{"id":57376,"date":"2023-11-16T16:18:56","date_gmt":"2023-11-16T15:18:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rassegnastampa-totustuus.it\/cattolica\/?p=57376"},"modified":"2023-11-30T17:07:18","modified_gmt":"2023-11-30T16:07:18","slug":"intelligenza-artificiale-e-tecnologia-digitale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rassegnastampa-totustuus.it\/cattolica\/intelligenza-artificiale-e-tecnologia-digitale\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e tecnologia digitale"},"content":{"rendered":"

Nuove tecnologie e intelligenza artificiale. <\/strong><\/span><\/h3>\n

Esperienza del limite e desiderio di infinito<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Cuneo 21-24 Settembre 2023<\/p>\n

Relazione del professore<\/em><\/span><\/p>\n

Andrea Bonarini<\/strong><\/span><\/h4>\n

all\u2019Incontro nazionale di studi delle Acli nazionali<\/em><\/span><\/p>\n

APPRENDERE DIGITALE<\/strong><\/h2>\n

<\/p>\n

\"\"L\u2019intelligenza artificiale e la tecnologia digitale nascono nel 1956, quando alcune persone con provenienze culturali molto diverse si sono trovate dicendo: vogliamo fare una macchina che sia intelligente. Allora c\u2019erano macchinoni che non facevano praticamente niente ma questi signori hanno pensato di fare un qualcosa che potesse risolvere qualsiasi problema. Siccome fin dal tempo dei greci il ragionamento segue la logica, anche l\u2019intelligenza artificiale hanno provato a farla con la logica, la quale sostanzialmente richiedeva che qualcuno scrivesse delle regole e una macchina le eseguisse.<\/span><\/p>\n

Il ragionamento secondo queste regole funziona molto bene; peccato che quando le regole sono state scritte erano dieci, poi cinquanta, poi cento ma non servivano quasi a nulla. Ne sarebbero servite mille, ma chi \u00e8 che scrive mille regole? C\u2019\u00e8 stato allora un momento in cui qualcuno ha detto: mettiamo tutta la conoscenza enciclopedica dentro una macchina che legge tutti i giornali e tutti i libri e riesce a fare qualche cosa. Un progetto di centinaia di anni-uomo finito con un quasi nulla di fatto.<\/span><\/p>\n

NASCE L’IDEA DELLA IA\u00a0<\/strong><\/h4>\n

Negli anni Ottanta l\u2019intelligenza artificiale doveva risolvere tutti i problemi e non li ha risolti. Ne ha per\u00f2 risolti alcuni ma intanto niente pi\u00f9 soldi e niente pi\u00f9 ricerca. Nel frattempo per\u00f2 nasceva una nuova idea: se il problema \u00e8 complesso ed \u00e8 complesso scrivere le regole costruiamo una macchina che possa imparare a scrivere un modello e possa imparare a fare quello che vorremmo facesse. Da qui \u00e8 nato tutto un mondo che cerca di fare imparare alla macchina. Non si scrivono pi\u00f9 regole ma si vuole che la macchina dia delle soluzioni, imparando. Quella che oggi chiamiamo intelligenza artificiale in realt\u00e0 sono macchine che imparano e che sostanzialmente fanno un apprendimento automatico: machine learning<\/em>, ovvero la possibilit\u00e0 di fare costruire dei modelli alle macchine stesse<\/span>.<\/p>\n

\"\"Questi modelli devono servire a qualcosa. A cosa? A soddisfare delle esigenze di progettisti e committenti. Ma attenzione; i committenti non pagano se la macchina non fa quello che deve fare e i progettisti hanno un sacco di vincoli. Detto questo cos\u2019\u00e8 un modello? E\u2019 qualcosa che a fronte di un ingresso di dati e informazioni in qualche modo tira fuori una soluzione, la quale pu\u00f2 derivare dal fatto che la macchina capisce qualcosa di quei dati, oppure che con quei dati riesce a fare una previsione o prendere una decisione; insomma a fare qualcosa<\/span>.<\/p>\n

L\u2019apprendimento automatico fa imparare quel modello, che non deve essere pi\u00f9 scritto. Questo ha delle conseguenze importanti che dipendono anche da quello che facciamo per fare imparare questi modelli.<\/span><\/p>\n

