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Nel settantesimo anniversario della storica conferenza di Dartmouth, dove il termine “Intelligenza Artificiale” venne introdotto, la conversazione tra Stefano A. Cerri ed Enrico Motta ripercorrerà l’evoluzione dell’AI, partendo dai “General Problem Solvers” degli anni sessanta, procedendo con la rappresentazione della conoscenza, le ontologie ed i sistemi intelligenti, per arrivare ai Large Language Models che dominano l’attuale panorama.
In particolare, un tema chiave che verrà affrontato riguarda la relazione tra l’AI tradizionale, che si basa su modelli espliciti e formali di rappresentazione della conoscenza e ragionamento, e l’AI moderna, che si basa invece su modelli statistici multidimensionali applicati ad una enorme mole di dati.
L’AI richiede conoscenze affidabili, contesto, ed anche robuste capacità di spiegazione, interpretazione ed interazione.
Gli LLMs vengono criticati per la mancanza di trasparenza ed affidabilità - limitazioni che comportano rischi fortissimi, dato il livello di sofisticazione degli attuali modelli.
Pertanto, durante il dibattito si discuterà se queste limitazioni degli attuali LLM introducano la necessità di riconsiderare gli elementi di rappresentazione e ragionamento che definiscono l’AI tradizionale.
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