Un podcast sull’intelligenza artificiale

Negli ultimi anni la cosiddetta “intelligenza artificiale” è diventato uno dei temi probabilmente più discussi, e non soltanto quando si parla di tecnologie. Non esiste però una definizione universalmente riconosciuta di intelligenza artificiale e il modo in cui viene definita varia moltissimo a seconda dei contesti, dei periodi storici e delle persone che studiano e sviluppano algoritmi. Soprattutto è importante ricordarsi che ogni tecnologia deriva dalla nostra capacità di sviluppare modi nuovi per risolvere problemi pratici. Le IA non fanno eccezione, non sono qualcosa di “altro” rispetto a noi, semmai sono e saranno il riflesso di ciò che siamo.

Per affrontare la sfida posta dall’IA, e cercare di fare chiarezza su un tema spesso trattato in maniera superficiale, il Post ha realizzato un podcast in collaborazione con FAIR – Future Artificial Intelligence Research. Si intitola GenIAle ed è scritto, curato e condotto da Matteo Bordone (autore del podcast quotidiano Tienimi Bordone). In ognuna delle dieci puntate Bordone intervista gli esperti e le esperte del FAIR su un particolare aspetto del grande tema dell’IA. Le prime tre puntate usciranno a partire dalla prossima settimana, le altre sette nel 2025.

La prima puntata sarà disponibile il 26 settembre: gli ospiti saranno Paolo Traverso, direttore del centro per le tecnologie dell’informazione e della comunicazione della fondazione Bruno Kessler, e Michela Milano, direttrice del centro interdipartimentale Alma Mater Research institute for human-centered artificial intelligence dell’università di Bologna. Spiegano che cos’è l’intelligenza, che cos’è quella artificiale, come le identifichiamo e come le misuriamo. Nella seconda puntata, che esce il 3 ottobre, intervengono Barbara Caputo, professoressa ordinaria presso il Politecnico di Torino, dove dirige l’Hub sull’intelligenza artificiale dell’ateneo, e Dino Pedreschi, professore ordinario di Computer science all’Università di Pisa. Nella puntata si spiega cosa sono gli algoritmi, come agiscono, quando sono arrivati e che rapporto hanno con l’idea di intelligenza sia in senso lato che in senso proprio, logico. Si parla inoltre di come le macchine imparano a fare cose, dalla programmazione al deep learning.

La terza puntata, con ospite Roberto Navigli, professore di Intelligenza artificiale e Natural language processing all’Università Sapienza di Roma, e Rita Cucchiara, professoressa ordinaria di Sistemi di elaborazione dell’informazione presso l’Università di Modena e Reggio Emilia, sarà online il 10 ottobre. Si parla di ChatGPT e in generale di LLM, cioè dei Large Language Models, i modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare linguaggio umano utilizzando tecniche di machine learning: come nascono, come fanno quello che fanno, sono veramente “intelligenti” o ripetono come pappagalli? E ancora, la puntata approfondisce errori, allucinazioni, bias, tic che sono nostri ma trasferiti a “loro”.

Il podcast GenIAle è in collaborazione con FAIR, una fondazione senza scopo di lucro. Realizza progetti finanziati nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) nel settore dell’intelligenza artificiale. È costituita da 4 enti di ricerca (CNR, Fondazione Bruno Kessler, Istituto nazionale di fisica nucleare e Istituto italiano di tecnologia), 12 università (Politecnico di Milano, Politecnico di Torino, Sapienza, Scuola Normale Superiore, Università Campus Biomedico di Roma, Università di Bologna, Università di Pisa, Università di Trento, Università di Bari, Università della Calabria, Università di Catania, Università di Napoli “Federico II”) e 5 aziende (Bracco, Expert.ai, Intesa Sanpaolo, Leonardo, Lutech).

L’obiettivo della fondazione è quello di ripensare i fondamenti dell’intelligenza artificiale e indagare tutti i suoi possibili impatti sociali. Attraverso un approccio multidisciplinare, FAIR lavora quindi per costruire sistemi di intelligenza artificiale in grado di interagire e collaborare con gli umani, all’interno di contesti in continua evoluzione, ma sempre con una particolare attenzione all’impatto ambientale e sociale che la loro realizzazione ed esecuzione può comportare.