Italiano. Alcuni testi, articoli scientifici e materiali didattici saranno in lingua inglese.

Testi e articoli selezionati, indicati durante il corso e messi a disposizione sulla piattaforma didattica. Riferimenti principali: R. Descartes, Meditazioni di filosofia prima, in Opere 1637–1649, a cura di G. Belgioioso, Bompiani, 2009 (selezioni); A. M. Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59 (1950), 433–460; D. Marr, Vision, MIT Press, 1982 (cap. 1, selezioni); J. R. Searle, “Minds, Brains, and Programs”, Behavioral and Brain Sciences, 3 (1980), 417–457; Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton, “Deep Learning”, Nature, 521 (2015), 436–444; A. Vaswani et al., “Attention Is All You Need”, 2017. Ulteriori articoli recenti su LLM, cognizione, psicologia clinica ed etica dell’IA saranno indicati a lezione.

Al termine del corso lo studente dovrà: conoscere i principali modelli della mente rilevanti per il dibattito sull’IA; comprendere, a livello concettuale, il funzionamento dei sistemi di IA contemporanei e degli LLM; distinguere comportamento intelligente, rappresentazione, comprensione, ragionamento e coscienza; valutare criticamente potenzialità e limiti dell’IA, riconoscendo errori, bias, antropomorfismi e problemi di affidabilità; saper discutere l’impatto dell’IA sui processi cognitivi, sulle relazioni e sulla pratica psicologica; utilizzare in modo consapevole la terminologia filosofica e scientifica del corso, argomentando in modo chiaro e autonomo.

Non sono richieste conoscenze di programmazione o competenze matematiche avanzate. Sono utili conoscenze di base di filosofia, psicologia cognitiva e neuroscienze. I concetti tecnici necessari saranno introdotti durante il corso.

Lezioni frontali integrate da letture guidate, domande-problema, esperimenti mentali, discussioni in piccoli gruppi, analisi di casi, dimostrazioni ed esercitazioni guidate con sistemi di IA generativa. Particolare attenzione sarà dedicata al confronto tra prestazione osservabile e processi cognitivi sottostanti e alla valutazione critica delle risposte prodotte dagli LLM. Le attività interattive sono pensate per favorire partecipazione, capacità argomentativa e trasferimento dei concetti a problemi psicologici concreti.

L’esame consiste in una prova orale finalizzata a verificare conoscenza dei contenuti, padronanza del lessico concettuale e capacità di collegare i problemi filosofici alle applicazioni contemporanee dell’IA. Lo studente dovrà discutere criticamente autori, concetti e casi affrontati nel corso, mostrando di saper distinguere dati, prestazioni osservabili e inferenze sulla mente o sui processi cognitivi. La valutazione terrà conto di correttezza, chiarezza espositiva, capacità argomentativa, uso appropriato delle fonti e autonomia di giudizio.

Obiettivi dell’Agenda 2030 maggiormente pertinenti: Obiettivo 3 – Salute e benessere, con riferimento alle applicazioni dell’IA in salute mentale e alla sicurezza degli interventi; Obiettivo 4 – Istruzione di qualità, attraverso lo sviluppo di competenze critiche e di alfabetizzazione all’IA; Obiettivo Obiettivo; Obiettivo 16 – Pace, giustizia e istituzioni solide, in relazione a trasparenza, responsabilità, tutela dei diritti e governance dei sistemi di IA.

Le slide, le letture selezionate e i materiali integrativi saranno resi disponibili sulla piattaforma didattica. Data la natura interattiva del corso, la partecipazione alle lezioni è fortemente consigliata. Alcuni materiali potranno essere aggiornati durante il semestre per includere sviluppi scientifici rilevanti nel campo dell’IA.