I TRE MODI DI APPRENDIMENTO DELLA IA<\/strong><\/h4>\n

Sostanzialmente abbiamo tre modi per fare imparare la macchina e tutto quello che si dice dell\u2019intelligenza artificiale oggi sta dentro questi tre modi<\/span>.<\/p>\n

Il primo: abbiamo degli esempi<\/strong>; ovvero il modo di imparare della macchina \u00e8: a fronte dei dati di ingresso diamo degli esempi di cosa ci aspettiamo esca fuori. E di esempi ne diamo migliaia, se non milioni perch\u00e9 la cosa \u00e8 complessa. Vogliamo trovare quegli aspetti generali che ci permettono di risolvere qualsiasi problema del tipo che corrisponde a quei dati. Quello che fa questo sistema \u00e8 generalizzare i dati; ma attenzione, generalizzare non vuol dire risolvere in maniera corretta qualsiasi problema ma avere dei modelli che sono mediamente pi\u00f9 o meno buoni. Questo si chiama apprendimento supervisionato<\/em> perch\u00e9 diamo degli esempi<\/span><\/p>\n

\"\"Un altro modo \u00e8 la macchina che propone un modello<\/strong> e noi diciamo se questo modello va bene o va male, ovvero se a fronte dell\u2019ingresso dei dati i risultati sono quelli attesi. Sulla base del fatto che i risultati siamo siano buoni o no la macchina tiene i risultati buoni e butta quelli non buoni sostituendoli con altri a caso o pi\u00f9 o meno simili a quelli buoni e cos\u00ec, prima o poi, avremo solo risultati che risolvono il problema. In questo caso il modo di procedere \u00e8 diverso: bisogna sapere cosa dire alla macchina cosa va bene e cosa va male<\/span>.<\/p>\n

Il terzo modo: ci sono alcuni problemi in cui \u00e8 sufficiente capire quale \u00e8 la regolarit\u00e0 dei dati<\/strong>, ovvero se c\u2019\u00e8 qualcosa in comune tra i dati che permette ad esempio di classificarli magari tra decine di caratteristiche diverse che sarebbe difficile maneggiare a mano. Per poter fare questo c\u2019\u00e8 la statistica.<\/span><\/p>\n

Questi sono i tre modi per imparare. In tutti i casi quello che facciamo \u00e8 insegnare alla macchina, ma insegniamo quello che vogliamo noi. Nel primo caso abbiamo dato degli esempi che decidiamo noi. Nel secondo caso decidiamo ancora noi \u2013 intendendo il progettista piuttosto che il committente – quali valutazioni dare. Nel terzo caso decidiamo ancora noi cosa \u00e8 rilevante per i dati e cosa ci interessa mettere assieme. Sostanzialmente siamo sempre noi a decidere ma siccome i modelli sono complessi spesso ci sfuggono un po\u2019 di mano e non riusciamo a capire bene cosa c\u2019\u00e8 dentro e come viene fuori quello che salta fuori e spesso non riusciamo neppure a governarlo.<\/span><\/p>\n

Questo \u00e8 un problema e quindi cerchiamo vi approfondire un po\u2019 meglio.<\/span><\/p>\n

APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO\u00a0<\/strong><\/h4>\n

\"\"Riguardo l\u2019apprendimento supervisionato \u00a0\u2013 quello degli esempi \u2013 abbiamo tanti pezzetti di programma che interagiscono e vogliono imitare i neuroni cerebrali, infatti si parla di rete neurale. Son tanti ma non come i neuroni, che nella nostra testa sono 36miliardi con 160mila chilometri di connessioni, e quindi questi sistemi per quanto molto complessi sono molto lontani da questo tipo di complessit\u00e0. Pi\u00f9 o meno comunque apprendono come un cervello e sostanzialmente stiamo dicendo che se siamo molto complessi andiamo ad apprendere per livelli di complessit\u00e0, ovvero ci sono momenti in cui il sistema impara cose pi\u00f9 semplici e poi cose sempre pi\u00f9 difficili. Ad esempio: per riconoscere che dentro una immagine c\u2019\u00e8 una automobile un primo livello capir\u00e0 se ci sono righe ad angolo, delle parti colorate, dei cerchi o altri elementi base per la descrizione dell\u2019immagine; poi c\u2019\u00e8 un livello successivo in cui si mettono assieme le righe dell\u2019immagine, poi altri elementi e poi altri ancora fintanto non capisce che ci sono delle ruote, dei finestrini e che ruote e finestrini sono automobili. Questo perch\u00e9 \u00e8 stato dato un esempio di automobile.<\/span><\/p>\n

