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Ecco perché i robot possono pensare

il dibattito Ecco perché i robot possono pensare La prima grande domanda che dovremmo porci è: saremo in grado di riconoscere che qualcosa pensi in maniera radicalmente diversa da come lo facciamo noi? E la seconda: alle macchine del 23esimo secolo sembrerà di essere delle macchine? Oceani di inchiostro sono stati versati nel commentarne la cogenza: i filosofi risultano spesso scettici; gli ingegneri di AI molto più ottimisti. Se il superamento del test -- nella sua forma originale -- è un traguardo ancora lontano, su YouTube potete, però, ascoltare una registrazione di una telefonata in cui una cliente prende appuntamento per un taglio di capelli. Niente di che, se non che una delle due parlanti non è umana (esercizio: cercate di capire chi è). E del resto il più grande campione di Jeopardy! (un gioco a premi che si basa su competenze linguistiche avanzate) è proprio un software di IBM. E illustri filosofi hanno tentato di produrre argomenti convincenti per dimostrare che si tratta di una limitazione di principio e non solo di fatto. Docente di Logica presso la Facoltà di Lettere e filosofia Quinto articolo di una serie dedicata a come l’intelligenza artificiale ci sta cambiando.

 

Intelligenza artificiale tra fantascienza, marketing e realtà

IL DIBATTITO Intelligenza artificiale tra fantascienza, marketing e realtà Sono molti gli ambiti in cui le macchine hanno esibito prestazioni super-umane. Oggi viviamo una stagione in cui molte delle applicazioni che fino a ieri erano relegate alla fantascienza sono diventate realtà. Ed è difficile, a volte anche per gli addetti ai lavori, distinguere ciò che è reale da ciò che è immaginario. Si può parlare di IA quando l’input è più complesso, come per esempio un insieme di video e dati di altri sensori installati su un'automobile, e l’output è più elaborato, come per esempio accelerare, frenare, sterzare, cioè… guidare. Esiste però una nuova modalità per definire gli algoritmi, in cui essi sono scritti in modo che imparino dall’esperienza: è il cosiddetto machine learning . Tra gli algoritmi più interessanti per fare machine learning c’è il cosiddetto deep learning in cui delle reti neurali artificiali sono formate da numerosi blocchi elementari interconnessi che si attivano in modo simile alle sinapsi biologiche del cervello. I risultati eclatanti di queste tecniche non mancano, ci sono già molti ambiti in cui le macchine hanno esibito prestazioni super-umane e ogni mese questa lista cresce (cfr. https://aiindex.org): il gioco degli scacchi, il gioco del Go, la lettura del labiale, il riconoscimento nei maligni, eccetera, eccetera.

 

Quando i robot comunicano coi bambini

IL DIBATTITO Quando i robot comunicano coi bambini Negli ultimi anni l’interazione bambino-robot ha acquisito rilevanza nella sociologia dei media: il focus è l’analisi delle relazioni uomo-macchina in un contesto domestico. luglio 2019 Continua il dibattito aperto dall’articolo dal titolo “ Arrivano i robot ”, dedicato a come l’intelligenza artificiale sta cambiando noi e il nostro modo di vivere e di pensare Di Giovanna Mascheroni * L’interazione bambino-robot è stata, fino a tempi recenti, dominio esclusivo della psicologia evolutiva o della psicologia della comunicazione. Negli ultimi anni, tuttavia, parallelamente all’emergere di un ripensamento della Human-Machine Communication fra gli studiosi di media studies e comunicazione, il tema della relazione bambino-robot ha acquisito rilevanza anche in una prospettiva di sociologia dei media. Si tratta, in altre parole, di comprendere come i robot vengono ‘addomesticati’ nel contesto domestico, vale a dire appropriati, adattati alle routine quotidiane e resi significativi dai bambini in interazione con il contesto famigliare e con gli stessi robot. Nella prospettiva della Human-Machine Communication, infatti, l’interazione bambino-robot viene intesa come una forma di comunicazione, all’interno della quale i robot, in quanto media, entrano in una relazione comunicativa non semplicemente in funzione di canali comunicativi, ma come comunic-attori. Lo studio si fonda su una metodologia qualitativa child-centred e sul coinvolgimento dei genitori in qualità di co-ricercatori, a cui è stato richiesto di filmare le interazioni dei bambini con Cozmo nell’intervallo fra le due visite famigliari (4-6 settimane). Quando l’interazione si inceppa per qualche motivo, tuttavia, i bambini e i loro genitori tendono ad attribuirsi la responsabilità di tali fallimenti, anziché identificarne la causa nei limiti tecnologici di Cozmo.

 
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