Slide per l'intervento al Malnisio Science Festival 2019: si è illustrato brevemente l’evoluzione tecnologica dell’intelligenza artificiale, dagli albori fino allo stato attuale.
si è poi ragionato su come l’intelligenza artificiale evoluta sia già parte della nostra vita e come vi entrerà sempre di più,
con alcune riflessioni etico-giuridiche.
Intelligenza Artificiale e Robotica - Applicazioni industriali e responsabili...Edoardo E. Artese
Le slide sono state proiettate durante il workshop a SMAU Padova 2019. L'intelligenza artificiale è un argomento sempre più sentito in ambito industriale e produttivo. Dopo una breve introduzione dello stato attuale dell'intelligenza artificiale e delle sue recenti evoluzioni, sono state analizzate le sue applicazioni in ambito industriale, concludendo dunque con una analisi giuridica dell'Intelligenza artificiale, con specifico riferimento alla responsabilità del produttore.
Intelligenza artificiale applicata al diritto ed alla giustiziaEdoardo E. Artese
L'intelligenza artificiale è in costante evoluzione, in particolare con le moderne tecniche di machine learning. Dopo un rapido excursus sulla storia dell'intelligenza artificiale, si intende analizzare come una sistema che possa applicarsi a profili giuridici: non solo fornendo un aiuto nella gestione della giustizia e del mondo che ruota attorno ad essa (dai Tribunali agli Studi legali), ma spingendosi oltre, fino ad intervenire nelle fasi decisionali e valutative.
***
A.I. is constantly developing, especially with the new technique of
We started with a little"excursus" about the history of A.I. and after we focused on the application on law and justice.
Intelligenza Artificiale e Robotica - Applicazioni industriali e responsabili...Edoardo E. Artese
Le slide sono state proiettate durante il workshop a SMAU Padova 2019. L'intelligenza artificiale è un argomento sempre più sentito in ambito industriale e produttivo. Dopo una breve introduzione dello stato attuale dell'intelligenza artificiale e delle sue recenti evoluzioni, sono state analizzate le sue applicazioni in ambito industriale, concludendo dunque con una analisi giuridica dell'Intelligenza artificiale, con specifico riferimento alla responsabilità del produttore.
Intelligenza artificiale applicata al diritto ed alla giustiziaEdoardo E. Artese
L'intelligenza artificiale è in costante evoluzione, in particolare con le moderne tecniche di machine learning. Dopo un rapido excursus sulla storia dell'intelligenza artificiale, si intende analizzare come una sistema che possa applicarsi a profili giuridici: non solo fornendo un aiuto nella gestione della giustizia e del mondo che ruota attorno ad essa (dai Tribunali agli Studi legali), ma spingendosi oltre, fino ad intervenire nelle fasi decisionali e valutative.
***
A.I. is constantly developing, especially with the new technique of
We started with a little"excursus" about the history of A.I. and after we focused on the application on law and justice.
Big data licensing (Università di Milano, giugno 2021)Simone Aliprandi
Le slides utilizzate per il seminario di approfondimento "Big data licensing" tenutosi il 16 giugno 2021 nell'ambito del corso di perfezionamento "Big data, artificial intelligence e piattaforme" dell'Università degli studi di Milano.
Computer is a resource, Electricity is a resource and so on. To take care of what kind of Software we are using means, finally, take care of resources usage.
Il 5-6-7 marzo sono stato ospite di 3D Print Hub, il primo evento dedicato alla stampa 3D professionale, per parlare dei tanti aspetti legali della stampa 3D.
In particolare ho affrontato queste tematiche:
a) Stampa 3D e proprietà intellettuale: marchi, brevetti, copyright, concorrenza sleale e aspetti medicali;
b) Stampa 3D, marketplace e app: come vendere e tutelare file per la stampa 3D;
c) Stampa 3D, sicurezza sul lavoro e opere d'arte.
Di seguito le slides dei 3 interventi.
Intelligenza Artificiale nel mondo realeMarco Turolla
Come impiegare l'AI nel mondo fisico e nel sociale: non sostituzione ma complementarietà al valore umano, in un'ottica di ottimizzazione di tempo e risorse
Un viaggio nel mondo dei dati. Presentazione a supporto incontro Polo tecnologico Pavia 1 Giugno 2016.
