanto accade nelle reti neurali biologiche).
In questo intervento verrà dimostrato come, utilizzando uno strumento noto come Minimal Cognitive Grid (MCG, introdotto in Lieto 2021) sia possibile evitare questa trappola comportamentista. Si mostrerà, inoltre, come la MCG permetta di confrontare e classificare, in modo non soggettivo, diversi tipi di sistemi artificiali basati sulla loro plausibilità biologica o cognitiva.
