Ateneo - UPO

Definire con precisione il metodo scientifico, distinguere la scienza dalla pseudoscienza, individuare quali metodi di ragionamento (deduttivo, induttivo, causale) siano applicabili nei diversi contesti scientifici sono alcuni dei problemi che da più di un secolo vedono impegnata la filosofia della scienza. La trasformazione digitale che stiamo vivendo ha indotto profondi cambiamenti nella ricerca scientifica, che riguardano da un lato la sfera concettuale e metodologica, dall’altro la relazione tra scienza, società e istituzioni. Il corso si articola quindi in tre momenti: una introduzione ai problemi classici della filosofia della scienza, una riflessione sui nuovi problemi legati alla rivoluzione digitale, e una riflessione sul rapporto tra ricerca scientifica e società in una fase di profondo mutamento di entrambe.

Okasha, S.,Philosophy of science. A very short Introduction. Oxford University Press 2002, trad. it: Il mio primo libro di filosofia della scienza, Einaudi 2006 (o altre edizioni), capp.1, 2, 3, 5, 7. Leonelli, S., La ricerca scientifica nell'era dei big data. Meltemi 2018. - Slides delle lezioni ed altro materiale pubblicato dalla docente sulla piattaforma DIR.

Conoscenza e comprensione: introduzione alle principali tematiche sulle quali si confrontano da tempo filosofi e scienziati impegnati nelia ricerca sull'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, con particolare focus su problemi di etica dlla ricerca. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di riconoscere i nuovi problemi concettuali ed etici generati in ambito scientifico dalla trasformazione digitale; capacità di riconoscere bias cognitivi, pregiudizi ed elementi discriminatori in artefatti digitali; capacità di partecipare a gruppi di studio /lavoro interdisciplinari. 

Nessuno.

Lezioni frontali, anche con uso di audiovisivi e lavoro di gruppo. La presentazione e discussione da parte delle studentesse e degli studenti di saggi su temi concordati con la docente sono considerate forme di controllo in itinere dell'apprendimento.

Le studentesse e gli studenti 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. Le studentesse e gli studenti con disabilità o con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) o con Bisogni Educativi Speciali (BES) possono richiedere servizi e strumenti specifici a loro dedicati rivolgendosi allo Staff Sviluppo e Coordinamento Carriere e Servizi alle Studentesse e agli Studenti e consultando la pagina dedicata del sito di Ateneo: https://uniupo.it/it/servizi/servizi-studenti-disabili-e-dsa Le studentesse e gli studenti con disabilità, DSA, BES possono inoltre contattare la/il docente titolare dell’insegnamento in relazione alla declinazione delle modalità di esame.

Esame orale, consistente in sei domande circa. Le risposte verranno valutate secondo i seguenti criteri: correttezza, proprietà di linguaggio, capacità di elaborazione autonoma. Per coloro che frequentano e presentano una relazione in classe su argomenti concordati con la docente è previsto un numero minore di domande, che verteranno su argomenti diversi da quelli trattati nella relazione.

1. IL RAGIONAMENTO SCIENTIFICO: Inferenze deduttive, induttive e abduttive. La probabilità e le sue interpretazioni. 2. TEORIE E MODELLI: Le teorie scientifiche. I modelli. La scoperta scientifica.  Come cresce la conoscenza scientifica. Dagli esperimenti alla simulazione. I DATI: Come definire i dati. La funzione dei dati. La costruzione dei dati. Big data: una nuova rivoluzione scientifica? Quando i big data danneggiano la qualità della ricerca. 4. SPIEGAZIONE E PREVISIONE: Una scienza senza teorie? Correlare e prevedere. E’ necessaria la spiegazione? Spiegazione ed explainability 5. CAUSALITA:’ Definizioni della causalità per usi scientifici e tecnologici. aprocci formali (cenni) 6. I VALORI NELLA SCIENZA: Scienza e società. Problemi etici. Responsabilità.

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.