Ateneo - UPO

Il corso si articola in tre parti:
- introduzione ai principali concetti e metodi che secondo la filosofia della scienza contemporanea caratterizzano l'impresa scientifica
- confronto tra la filosofia della scienza ed i nuovi problemi epistemologici legati all'intelligenza artificiale
- analisi delle implicazioni etiche e sociali di tali problemi epistemologici

S. Okasha, Il mio primo libro di filosofia della scienza, Einaudi 2002 o altre edizioni, capp.1-5
R. Campaner (a cura di). La causalità tra filosofia e scienza. Clueb 2012 o edizioni successive, "Introduzione", pp.1-56.

Un gruppo di letture (a, b, o c) a scelta tra le seguenti:
a) J. Pearl,The seven tools of causal inference, with reflections on machine learning. Communications of the ACM, 62(3) 2019, 54-60 (su DIR)+ J. Pearl, "Reti bayesiane, inferenza causale e acquisizione di conoscenza", in R. Campaner, La causalità tra filosofia e scienza, cit., pp. 262-268
b) R. Kitchin, (2014). Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big data & society, 1(1) +(su DIR). T. Numerico, Big data e algoritmi. Prospettive critiche. Carocci 2021, cap.2 (pp. 57-91).
c) E. Datteri, Filosofia delle scienze cognitive. Spiegazione, previsione, simulazione. Carocci 2012, pp. 47-71 e cap. 4.

Conoscenza e comprensione - Il corso intende presentare alcune delle tematiche classiche della filosofia della scienza che da lungo tempo offrono un terreno comune di confronto e di elaborazione a filosofi e scienziati impegnati nell’elaborazione di sistemi di intelligenza artificiale. Tra queste, le definizioni di intelligenza e razionalità, la relazione dati-teorie, le diverse forme del ragionamento scientifico (inferenze induttive, deduttive, abduttive e basate sull’analogia) e i relativi contesti di applicazione, i fondamenti filosofici delle diverse nozioni di probabilità e di incertezza, i concetti di causa e di spiegazione, e il ruolo dei valori nella scienza. Tali tematiche saranno trattate in riferimento ai ‘nuovi’ problemi epistemologici sollevati dall’intelligenza artificiale, aprendo la via a loro una loro più ampia comprensione di aspetti centrali quali la spiegabilità, la causalità e i rispettivi ruoli di dati, modelli e teorie nella produzione di conoscenza. Sotto il profilo etico, sarà esplorata la componente epistemologica dei problemi etici posti dall’Intelligenza Artificiale, in particolare quelli derivanti dai bias cognitivi ed alla loro capacità di influenzare la presa di decisione in ambito politico e sociale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione - Gli studenti e le studentesse acquisiranno
• capacità di comprensione e di applicazione dei problemi epistemologici dalle nuove metodologie di intelligenza artificiale
• capacità di riconoscere bias cognitivi, pregiudizi ed elementi discriminatori eventualmente presenti in prodotti nei prodotti dell’IA, con particolare riferimento a quelli previstivi
• Capacità di partecipare a gruppi di studio /lavoro fortemente interdisciplinari
• Capacità di valutare in maniera eticamente consapevole il responso di sistemi di sostegno alle decisioni e di artefatti dotati di una relativa autonomia decisionale
• Capacità di orientamento nel dibattito contemporaneo su filosofia della scienza, filosofia dell’intelligenza artificiale, filosofia della tecnologia, etica dell’intelligenza artificiale,
• Capacità di auto-apprendimento rispetto ad un settore relativamente nuovo ed in rapida evoluzione

Autonomia di giudizio - Il corso mira a promuovere una forte autonomia di giudizio nel riconoscere, analizzare e comunicare possibili criticità etiche ed epistemologiche relative a metodi e applicazioni in diversi ambiti dell’ intelligenza artificiale; mira altresì a contribuire alla formazione di un atteggiamento critico che non si limiti ad accettare i risultati dell’intelligenza artificiale, ma che collabori ad esplicitare le premesse e i principi spesso applicati in maniera inconsapevole nei suoi prodotti.
Abilità comunicative - Capacità di presentare le proprie conoscenze e tesi in maniera chiara ed articolata, capacità di intervento in occasione eventi di public engagement e di terza su aspetti etici e filosofici dell’intelligenza artificiale, capacità di comunicare all’interno di work teams con membri di diversa provenienza disciplinare.
Capacità di apprendimento - Gli studenti dovranno acquisire gli strumenti concettuali di base necessari per seguire il dibattito presente e gli aggiornamenti futuri su specifiche questioni connesse ai risvolti epistemologi ed etici dell’intelligenza artificiale.

Interesse per le implicazioni etiche della scienza e della tecnologia. Proprietà di linguaggio

La presentazione e discussione da parte degli studenti di saggi su temi concordati con la docente sono considerate forme di controllo in itinere dell'apprendimento. Saranno altresì valutate la partecipazione attiva alle lezioni e alla discussione in classe.

Gli studenti e le studentesse sono invitati a seguire gli aggiornamenti della pagina del corso pubblicata su DIR per il materiale integrativo e di supporto alle lezioni nonché per il programma dettagliato.

Esame orale, consistente in cinque domande, con punteggio da 1 a 6. Le risposte verranno valutate secondo i seguenti criteri: correttezza, proprietà di linguaggio, capacità di elaborazione autonoma. Per coloro che frequentano, la partecipazione attiva alle lezioni verrà valutata fino a tre punti.

1. COSA CARATTERIZZA LA CONOSCENZA SCIENTIFICA
1.1 Inferenze deduttive, induttive e abduttive
1.2 Interpretazioni della probabilità
1.3 Spiegazione e previsione
1.4 Cause e meccanismi
1.5 Teorie e modelli
1.6 Esperimenti e simulazioni
1.7 I valori nella scienza
2. RICERCA SCIENTIFICA E BIG DATA
2.1 Definizione dei principali concetti
2.2 “vecchia” e “nuova” intelligenza artificiale
2.3 Come definire i dati
2.4 Correlare e prevedere
2.5 La costruzione dei dati
2.6 Abbiamo ancora bisogno di teorie?
2.7 E di cause?
3. LE DECISIONI ALGORITMICHE
3.1. Profilazione, filtraggio raccomandazione algoritmica
3.2 Ancora il problema dell’induzione
3.3 Opacità epistemica degli algoritmi
3.5 Pregiudizi nascosti
3.6 Decisioni algoritmiche e responsabilità
3.7 Necessità di un approccio condiviso e proposte concrete per realizzarlo

Conoscenze – Conoscenza degli argomenti citati sopra, con particolare riguardo agli elementi-base della filosofia della scienza e la discussione corrente sui principali temi etici ed epistemologici della filosofia dell’intelligenza artificiale
Competenze ed abilità
Competenze - Essere in grado di comprendere e aggiornarsi sui temi oggetto del corso; di applicare adeguati metodi di studio e dibattito critico, di servirsi di opportuni strumenti bibliografici e altre fonti informazione, di comunicare adeguatamente nelle sedi di discussione delle tematiche trattate nei punti precedenti.

Abilità - Miglioramento delle capacità critiche. Organizzazione autonoma di approfondimenti sulle tematiche trattate, apprendimento, elaborazione di giudizi autonomi, giustificati ed informati sulle tematiche sopra esposte, capacità argomentative ed espositive in ambito scritto e orale adeguate all’interlocutore, contribuire proficuamente e produttivamente alle attività di team-work interdisciplinare.