Imagine-net<\/strong><\/h4>\n

Il primo grande sforzo che \u00e8 stato fatto \u00e8 Imagine-net<\/em> che contiene 21mila categorie, ovvero 21mila oggetti che riusciamo a far riconoscere all’Intelligenza artificiale mediante la tecnologia digitale riconoscere con 14milioni di immagini etichettate. Ma non tutte le immagini sono correttamente riconosciute: l\u00e0 dove c\u2019\u00e8 un cane e delle ciliegie la macchina riconosce il cane e non le ciliegie, ma cosa \u00e8 rilevante? Oppure una tartaruga inquadrata in un certo modo viene scambiata per un coccodrillo. Questo ci comincia a dire che tutto quello che facciamo con questo metodo non \u00e8 mai al cento per cento sicuro. In qualche modo abbiamo sempre una percentuale di incertezza dovuta a tanti motivi. Siamo soddisfatti quando un sistema ha una accuratezza dell\u201980-90%, ma qualche volta l\u201980% \u00e8 troppo poco<\/span>.<\/p>\n

\"\"Per quanto riguarda l\u2019auto autonoma ad esempio abbiamo un sistema che riconosce i cartelli, le persone, le altre auto\u2026 Abbiamo cominciato a parlare di auto autonoma negli anni Novanta e sono stati individuati sei livelli di autonomia. Adesso siamo fermi da un bel po\u2019 al due. L\u2019auto riconosce la careggiata, che ha un\u2019auto difronte ma bisogna avere ancora il volante in mano perch\u00e9 non abbiamo ancora il centro per cento dell\u2019affidabilit\u00e0 e pu\u00f2 succedere che l\u2019automobile autonoma vada a sbattere<\/a><\/span> contro un camion rovesciato perch\u00e9 nella sua analisi dell\u2019immagine l\u2019auto vede il cassone rovesciato bianco con una riga in mezzo e lo scambia per un orizzonte libero.<\/span><\/p>\n

Comunque all’intelligenza artificiale con la tecnologia digitale si riesce a fare tante cose: riconosce che c\u2019\u00e8 un oggetto abbandonato in mezzo ad un aeroporto, che una persona \u00e8 caduta, che qualcuno ha fatto dei graffiti, che c\u2019\u00e8 gente che va in giro mascherata e quindi \u00e8 potenzialmente pericolosa\u2026 E molte di queste cose vengono utilizzate nella sicurezza. Ma possiamo anche riconoscere delle facce o una faccia specifica o delle emozioni. Noi abbiamo fatto un sistema per riconoscere le emozioni dalla faccia e dal corpo. Sono stati predisposti tre sistemi: uno che cerca di riconoscere l\u2019emozione dalle macro espressioni, un altro che cerca di riconoscere le micro espressioni e un altro la posizione del corpo. Ciascuno di essi con i data set<\/em>, con gli esempi che gli sono stati dati, andava abbastanza bene: all\u201980-90%. Successivamente li abbiamo messi insieme e visionato dei filmati ma abbiamo visto che tante volte ci\u00f2 che un sistema capisce l\u2019altro non lo capisce per niente, ma tante volte accade che quando capiscono qualcosa sono cose opposte: uno dice felicit\u00e0, l\u2019altro rabbia. Perch\u00e9? Perch\u00e9 come dicevo sono buoni solo all\u201980-90%<\/span><\/p>\n

\"\"Questa cosa \u00e8 importantissima. Quanto troviamo qualcosa che \u00e8 buono al centro per cento diciamo che abbiamo un problema, perch\u00e8 probabilmente abbiamo dato troppi pochi dati o i dati che abbiamo fornito potrebbero avere dei problemi di<\/span> bias<\/a><\/span>, di pregiudizio.<\/span><\/p>\n

Un altro rischio connesso alla IA<\/strong><\/h4>\n

Un altro esempio (il relatore mostra una slide <\/em>n.d.r.): sul rischio potenziale di persone arrestate e che potrebbero essere rilasciate sulla base del rischio stimato dall\u2019intelligenza artificiale. Sulla sinistra vediamo persone che hanno basso rischio, sulla destra persone ad alto rischio. Sta di fatto che quelle a destra sono diventate persone tranquillissime e quelle a sinistra hanno fatto di tutto: dal furto all\u2019omicidio. Perch\u00e9? Perch\u00e9 il data set<\/em> su cui \u00e8 stata addestrata la macchina in qualche modo conteneva informazioni negative, ad esempio, sulle persone di colore e siccome sono tante le persone di colore che finiscono in prigione sono tanti anche i casi di recidiva. Questo \u00e8 grave, perch\u00e9 in generale questo non \u00e8 vero. Non si pu\u00f2 valutare la vita di una persona e dargli la possibilit\u00e0 di riscattarsi fuori dalla prigione sulla base di un sistema di questo tipo. C\u2019\u00e8 un bias<\/em> forte<\/span>.<\/p>\n

\"con<\/p>\n

Purtroppo essere coscienti di questa cosa fino in fondo non \u00e8 comune e tante volte gli esempi forniti alla macchina sono influenzati dalla cultura che abbiamo. Anche le proposte di Netfix o Amazon sono influenzate dai nostri condizionamenti impliciti e anche se personalmente mi diverto a prendere in giro Amazon perch\u00e9 ordino di tutto Amazon mi propone sempre cose che bene o male c\u2019entrano. Questo perch\u00e9 ogni volta vediamo un film o compriamo qualcosa stiamo fornendo informazioni<\/span>.<\/p>\n

APPRENDIMENTO PER RINFORZO<\/strong><\/h4>\n

L\u2019apprendimento per rinforzo <\/strong>\u00e8 un altro tipo: la macchina apprende sulla base di valutazioni e qualit\u00e0 dei risultati. La macchina fa un\u2019azione, l\u2019ambiente risponde con dei dati ma anche con una valutazione che \u00e8 calcolata dall\u2019ambiente da una apposita funzione. In presenza di dati complessi una rete neurale interpreta i dati per fornirne una generalizzazione e un\u2019approssimazione (Deep Reinforcement Learning<\/em>). Con questo sistema si possono fare tante cose: per la guida autonoma si fa ottimizzazione della traiettoria, pianificazione del movimento, ottimizzazione del controllo, politiche di gestione dello scenario; oppure il controllo di robot e ambienti, la gestione finanziaria\u2026<\/span><\/p>\n

APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO<\/strong><\/p>\n

\"\"L\u2019apprendimento non supervisionato<\/strong> apprende dalle regolarit\u00e0 che ci sono nei dati basata su criteri di similitudine che diamo noi. Il sistema cerca di classificare i dati sulla base di due sole variabili e in qualche modo cerca di minimizzare la distanza dei dati da un centro classificato Nel caso di venti caratteristiche di calciatori il sistema ad esempio riesce a classificare chi \u00e8 difensore, chi attaccante, chi mediano; ma ancora una volta non abbiamo il cento per cento di affidabilit\u00e0 perch\u00e9 non esistono soltanto esemplari medi ma anche esemplari che sono dispersi attorno al nostro centro e che sono eccezioni, quindi a rischio di essere discriminati perch\u00e9 non categorizzabili secondo la nostra categorizzazione. Ma talvolta gli esemplari significativi sono proprio quelli che Nicholas Nassim Taleb ha classificato come il<\/span> \u201cCigno nero<\/a><\/span>\u201d. Egli porta una quantit\u00e0 di esempi in cui ci\u00f2 che \u00e8 rilevante non \u00e8 nella media: se vogliamo vincere in borsa non dobbiamo giocare come tutti ma in modo diverso.<\/span><\/p>\n

IL GENERATIVE ADVERSARIAL NEURAL NERTWORKS<\/strong><\/h4>\n

Poi abbiamo qualcosa di pi\u00f9 nuovo: il Generative Adversarial Neural Networks<\/strong> (Gann), due reti neurali una attaccata all\u2019altra alle quali d\u00f2 un testo all\u2019una e una foto all\u2019altra e ciascuna \u201ccombatte\u201d con l\u2019altra per dare una uscita buona; in questo caso una descrizione della foto oppure la generazione di una immagine sulla base della descrizione.<\/span><\/p>\n