Materiale rilasciato sotto licenza (CC BY 3.0 IT)
La tua organizzazione, come tutte, possiede delle infrastrutture fisiche che sono indispensabili per gestire la produzione. Quest’ultime però, come ben saprai, richiedono interventi di manutenzione necessari per conservare le condizioni di funzionamento ottimali.
Per poter gestire efficientemente questi interventi e ottimizzare la tua strategia di manutenzione, il team T4SM progetta appositamente per il tuo impianto produttivo, soluzioni di manutenzione predittiva.
Internet of Things ... Internet of what? There is not such a thing like a free lunch, so who pays for big IoT benefits? Are our privacy and security jeopardized more than ever?
Intelligenza artificiale e creazione contenuti: dove siamo con le GenAI?
Dalla fantascienza alla realtà, in un mondo che cambia in fretta, non dobbiamo (pre)occuparci, ma occuparci della rivoluzione in atto.
Intelligenza Artificiale: traiettorie e prospettive, hype, sogni e paure, ris...CSI Piemonte
Intervento di Luca Console, Università di Torino e CINI - Laboratorio Nazionale AIIS, al convegno "Verso nuovi mondi. Dati, intelligenza artificiale, cultura" (Torino, 30 ottobre 2018), organizzato dal CSI Piemonte.
Qualche idea su come usare l'intelligenza artificiale nell'agricoltura di precisione, dal webinar organizzato da Roberto Marmo con l'Associazione http://www.plantheplanet.org/
La proprietà intellettuale sui modelli di previsione e di profilazione (Bicoc...Simone Aliprandi
Le slides utilizzate da Simone Aliprandi per il workshop "L'IA MIA: di chi è l'IA?" tenutosi online per l'Università di Milano-Bicocca il 20 gennaio 2021 (con organizzazione del Prof. Andrea Rossetti e del Prof. Federico Cabitza)
Il documento "Into to Generative AI" offre una panoramica completa sull'intelligenza artificiale generativa (AI Generativa), esplorando le sue definizioni, applicazioni, e potenzialità. Introduce concetti chiave come l'AI basata su regole, l'apprendimento automatico, il deep learning, e i Large Language Models (LLM), con particolare attenzione ai modelli transformer e alla loro importanza per la generazione di contenuti. Discussione approfondita sulle capacità innovative dei LLM, i limiti attuali, inclusi i problemi di bias e la mancanza di comprensione profonda. Riflette inoltre sulle implicazioni etiche e filosofiche dell'uso dell'AI, sottolineando la responsabilità umana nello sviluppo e nell'impiego di queste tecnologie.
Il documento esplora in modo approfondito l'Intelligenza Artificiale Generativa (AI Generativa), analizzando vari aspetti chiave di questa tecnologia rivoluzionaria. Tra i temi trattati vi sono:
- Potenzialità dell'AI Generativa: Viene evidenziato come questa tecnologia possa portare innovazione creativa, efficienza nella produzione di contenuti, supporto alla ricerca e allo sviluppo, miglioramenti nell'educazione e nell'apprendimento, nonché assistenza nella presa di decisioni.
- Problemi Potenziali: Vengono discussi i rischi associati all'AI Generativa, inclusi la disinformazione, i problemi di copyright e originalità, l'impatto sul lavoro creativo, i bias e la discriminazione, la sicurezza, l'uso malintenzionato, le questioni di privacy, e l'impatto sociale ed etico.
- Impatto sul mondo del lavoro: Viene analizzato come l'AI influenzerà vari settori in modi diversi, con un impatto differenziato tra creazione di nuove opportunità e riduzione di posti di lavoro, l'evoluzione dei ruoli professionali verso compiti che richiedono creatività, empatia e capacità decisionali complesse, e lo sviluppo di competenze complementari all'AI.
- AI come "intelligenza aliena": Secondo Yuval Noah Harari, i processi computazionali dell'IA differiscono fondamentalmente dalla cognizione umana, rendendo il suo modo di ragionare unico e, in un certo senso, "alieno" rispetto all'intelligenza umana. Ciò solleva questioni etiche e filosofiche significative.
- Diverse tipologie di AI: Viene fornita una panoramica sulle diverse forme di intelligenza artificiale, dalla Rule-Based AI all'AI generativa, evidenziando come ognuna presenti specificità, capacità e applicazioni.
