AION-Research

  Negli ultimi anni i Large Language Models (LLM) hanno raggiunto un livello di modellamento del linguaggio naturale che copre in modo convincente sia i sistemi alfabetici sia quelli ideografici, nonché capacità generative in ambito iconico e acustico. A ciò si affianca una capacità ormai consolidata di produrre codice di programmazione in numerosi linguaggi – i quali sono da riconoscersi come istanze di linguaggi formali – spesso all’interno di un unico modello fondazionale multilingue o addirittura multimodale. Questo dato empirico solleva una questione teorica non banale, soprattutto se osservato alla luce della tradizione linguistica e filosofica che ha messo in evidenza la complessità strutturale del linguaggio naturale rispetto ai linguaggi formali. A partire dagli studi fondativi di Noam Chomsky (1934) sulla struttura sintattica, e lungo una traiettoria distinta che conduce ad un approccio distribuzionale al significato, il linguaggio naturale viene descritto come un siste...

Un’aula universitaria, sera inoltrata. Sulle lavagne restano formule, diagrammi e qualche disegno di circuito. Le finestre lasciano filtrare la pioggia. Un vecchio orologio segna le undici e venti. Attorno al tavolo, tre figure: Adriano, il matematico; Luca, il fisico; ed Elia, l’ingegnere. Sono colleghi e amici che amano dialogare e confrontarsi fino a notte fonda. Il convegno si è appena concluso, ma la vera discussione deve ancora cominciare. Basato sul seguente articolo . 1. Sul principio delle cose Adriano (il matematico) Ogni volta che guardo questa lavagna penso che tutto cominci da una definizione. Del resto ne vedo un paio proprio scritte lì... Il mondo intero, se lo si vuole intendere, dovrebbe essere scritto in un linguaggio coerente, senza ambiguità. Dovrebbe attingere le proprie forme e strutture da qualche luogo dove vige la perfezione... Ma poi guardo la realtà, e la realtà non conosce coerenza e, di fatti, pullula di eccezioni, di casi limite, di discontinuità. (so...

  Il seguente testo è un commento all'articolo dell  Huffington Post  « I Large Language Models comprendono i nostri stati d’animo? » Nel suo articolo pubblicato sull’«Huffington Post» il 20 ottobre, Stefano Diana affronta con acume e misura una delle questioni più complesse dell’epoca dell’intelligenza artificiale generativa, ossia la possibilità che i modelli linguistici di grandi dimensioni ( LLM ) possano davvero comprendere gli stati mentali e affettivi umani. L’autore richiama la genealogia della Theory of Mind , dalle prove di David Premack e Guy Woodruff alle ricerche di Josep Call e Michael Tomasello, e ne segue la trasformazione in ambito artificiale. Egli osserva che gli esperimenti sui viventi sono «tutta azione, zero parole» mentre negli LLM «gli ‘esperimenti’ sono tutto linguaggio e zero azione». La conclusione è esplicita e coerente: vedere la teoria della mente negli LLM è anch’essa una falsa credenza . Il testo di Diana mette a fuoco con chiarezza un ...

  Umanità, complessità e intelligenza artificiale. Un connubio perfetto (ARACNE, 2021) Sono trascorsi circa quattro anni dalla pubblicazione di « Umanità, Complessità e Intelligenza Artificiale »  (Autore: Enrico De Santis ) e il contesto in cui quel libro nacque appare oggi profondamente trasformato, anche se i semi del mutamento iniziavano già a germogliare da qualche tempo. In questo libro ( pubblicato quando i libri si scrivevano a mano ), comunque, si inscrivono tutte le mie ricerche successive , in quanto esso è stato un laboratorio di preparazione per lo sviluppo di idee sia in ambito prettamente accademico che divulgativo. In questo breve arco di tempo l'intelligenza artificiale ha compiuto un salto di maturità che ha modificato il modo di intendere il rapporto tra tecnica , tecnologia e pensiero umano. Le macchine, attraverso l'elaborazione dei saperi oggettivati , hanno imparato a generare testi, immagini e musica con una competenza che si avvicina, per alcuni aspe...

Tecnica, linguaggio e percezione delle macchine nell’epoca dell’intelligenza artificiale  – Rielaborazione del discorso per il convegno tenutosi al Club Nautico di Gaeta il giorno 11 ottobre 2025 –  https://youtu.be/bz5nfHLRBJo Introduzione Ogni epoca ha la propria immagine dei saperi e della conoscenza. Il sottosuolo della nostra è costituita da circuiti, reti e modelli che apprendono in maniera automatica, un sapere che non solo si accumula, ma si replica e si trasforma. Quando oggi parliamo di intelligenza artificiale pensiamo al futuro, eppure ciò che chiamiamo rivoluzione tecnologica (o meglio: « rivoluzione cognitiva ») affonda le radici in una sapienza antica . C’è un filo invisibile che lega la stra-ordinaria tecnologia alla base dell’IA e gli albori del pensiero occidentale. La filosofia , la matematica e la poesia custodivano già le domande che oggi l’ ingegneria e la scienza dei dati provano a tradurre in circuiti, codice e modelli. L’immagine simbo...