Questi sistemi, ed \u00e8 la cosa importante, non capiscono nulla <\/strong>e quello che fanno \u00e8 solo mettere assieme tanti dati e minimizzare la differenza che ci pu\u00f2 essere tra loro e l\u2019esempio fornito.<\/span><\/p>\n

\"un'altraUn\u2019altra magia di oggi sono I transformer,<\/strong> usati per elaborazione di linguaggio naturale come nel caso di ChatGPT. Ma attenzione, le risposte non sono sempre giuste. C\u2019\u00e8 una versione di ChatCPT che permette di programmare e qualche volta io stesso gli chiedo di farmi un certo programma, che per\u00f2 quando lo vado a far girare non fa quello che ho chiesto. Glielo faccio rifare e neppure questo funziona.<\/span><\/p>\n

I trasformer<\/strong><\/p>\n

Il processo di apprendimento di un trasformer prevede l\u2019utilizzo di una grande quantit\u00e0 di dati e consiste in due fasi principali: un apprendimento non supervisionato in cui impara sostanzialmente come si mette assieme una frase e una fase di apprendimento supervisionato in cui si cerca di mettere a punto le frasi. Tra l\u2019altro ChatCPT oggi \u00e8 gentilissimo perch\u00e9 questa seconda fase \u00e8 stata fatta appositamente dopo che nelle prime versioni in cui era stato mandato a fare semplicemente chat in rete dopo due giorni diceva delle cose irripetibili e violente perch\u00e8 aveva pescato indiscriminatamente dalla rete<\/span>.<\/p>\n

Ma anche ChatCPT , che parla in lingue diverse e fa tante cose non capisce niente<\/strong> anche se genera frasi coerenti con quello che gli viene dato in ingresso; ma di suo non capisce cosa gli sto dicendo e cosa lui mi sta dicendo. E\u2019 un meccanismo che ripete quello che un filosofo degli anni Settanta per l\u2019intelligenza artificiale aveva definito \u201cla stanza cinese\u201d. Supponiamo che dentro una stanza buia ci sia qualcuno che riceve una frase in cinese e ha un libro magico che gli permette di trasformare gli ideogrammi cinesi in alfabeto inglese e tira fuori una frase, ma lui di quella frase in cinese non sa nulla e non capisce nulla<\/span>.<\/p>\n

Non possiamo quindi parlare di intelligenza artificiale se non di capacit\u00e0 di replicare<\/span>.<\/strong><\/span><\/p>\n

\"\"Insomma, i trasformer funzionano abbastanza bene, generano post convincenti tanto che secondo un dato del 2021 dal 30 al 60% dei post su Twitter \u2013 allora non c\u2019era ancora ChatCPT \u2013 erano generati automaticamente. Dunque un sacco di cose, comprese quelle che influenzano le elezioni, sono generate automaticamente.<\/span><\/p>\n

A questo punto per\u00f2 arriviamo alle note dolenti.<\/span><\/p>\n

LE CRITICITA’<\/strong><\/h4>\n

Bisogna considerare i possibili bies<\/em>, ovvero che i dati non sono esattamente rappresentativi di tutta la popolazione; inoltre anche i possibili bies<\/em> nella definizione degli obiettivi. Obiettivo di Zuckerberg \u00e8 mantenere il pi\u00f9 possibile le persone attaccate ai suoi prodotti; non \u00e8 il nostro obiettivo ma noi usiamo i suoi social e stiamo seguendo un sistema che ha quello di obiettivo e questa \u00e8 una criticit\u00e0. Inoltre l\u2019algoritmo non \u00e8 sempre buono perch\u00e9 nessuno ha l\u2019affidabilit\u00e0 del cento per cento. Ma uno dei problemi grossi dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 che gli utenti e i decisori che usano questi sistemi per assumere le persone o decidere se un progetto \u00e8 da realizzare o meno, se arrestare una persona o scarcerarla considerano che questi sistemi siano affidabili al centro per cento. Questa \u00e8 una nostra grossa responsabilit\u00e0 di cui dobbiamo essere coscient<\/span>i.<\/p>\n

\"\"E\u2019 un problema che gi\u00e0 c\u2019era negli anni Ottanta: che l\u2019intelligenza artificiale risolve tutti i problemi. Abbiamo sentito dire ai nostri politici: usiamo l\u2019intelligenza artificiale. Si ma per fare cosa? Cosa \u00e8 l\u2019intelligenza artificiale che vorremmo usare<\/span>?<\/p>\n