- Focus sui Large Language Models (LLM)**: L'importanza dei LLM viene discussa in dettaglio, evidenziando il loro ruolo cruciale nell'AI generativa e nelle capacità di generare contenuti innovativi.
- **Implicazioni Etiche e Filosofiche**: Viene sottolineata la responsabilità umana nello sviluppo e nell'impiego dell'AI Generativa, enfatizzando la necessità di considerare le implicazioni etiche e filosofiche dell'uso di queste tecnologie.
Convegno - Thailandia, meta di business, non solo di turismo - dott. Mattia S...Edoardo E. Artese
Slide del convengo avente ad oggetto le ipotesi di business in Thailandia, organizzato il giorno 28 giugno 2019 presso la Sala Consiliare del Municipio V di Milano, relative all'intervento del dott. Mattia Sciutti "Aspetti pratici: come formare un lavoratore che andrà a lavorare dall'altra parte del mondo"
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In particolare ho affrontato queste tematiche:
a) Stampa 3D e proprietà intellettuale: marchi, brevetti, copyright, concorrenza sleale e aspetti medicali;
b) Stampa 3D, marketplace e app: come vendere e tutelare file per la stampa 3D;
c) Stampa 3D, sicurezza sul lavoro e opere d'arte.
Di seguito le slides dei 3 interventi.
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Convegno - Thailandia, meta di business, non solo di turismo - dott. Mattia S...Edoardo E. Artese
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Convegno - Thailandia, meta di business, non solo di turismo - avv. Mario Cer...Edoardo E. Artese
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Lavorare in Italia: diritti e doveri dei lavoratori. I contratti di lavoroEdoardo E. Artese
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Il recupero delle informazioni cancellate e nascosteEdoardo E. Artese
A lecture at University of Milan about "data carving"
Una lezione all'Università di Milano sul recupero delle informazione nascoste e cancellate da un computer o un supporto informatico.
La concorrenza sleale tramite il web ed i social networkEdoardo E. Artese
During the SMAU FIERA in Bologna, we explained the legal aspect of unfair competition in the web and in the social network
Nel corso della fiera SMAU a Bologna, abbiamo illustrato gli aspetti legale della concorrenza sleale nel web e nei social network.
2. Managing partner dello Studio AC Legal di Milano.
Si occupa di diritto commerciale e industriale ed è
appassionato cultore della materia delle nuove tecnologie
e dell’informatica giuridica.
2
Edoardo E. Artese
avvocato
3. Studio legale con sede a Milano,
specializzato in IT e diritto
commerciale internazionale.
www.ac-legal.eu
Associazione di esperti e studiosi
in materia di Diritto
dell’Informatica e di Informatica
Giuridica.
www.diricto.it
5. Il paradigma
dell’apprendista stregone
(Antonio Caselli, Intelligenza artificiale,
protezione dei dati personali e
regolazione di Giuseppe D'Acquisto,
Maurizio Naldi, Raffaele Bifulco, Oreste
Pollicino, Bassani Marco)
6. Già in antichità
Golem
Il Golem è un gigante d'argilla presente
nella mitologia ebraica che non possiede
intelligenza né altre facoltà intellettive, ma
possiede una forza disumana ed è in
tutto e per tutto, un gigante.
7. Pinocchio
by Enrico Mazzanti (1852-
1910) - the first illustrator
(1883) of Le avventure di
Pinocchio. Storia di un
burattino
Coloured by Daniel DONNA
10. “ Definizione di intelligenza
artificiale
10
L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che
permette la programmazione e progettazione di sistemi, sia
hardware sia software, che permettono di dotare le macchine
di determinate caratteristiche che vengono considerate
tipicamente umane quali, ad esempio, le percezioni visive,
quelle spazio-temporali e quelle decisionali.
11. A.I. – Le stagioni
Connessionismo Sistemi esperti
DARPA: “AI was not the next wave"
1980 2000 2010
Expert Systems
1980’s
Deep Learning
?
Markov Modelsnism
2012
AI Hype Cycles and AI Winters
0’s
…
1970’s
14. Machine Learing
Il Machine Learning è una tecnica che permettere ai
computer di eseguire task cognitivi senza essere
programmati esplicitamente.
Computer
Science
Mathematical foundations
Algorithm & data
structures
Artificial Intelligence
Communication & Security
Database
…
Symbolic AI (Expert Systems)
Probabilistic AI (Search & Optimization)
Machine Learning
…
ML algorithms
15. 15
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
• Statico: scenari codificati
• Basato su regole: richiede
conoscenza esperta
• Non generale: difficile trattare
casi specifici
• Dinamico: evolve con i dati
• Conoscenza “esperienziale”
basata sui dati
• Generalizzato: si adatta a nuove
situazioni e casi speciali
Programmazione tradizionale vs Machine Learning
16. 16
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
• Statico: scenari codificati
• Basato su regole: richiede
conoscenza esperta
• Non generale: difficile trattare
casi specifici
• Dinamico: evolve con i dati
• Conoscenza “esperienziale”
basata sui dati
• Generalizzato: si adatta a nuove
situazioni e casi speciali
Programmazione tradizionale vs Machine Learning
17. The event was broadcast
live over the internet and
received over 74 million
hits.
1997
IBM Watson
beat Garry
Kasparov
VECCHI SISTEMI
18. 2011
IBM Deep Blue
beat 2 humans in
Jeopardy
https://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE
NUOVI SISTEMI
19. 19
▸ Simbolico: siedo con miglior giocatore di Go al
mondo e trasferisco la sua conoscenza in un
programma
▸ Matematico/statistico: simulo tutte le possibili
mosse, i risultati di ogni step e scelgo la mossa che
mi avvicina di più alla vittoria
▸ Machine Learning: faccio vedere ad un
programma milioni di partire (reali o simulate),
facendolo apprendere dall’esperienza
Gioco del Go: 3 possibili approcci
27. Ma chi è in
grado di
«educare» una
IA? E come?
28. Teorie
dell’Apprendimento
28
a) apprendimento supervisionato estrarre una regola generale che associ
l'input all'output corretto;
b) apprendimento non supervisionato;
c) apprendimento per rinforzo con un «insegnante» che dice solo se è stato
raggiunto l'obiettivo.
29. ISAAC ASIMOV E LE LEGGI
DELLA ROBOTICA – BASTANO?
● 1) Un robot non può recar danno a un essere umano né
può permettere che, a causa del proprio mancato
intervento, un essere umano riceva danno.
● 2) Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli
esseri umani, purché tali ordini non contravvengano
alla Prima Legge.
● 3) Un robot deve proteggere la propria esistenza,
purché questa autodifesa non contrasti con la Prima o
con la Seconda Legge.
32. (si veda Decreto ministeriale 28 febbraio 2018 c.d. Decreto Smart Roads)
Auto driverless o self-
driving
Ma in caso di incedenti, chi è il
responsabile? Il produttore? Il
programmatore?
33. …risoluzione del Parlamento Europeo del 16
febbraio 2017 recante raccomandazioni alla
Commissione concernenti norme di diritto
civile sulla robotica (2015/2103(INL))
33
La domanda diventa sempre
più attuale…
Consultabile integralmente sul sito del Parlamento UE al seguente link:
http://www.europarl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//TEXT+TA+P8-
TA-2017-0051+0+DOC+XML+V0//IT#BKMD-13
36. Machine learn
being used tod
• The search eng
• The spam filte
• The recommen
• The face/hand
/fingerprint re
• The location/c
security system
• The disease di
prediction
• The weather fo
39. retinopathy as human doctors (Dec 2016) – soon in production!
Source: http://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2588763
2016 – Google Research: diagnosi retinopatia meglio di un dottore umano
42. 42
Machine Bias
Software COMPAS usato in USA per valutare il rischio di recidiva dei
detenuti sembra discriminare in base al colore della pelle
https://www.cdcr.ca.gov/rehabilitation/docs/FS_COMPAS_Final_4-15-09.pdf
https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
Machine Bias
Software per valutare il rischio di recidiva dei detenuti. Esso sembra discriminare in
base al colore della pelle.
Risultato analisi: il software ha un forte pregiudizio razziale, perchè apprende da
dati con pregiudizi.
Bandito in molti (ma non tutti) gli Stati degli USA
44. E ancora altro…
• Motori di ricerca
• Filtro spam
• Recommender system
• Riconoscimento testuale/facciale
• Context-based security
• Diagnosi e previsione di patologie
• Previsioni del tempo
45. Problemi etici nello sviluppo
del software: chi educherà il
nostro sistema di IA?
55. 55
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