Mercoledì 11 giugno, alle ore 18.00 si terrà il seminario online dal titolo Challenges of explainable AI: le sfide dell’intelligenza artificiale spiegabile di David Danks.
Con il crescente utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale nel settore finanziario, aumenta la necessità (anche da parte delle normative) che tali sistemi forniscano spiegazioni dei risultati prodotti dai modelli. L’intelligenza artificiale spiegabile è inoltre considerata utile per ridurre i bias o aumentare la fiducia nei sistemi automatizzati. In questo intervento, David Danks presenterà innanzitutto le ragioni per cui si ritiene che l’intelligenza artificiale spiegabile possa offrire benefici psicologici, sociali ed etici rilevanti.
Danks mostrerà poi una serie di esperimenti che delineano un quadro cognitivo molto più complesso rispetto a quello comunemente assunto nell’ambito dell’intelligenza artificiale spiegabile. Lo studioso sosterrà che gli individui sono guidati da scopi e norme che non si allineano con i metodi standard per generare spiegazioni nei sistemi di IA. È dunque necessario sviluppare un nuovo tipo di approccio all’Ia spiegabile e giustificabile.
David Danks è docente di Data science e filosofia, e membro affiliato della Facoltà di Informatica e ingegneria presso l’Università della California, San Diego. Ha studiato le questioni etiche, psicologiche e politiche legate all’intelligenza artificiale e alla robotica nei settori dei trasporti, della sanità, della privacy e della sicurezza. Ha inoltre condotto importanti ricerche nel campo della scienza cognitiva computazionale, sviluppando numerosi algoritmi innovativi per la scoperta causale applicati a dati osservazionali ed esperimentali complessi.
Dopo l'intervento di David Danks è previsto un dibattito. L'organizzazione e la moderazione sono di Emiliano Ippoliti (Sapienza).
L'evento è aperto al pubblico e non è richiesta la registrazione. È possibile seguire l'evento da remoto tramite il link indicato.