Evitare la trappola comportamentista e la confusione tra sistemi human-like e human-level in Intelligenza Artificiale con la Minimal Cognitive Grid

L'incredibile successo dei sistemi di intelligenza artificiale (IA) ha alimentato l'ipotesi che la loro capacità di raggiungere prestazioni umane, o super-umane, in diversi compiti significhi che tali sistemi abbiano di fatto acquisito le competenze che solitamente attribuiamo agli esseri umani quando sono in grado di manifestare tali comportamenti. Questo tipo di attribuzione di competenze, tuttavia, è basata esclusivamente su un confronto comportamentistico di alcuni degli output prodotti da tali sistemi e, come tale, è metodologicamente problematica. Lo stesso output, infatti, può essere prodotto con meccanismi diversi (e ciò è esattamente quanto accade nel caso degli attuali sistemi generativi di IA e di deep learning rispetto a quanto accade nelle reti neurali biologiche).
In questo intervento verrà dimostrato come, utilizzando uno strumento noto come Minimal Cognitive Grid (MCG, introdotto in Lieto 2021) sia possibile evitare questa trappola comportamentista. Si mostrerà, inoltre, come la MCG permetta di confrontare e classificare, in modo non soggettivo, diversi tipi di sistemi artificiali basati sulla loro plausibilità biologica o cognitiva.

Speaker: Antonio Lieto - Università degli Studi di Salerno

Biografia
Antonio Lieto è professore associato di Informatica presso l'Università di Salerno dove dirige il laboratorio Cognition, Interaction and Intelligent Technologies Lab (CIIT Lab) del DISPC, e ricercatore presso l'Istituto ICAR-CNR di Palermo. I suoi principali interessi di ricerca si collocano all'intersezione tra IA, Scienza Cognitiva e Interazione Uomo Computer. I suoi temi di ricerca includono le tecnologie del linguaggio e della conoscenza, le architetture cognitive per agenti interattivi intelligenti (incarnati e non), le tecnologie persuasive. È stato vicepresidente dell'Associazione Italiana di Scienze Cognitive (AISC, 2017-2022), ha ricevuto l'Outstanding BICA Research Award dalla Biologically Inspired Cognitive Architecture Society (USA) ed è un ACM Distinguished Speaker sui temi dell'IA cognitivamente ispirata. È autore del libro Cognitive Design for Artificial Minds (Routledge/Taylor & Francis, 2021). Attualmente è membro eletto del comitato scientifico di AI*IA (Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale).