Course Syllabus

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Fondamenti di Scienze Cognitive e Intelligenza Artificiale

Il corso intende introdurre ai fondamenti dell'Intelligenza Artificiale (IA) e delle scienze cognitive, intese come studio della mente nei termini di elaborazione delle informazioni. Fornirà alcuni elementi essenziali per comprendere come funzionano i sistemi di IA simbolica e neurale, e in che modo l'IA orienta la ricerca sui meccanismi dell'intelligenza umana. Il corso è pensato per studentesse e studenti senza particolare preparazione informatica o scientifica; allo stesso tempo si propone di raggiungere un buon livello di approfondimento anche tecnico, attraverso momenti di carattere laboratoriale, perché solo 'toccando con mano' e vedendo dall'interno queste discipline è possibile acquisirne una rappresentazione accurata e non superficiale.

Il corso è progettato per integrarsi appieno all'interno dell'offerta formativa di Scienze Pedagogiche. I sistemi di IA sono sempre più frequentemente utilizzati in contesti educativi, e i processi mentali - nella ricerca psico-pedagogica e nella pratica educativa e didattica - sono molto spesso caratterizzati dal punto di vista cognitivista.

Sarà suddiviso in due parti:

  1. Intelligenza Artificiale. Si esploreranno i meccanismi di base dei sistemi di ragionamento automatico (algoritmi per la ricerca euristica in alberi di decisione) e di apprendimento neurale. Si farà pratica utilizzando software di IA pensati per finalità educative e programmando una semplice rete neurale attraverso Excel.

  2. Scienze cognitive. Si esplorerà l'idea secondo cui i processi mentali sono processi di elaborazione delle informazioni, approfondendone i presupposti filosofici e storici. Si discuterà il contributo di Alan Turing allo sviluppo di questa idea; il rapporto tra menti e meccanismi; il rapporto tra mente e cervello; l'impatto delle simulazioni mentali nella ricerca psicologica.

Il corso sarà supportato dal materiale e dallo staff del RobotiCSS Lab - Laboratorio di Robotica per le Scienze Cognitive e Sociali dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca (https://www.roboticss.formazione.unimib.it/), collocato nell'edificio U16 e coordinato dal docente.

Con questo insegnamento, con una costante e partecipata frequenza alle lezioni e al Laboratorio connesso al corso, si intendono promuovere i seguenti apprendimenti, in termini di:

  • Conoscenza e comprensione, a un livello fondamentale ma accurato, del funzionamento di alcuni sistemi di Intelligenza Artificiale e della struttura epistemologica delle scienze cognitive.
  • Capacità di comprendere la relazione tra scienze cognitive e Intelligenza Artificiale, apprezzando le potenzialità e i limiti di un orientamento cognitivista allo studio della mente e dei processi di apprendimento.

Il corso sarà erogato in modalità principalmente interattiva: ogni lezione fornirà alcune conoscenze e coordinate di base, ma solleciterà il dialogo e la partecipazione attiva di tutte/i. Circa 20 ore di lezione saranno dedicate ad attività laboratoriali (utilizzo di software educativi di IA e di apprendimento neurale). Nel complesso, la didattica sarà interattiva per l'80% delle ore ed erogativa per il restante 20%. Non si prevedono prove intermedie.

La pagina e-learning del corso sarà costantemente aggiornata con le diapositive proiettate in aula, testi di approfondimento, e risultati delle esercitazioni in aula.
Si forniranno alcune video-lezioni di approfondimento, anche a vantaggio degli eventuali studenti non frequentanti.

  1. R. Hurbans, Intelligenza Artificiale spiegata in modo facile. Guida illustrata per programmatori curiosi, Apogeo, 2023. Capitoli 1, 2, 3, 8, 9
  2. W. Bechtel, A. Abrahamsen, G. Graham, Menti, cervelli e calcolatori. Storia della scienza cognitiva. Laterza, 2004.
  3. E. Datteri, Che cos'è la scienza cognitiva. Carocci, 2017.

L'esame consisterà in una prova orale che avrà come fine quello di valutare le conoscenze e abilità apprese, e di evidenziare le eventuali lacune. La prova sarà valutata tenendo in considerazione l'appropriatezza del linguaggio, la capacità argomentativa e la correttezza di quanto affermato dallo studente in sede d'esame.

Il docente è disponibile per qualsiasi approfondimento o richiesta. Si prega di concordare un appuntamento scrivendo a edoardo.datteri@unimib.it.

I programmi valgono due anni accademici.

Dott.ssa Silvia Larghi
Dott.ssa Gilda Bozzi

ISTRUZIONE DI QUALITÁ
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Foundations of Cognitive Science and Artificial Intelligence

This course aims to introduce the foundations of Artificial Intelligence (AI) and cognitive science, understood as the study of the mind in terms of information processing. It will provide some background on how symbolic and neural AI systems work, and how AI orients research into the mechanisms of human intelligence. The course is designed for students with no particular computer science or scientific background; at the same time it aims to achieve a good level of in-depth knowledge, including technical knowledge, through moments of a laboratory nature, because only by 'touching' and seeing these disciplines from the inside is it possible to acquire an accurate and not superficial representation of them.

The course is designed to be fully integrated within the Pedagogical Sciences curriculum. AI systems are increasingly used in educational contexts, and mental processes - in psycho-pedagogical research and in educational and teaching practice - are very often characterised from a cognitivist perspective.

It will be divided into two parts:

  1. Artificial Intelligence. The basic mechanisms of automatic reasoning systems (algorithms for heuristic search in decision trees) and neural learning will be explored. You will practise using AI software designed for educational purposes and programming a simple neural network using Excel.

  2. Cognitive science. The idea that mental processes are information-processing processes will be explored, exploring its philosophical and historical assumptions. Alan Turing's contribution to the development of this idea will be discussed; the relationship between minds and mechanisms; the relationship between mind and brain; the impact of mental simulations in psychological research.

The course will be supported by the material and staff of the RobotiCSS Lab - Laboratory of Robotics for the Cognitive and Social Sciences of the University of Milano-Bicocca (https://www.roboticss.formazione.unimib.it/), located in building U16 and coordinated by the lecturer.

Through this course, with constant and participative attendance of the lectures and the Laboratory connected to the course, we intend to promote the following learning, in terms of:

  • Knowledge and understanding, at a fundamental but accurate level, of the workings of some Artificial Intelligence systems and the epistemological structure of cognitive sciences.
  • Ability to understand the relationship between cognitive science and Artificial Intelligence, appreciating the potential and limitations of a cognitivist approach to the study of the mind and learning processes.

The course will be delivered mainly in an interactive mode: each lesson will provide some basic knowledge and background coordinates, but will solicit dialogue and the active participation of all participants. Approximately 20 hours of lessons will be devoted to laboratory activities (use of AI and neural learning software). Overall, 80% of the lesson hours will be interactive and 20% lecture-style. There will be no intermediate exam.

The course's e-learning page will be constantly updated with the slides projected in the classroom, supplementary texts, and results of classroom exercises.
Some in-depth video lectures will be provided, also for the benefit of any non-attending students.

Erasmus students are invited to agree on a programme with the lecturer. They will be allowed to give the exam in English. Please note that the official language of the course is Italian.

The exam will consist in an oral test, with the purpose of assessing the knowledge and skills acquired, and to highlighting gaps (if any). The test will be evaluated considering the appropriateness of the language, the argumentative capacity and the correctness of the student's statements.

The lecturer is available for any further information or requests. Please arrange an appointment by writing to edoardo.datteri@unimib.it.

The programme is valid for two academic years.

Silvia Larghi
Gilda Bozzi

QUALITY EDUCATION
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Key information

Field of research
M-FIL/02
ECTS
8
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
56
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • ED
    Edoardo Datteri

Students' opinion

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Bibliography

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Enrolment methods

Manual enrolments

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