Intelligence, Gian Luca Foresti al Master dell’Università della Calabria: “L’intelligenza umana rappresenta il criterio indispensabile per confrontarsi con quella artificiale”.
RENDE (19.3.2024) –‘’Algoritmi e sicurezza: un’analisi di intelligence’’ è la lezione tenuta da Gian Luca Foresti, direttore del Master di Intelligence and Emerging Technologies dell’Università di Udine, al Master in Intelligence dell’Università della Calabria , diretto da Mario Caligiuri.
Foresti ha affrontato diversi aspetti cruciali dell’intelligenza artificiale, iniziando con una panoramica sulle tecnologie emergenti e il loro collegamento con la sicurezza informatica.
Ha pertanto sottolineato il parallelo tra l’intelligenza artificiale e quella umana, approfondendo i temi dell’apprendimento e della visione artificiale.
Il concetto di sistemi Real-time è stato introdotto come un aspetto rilevante dei sistemi informatici, specialmente per la loro capacità di interagire con l’ambiente circostante in tempo reale per assumere decisioni tempestive.
Sono stati forniti esempi pratici di come tali sistemi operino e interagiscano con i fenomeni della realtà.
Successivamente, sono stati esaminati progetti nel campo della visione artificiale, dei veicoli autonomi e della sicurezza dei dati, in particolare nel contesto dell’intelligence.
Foresti ha evidenziato la necessità che i sistemi agiscano in modo autonomo e simili all’uomo, con un focus sulle sfide legate all’Explainable AI e al riconoscimento del linguaggio naturale.
A proposito, ha accennato al test di Turing e alla recente valutazione di Chat GPT 4, sottolineando i progressi e le sfide dell’intelligenza artificiale.
Il docente ha allora sottolineato l’importanza dell’azione umana come criterio principale per valutare l’intelligenza artificiale.
Sul punto, ha effettuato un’analisi dettagliata delle reti neurali biologiche e artificiali, ponendo a confronto le loro caratteristiche, potenzialità e sfide future
Sono stati tracciati quattro punti fondamentali riguardanti le reti neurali biologiche e artificiali, comprendenti la struttura e il funzionamento del cervello umano, il confronto tra neuroni biologici e artificiali, le potenzialità e i limiti delle reti neurali artificiali, e le tendenze future nel superamento dei neuroni biologici da parte di quelli artificiali.
Il Machine Learning è stato esplorato in vari ambiti, inclusi i motori di ricerca, l’ottimizzazione per la ricerca multimediale, i social media e i servizi di e-commerce. Sono state di conseguenza analizzate le applicazioni della guida autonoma e dell’apprendimento automatico supervisionato, con un’attenzione particolare all’importanza dell’addestramento degli algoritmi.
Il docente ha poi delineato i paradigmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e di rinforzo, con esempi di applicazioni pratiche come l’analisi delle immagini per la classificazione degli oggetti e la prevenzione degli attacchi terroristici.
Nello specifico il paradigma supervisionato coinvolge l’uso di dati, dove un supervisore guida l’algoritmo nell’identificare le relazioni tra le caratteristiche e le etichette dei dati.
Il paradigma non supervisionato, al contrario, si basa sull’identificazione di pattern e strutture nei dati senza supervisione umana. Questo approccio è utile quando i dati non sono etichettati o quando le etichette sono costose da ottenere.
Il paradigma semi-supervisionato, combina elementi di supervisione umana con l’analisi automatica dei dati. Questo approccio può essere vantaggioso quando le informazioni di supervisione sono parziali o costose da acquisire.
Infine, il paradigma di rinforzo coinvolge la creazione di un agente che apprende dall’ambiente attraverso la sperimentazione e l’osservazione delle conseguenze delle sue azioni.
Foresti ha poi approfondito le tecnologie subacquee nel contesto della sicurezza e dell’intelligence, esaminata insieme alle sfide normative nell’applicazione dell’intelligenza artificiale, evidenziando la necessità di una regolamentazione equilibrata che favorisca lo sviluppo responsabile delle tecnologie emergenti.
Infine, è stata analizzata
la crescente autonomia dei sistemi nell’assumere decisioni, con particolare riguardo alla necessità di supervisionare e controllare gli algoritmi per evitare decisioni indesiderabili.
In conclusione, Foresti ha spiegato il tema della cybersecurity e delle sfide normative nell’applicare algoritmi e tecnologie di intelligenza artificiale, evidenziando la necessità della collaborazione tra chi sviluppa gli algoritmi e chi definisce le regole normative, per evitare blocchi nello sviluppo e garantire il rispetto delle regole.
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