Appunti introduttivi sulla progettazione degli algoritmi

Extensive study on the intuitive idea of algorithm, taking into account its manifold descriptions made by Gödel, Church, Turing, Post, and Markov. My aim is to show that the notion of algorithm has been usually formalized for a specific purpose: to capture the relevant mathematical properties of a single human calculator who works alone in order to find truthful propositions according to strictly deductive procedures. However, it is highly plausible that an intuitive notion of mathematical reasoning should rather mirror the activity of a group of agents who cooperate to find truthful propositions according to trial-and-error procedures. Some recent papers following this latter approach are reviewed.

Appunti del corso di Introduzione alla Programmazione del primo anno del corso di laurea in informatica dell'Università degli Studi di Genova. DISCLAIMER: questi appunti li ho presi seguendo le lezioni del corso. Sicuramente contengono errori ed imprecisioni (e mi fareste un favore a segnalarmeli quando li trovate ;) ). Non sono assolutamente da considerarsi materiale fornito, controllato od approvato in alcun modo dall'Università degli Studi di Genova né dai suoi professori.

Report tecnici INAPP, 2022

Negli ultimi anni l'interesse per l'Intelligenza artificiale (IA) è cresciuto in diversi settori economici e ambiti di policy. L'IA è sempre più indirizzata verso la creazione di sistemi intelligenti in grado di collaborare efficacemente con gli esseri umani, inclusi alcuni modi creativi per lo sviluppo di modalità interattive e scalabili. Il contributo propone una breve panoramica, senza pretesa di esaustività, delle tecniche cardine ascrivibili all'AI (algoritmi di machine learning, reti neurali e deep learning) in modo da fornire una visione generale sia della diversità degli approcci, sia dei vari contesti di applicazione di tali tecniche.

Appunti dell'edizione 2014/15 del corso di Programmazione Concorrente e Algoritmi Distribuiti (6 CFU) dell'Università degli Studi di Genova (corso di laurea in Informatica) DISCLAIMER: questi appunti li ho presi seguendo le lezioni del corso. Sicuramente contengono errori ed imprecisioni (e mi fareste un favore a segnalarmeli quando li trovate ;) ). Non sono assolutamente da considerarsi materiale fornito, controllato od approvato in alcun modo dall'Università degli Studi di Genova né dai suoi professori.

2014

2015

Documento di relazione dell'attività di Tirocinio Formativo Attivo svolto nell'anno di corso 2014/2015. La prima parte pone un resoconto ed una riflessione sul periodo di tirocinio presso un'istituto d'istruzione secondaria di secondo grado, partecipato nelle vesti di co-docente per la materia informatica. La seconda parte si occupa invece di proporre un percorso ragionato sull'insegnamento dei principi di creazione di semplici algoritmi, visti come storie e favole. -- Document about the active teaching training activity carried out during the 2014/2015 course year. The first part gives a report and a reflection on the period of apprenticeship at high school, done as a co-teacher for computer science. The second section deals on proposing a reasoned trail about teaching principles of shaping simple algorithms, seen as stories and fables.

2005

2012

Argumentation theory underwent a significant development in the Fifties: its revival is usually connected to Perelman's criticism of formal logic and the development of informal logic. Interestingly enough, it was during this period that Artificial Intelligence (AI) was developed, and the following thesis (from now on referred to as the AI-thesis) defended: human reasoning can be emulated by machines. The paper investigates the relation between these two trends: is it possible to interpret the opposition between formal and informal logic as a move against the AI-thesis, and in particular against a premise of an argument that supports it? A distinction between a narrow and a broad notion of algorithm is discussed and evaluated with respect to the possibility of rephrasing the AI-thesis as a foundational problem for argumentation theory.

La nostra vita è pervasa di matematica. Le tecnologie digitali hanno reso possibile una forte accelerazione della tendenza alla matematizzazione che caratterizza le scienze moderne, e quindi il modo in cui rappresentiamo la realtà e interveniamo per modificarla. Queste tecnologie sono anche alla base di infrastrutture che danno forma alle nostre interazioni sociali e alla nostra percezione degli altri -e di noi stessi. In altre parole, il mondo che abitiamo è sempre più strutturato da procedure algoritmiche. Questi algoritmi giocano un ruolo chiave, ad esempio, nel selezionare le informazione che ci raggiungono -si pensi ai motori di ricerca, agli argomenti di tendenza sui social network, o alle raccomandazioni personalizzate sui siti commerciali. Il loro ruolo va oltre quello di aiutarci a trovare informazioni utili: definiscono anche come capire quali conoscenze siano rilevanti, come acquisirle, e come partecipare a eventuali discussioni pubbliche ad esse collegate. Gli algoritmi hanno quindi il «potere di abilitare ed assegnare significatività» un presupposto fondamentale per la nostra partecipazione al discorso sociale e politico (Langlois 2013). Al tempo stesso, ci danno anche la possibilità di ripensare la nostra esperienza individuale e la nostra soggettività tramite, ad esempio, il monitoraggio costante delle funzioni vitali e la raccolta ed elaborazione di dati quantitativi relativi agli stili di vita (quantified self). Questo ruolo chiave degli algoritmi nel creare le condizioni per il nostro incontro con la realtà sia naturale che sociale contrasta in modo netto con la loro relativa invisibilità. Al contrario di infrastrutture di tipo più tradizionale, i numeri e le procedure formali che costituiscono gli algoritmi sono integrate nel mondo in cui ci muoviamo al punto che ce ne possiamo facilmente dimenticare. La metafora della scatola nera, coniata dai sociologi della scienza alcuni decenni fa, non potrebbe trovare un esempio più calzante. Mettere una tecnologia nella scatola nera significa renderla talmente ovvia da sottrarla allo scrutinio degli utilizzatori, a volte anche degli analisti, che quindi cessano di vederla come contingente e modificabile e la accettano invece come naturale. A questo punto la tecnologia è

2021

La proposta di regolamento sull’intelligenza artificiale mira a risolvere i problemi che discendono dall’opacità, la complessità, i difetti, l’imprevedibilità e la parziale autonomia di comportamento di determinati sistemi di IA, al fine di garantire che lo sviluppo e l’impiego di tali sistemi non pregiudichi i diritti e i valori fondamentali. Questo articolo offre una riflessione sui punti di forza, i profili di debolezza e gli interrogativi che emergono dalla proposta di regolamento. The Commission’s proposal for a regulation on artificial intelligence aims at addressing the issues arising out from the opacity, complexity, bias, unpredictability and partially autonomous behavior of certain AI systems, in order to ensure that such systems will be developed and used in compliance with fundamental rights and values. This article offers a brief reflection on the strengths, weaknesses and open issues related to the proposed regulation.