Il LabSIL è lieto di annunciare il quarto incontro del ciclo di seminari «La Babele dei Golem», dal titolo Strutture basate su regole e strutture basate su approssimazioni.
Il seminario del 10 dicembre 2024, a cura della Prof. Antonio Lieto (Università di Salerno), si svolgerà presso il Centro interdipartimentale Urban/Eco dell'Università di Napoli «Federico II» (Via Tarsia, 31).
In allegato la locandina dell'incontro.
---
Strutture basate su regole e strutture basate su approssimazioni
Nell’ambito della semantica cognitiva, uno dei principali temi di ricerca riguarda lo studio dei processi di categorizzazione. Ad oggi, le teorie che hanno trovato maggior riscontro empirico sono la teoria dei prototipi e quella degli esemplari. Entrambe - a differenza della cosiddetta teoria “classica” - sono basate su “approssimazioni” rappresentazionali (es. su aspetti di “tipicità” categoriale) che hanno poi anche un impatto sulle inferenze che è possibile fare su tali rappresentazioni. In questo intervento, mi soffermerò su come la realizzazione di “strutture approssimate” sia un elemento comune sia a modelli di categorizzazione semantica come DUAL-PECCS (Lieto et. al. 2017) che ai Large Language Models (LLMs) e ai loro tipi di rappresentazioni e capacità di apprendimento e generalizzazione di regole sintattiche. Mentre tale evidenza è stata usata spesso come critica, di matrice chomskiana, ai modelli neurali artificiali circa la loro effettiva capacità di apprendere delle “vere” regole sintattiche (e non solo una loro approssimazione), recenti studi provenienti dalle neuroscienze sembrano suggerire che almeno ad un certo livello - un ruolo nella comprensione semantica sia giocato non solo dalla sintassi e dalle sue regole, ma anche da meccanismi di tipo lessicale/associativo o "per approssimazione basata su esempi" di cui i LLMs si nutrono (e i cui risultati riescono a replicare). Dal punto di vista computazionale, questi risultati sembrano supportare l'ipotesi che ci siano classi di modelli di intelligenza artificiale che sono in grado di modellare meglio aspetti diversi, e complementari, dei processi linguistici. Occuparsi della loro integrazione sarà uno dei principali temi di ricerca del prossimo futuro.
Antonio Lieto è Professore Associato di Informatica presso l’Università di Salerno, dove dirige il Laboratorio CIIT Cognition, Interaction and Intelligent Technologies, e Ricercatore associato presso l’ICAR-CNR (Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni) di Palermo. È, da gennaio 2024, membro del direttivo scientifico dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AI*IA) ed è stato Vice-Presidente dell’Associazione Italiana di Scienze Cognitive (AISC, 2017-2022). Dal 2020 è stato nominato ACM Distinguished Speaker su temi di Intelligenza Artificiale di ispirazione cognitiva. I suoi interessi di ricerca si focalizzano sulle seguenti aree: Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento Automatico, Tecnologie Semantiche e del Linguaggio, Sistemi e Architetture Cognitive per agenti interattivi (inclusi robot), Tecnologie Persuasive. Su questi temi ha pubblicato oltre 100 articoli scientifici peer-reviewed in riviste, libri e conferenze internazionali e il libro “Cognitive Design for Artificial Minds” (Routledge, 2021).
---