Abbiamo modelli che producono risultati con un certo grado di affidabilit\u00e0 ma come facciamo a sapere se sono buoni o meno? Da un lato ci fidiamo abbastanza degli articoli scientifici e se un modello ha passato il vaglio un po\u2019 ci fidiamo. Spesso per\u00f2 i media riportano notizie senza controllare troppo se sono vere o false, cos\u00ec tante volte si legge sui giornali di cose magiche che non ci sono assolutamente. I media si basano sugli uffici comunicazione dei centri ricerca o aziende, che hanno obiettivi precisi: avere vantaggi economici. I decisori spesso accedono solo ai media e non hanno tempo per gli articoli scientifici o parlare direttamente con gli esperti. Qui entra in gioco la formazione. E\u2019 molto importante capire cosa stiamo facendo, cosa stiamo usando<\/span>.<\/p>\n

Chi \u00e8 responsabile per un corretto uso dei sistemi di intelligenza artificiale? Da un lato i produttori di tecnologia, dall\u2019altro i venditori e i media che fanno da cassa di risonanza, ma anche noi stessi che compriamo tecnologia e siamo utenti finali. Uno dei problemi di ChatCPT \u00e8 che effettivamente risponde e ci possiamo andare avanti giorni a parlarci, magari stando giorni chiusi in casa pensando di dialogare con un amico, il quale guarda caso dice proprio quello che sto pensando anch\u2019io<\/span>.<\/p>\n

CONCLUSIONE<\/strong><\/h4>\n

\"\"In conclusione l\u2019intelligenza artificiale e l\u2019apprendimento automatico sono da un lato strumenti potenti che ci possono migliorare ma dall\u2019altro sono dipendenti da chi li progetta, li costruisce e li usa e non sono affidabili al 100% e siamo tutti responsabili per farne un uso appropriato. Cerchiamo quindi di viverli non come una soluzione finale \u2013 e ancora una volta \u00e8 importante che i decisori capiscano a cosa serve per fare che cosa \u2013 perch\u00e9 alla fine ci ritroviamo noi a usare Facebook Amazon ecc. ma poi \u00e8 il decisore che stabilisce le strategie di mercato o come spendere i soldi pubblici<\/span>.<\/p>\n

L\u2019intelligenza artificiale \u2013 che chiamiamo intelligenza ma non \u00e8 intelligente – \u00e8 uno strumento che dobbiamo imparare a usare.<\/span><\/p>\n

_____________________<\/p>\n

Andrea Bonarini <\/strong>Laureato in ingegneria elettronica ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica. Insegna al Politecnico di Milano presso Dipartimento di elettronica, informazione e bioingegneria. Dal 1984 \u00e8 membro del Progetto intelligenza artificiale e robotica del Politecnico di Milano. Ha coordinato il laboratorio di intelligenza artificiale, tecnologia digitale\u00a0 e robotica<\/em><\/span><\/p>\n

Intelligenza artificiale e tecnologia digitale; le altre relazioni pubblicate:<\/strong><\/span><\/p>\n

Intelligenza artificiale tecnologia digitale. Carlo Acutis e la dimensione spirituale\u00a0<\/span>\u2013<\/a>\u00a0Luca Peyron<\/strong><\/span><\/p>\n

Intelligenza artificiale e tecnologia digitale. La dimensione etica<\/span><\/a>\u00a0<\/span>\u2013 prof.ssa\u00a0Daniela Tafani<\/strong><\/span><\/p>\n

Intelligenza artificiale, tecnologia digitale, democrazia e algoterica<\/a> <\/span>– Paolo Benanti<\/strong><\/p>\n

Democrazia, Costituzione e intelligenza artificiale<\/a> <\/span>– Giulio M. Salerno<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

Intelligenza artificiale e lavoro che cambia <\/a><\/span>–<\/a> Ivana Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nuove tecnologie e intelligenza artificiale. Esperienza del limite e desiderio di infinito Cuneo 21-24 Settembre 2023 Relazione del professore Andrea Bonarini all\u2019Incontro nazionale di studi delle Acli nazionali APPRENDERE DIGITALE<\/p>

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