Dopo un breve accenno al sostrato logico che costituisce le fondamenta dei sistemi di IA, il saggio si pone l’obiettivo di esplorare il dirompente passaggio dai sistemi esperti deduttivi ai modelli di autoapprendimento di Machine learning e Deep learning, gli elementi fondamentali del ragionamento non deduttivo che contraddistinguono gli odierni algoritmi di IA e le loro implicazioni per l'epistemologia, l'etica e i quadri normativi. Un'attenzione particolare sarà posta sull'AI Act dell'Unione Europea, come sforzo regolatorio pionieristico, e sui suoi possibili ed eventuali effetti pratici a seguito della scelta del legislatore di abbracciare un approccio basato sul rischio al fine di classificare e regolamentare i sistemi di IA.
Il ruolo del ragionamento non deduttivo nell'intelligenza artificiale
Carlotta Mognato
2025
Abstract
Dopo un breve accenno al sostrato logico che costituisce le fondamenta dei sistemi di IA, il saggio si pone l’obiettivo di esplorare il dirompente passaggio dai sistemi esperti deduttivi ai modelli di autoapprendimento di Machine learning e Deep learning, gli elementi fondamentali del ragionamento non deduttivo che contraddistinguono gli odierni algoritmi di IA e le loro implicazioni per l'epistemologia, l'etica e i quadri normativi. Un'attenzione particolare sarà posta sull'AI Act dell'Unione Europea, come sforzo regolatorio pionieristico, e sui suoi possibili ed eventuali effetti pratici a seguito della scelta del legislatore di abbracciare un approccio basato sul rischio al fine di classificare e regolamentare i sistemi di IA.I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
