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📣 Gli AI-Talks sono eventi divulgativi a teatro che si pongono l’obiettivo di presentare tematiche legate all’Intelligenza Artificiale e renderle accessibili ad un pubblico generalista. La serata prevederà un unico intervento della durata di circa 90 minuti, seguita da una sessione di domande e risposte per soddisfare eventuali dubbi e curiosità del pubblico.

📆 Data: 5 maggio 2025

🕣 Ora: 20.30

📍 Luogo: Hangar Teatri, Via Luigi Pecenco 10

L'origine della Vita Artificiale (a cura di Luca Manzoni)

Nel 1954 lo scienziato italo-norvegese Nils Aall Barricelli pubblicò uno dei primi lavori sulla vita artificiale, intitolato "Esempi numerici di processi di evoluzione". Il suo lavoro rappresenta un esempio pionieristico di vita artificiale e algoritmi evolutivi, condotto su alcuni dei primi computer elettronici. A oltre 70 anni da queste prime pubblicazioni, questo intervento ripercorrerà le scoperte di Barricelli, le sue aspirazioni per i futuri sviluppi e se tali speranze si siano concretizzate nei decenni successivi di ricerca. Dopo tutto questo tempo, il lavoro di Barricelli può ancora essere fonte d’ispirazione oggi?

🎙️Luca Manzoni è professore associato di informatica presso l’Università di Trieste e responsabile del Laboratorio di Calcolo Naturale (NaCL). Ha conseguito il dottorato in informatica presso l’Università di Milano-Bicocca nel 2013, dove aveva ottenuto anche la laurea magistrale nel 2009. Nel corso della sua carriera è stato visiting student o postdoc a Lisbona, Birmingham, Nizza e Osaka. Ha pubblicato oltre 150 articoli scientifici in conferenze e riviste internazionali. Nel 2022 ha ricevuto il SIGEVO Impact Award, che premia articoli fondamentali nell’ambito del calcolo evolutivo pubblicati dieci anni prima. Attualmente è coinvolto come responsabile scientifico o leader di unità in diversi progetti nazionali e internazionali. I suoi interessi di ricerca riguardano il calcolo evolutivo, i modelli di calcolo naturale e le applicazioni delle tecniche di intelligenza artificiale alle scienze naturali.

Pensare o riconoscere? Il vero volto dei Large Language Models (a cura di Sebastian Goldt)

I "Large language models" come ChatGPT hanno conquistato l'immaginazione di tutti con la loro capacità di scrivere testi fluidi. A volte, le loro risposte sembrano persino dare l'impressione di un ragionamento logico. Ma stanno davvero ragionando? In questo talk, vedremo che questa domanda ci riporta a un dibattito fondamentale dell'intelligenza artificiale, che va avanti da decenni: le macchine dovrebbero pensare in modo simbolico, manipolando conoscenze strutturate come nella matematica e nel linguaggio, oppure in modo statistico, imparando a riconoscere schemi da grandi quantità di dati? Ripercorrendo questa distinzione ci aiuterà a capire meglio sia le capacità straordinarie che i limiti profondi di questi sistemi -- e come il loro successo ci costringe a riesaminare alcune delle nostre idee sull'intelligenza.

🎙️Sebastian è professore alla SISSA, dove dal 2020 dirige il gruppo "Teoria di reti neurali". L’obiettivo del suo gruppo è sviluppare una teoria moderna delle reti neurali, tecnologia chiave dell’intelligenza artificiale, che spieghi come e cosa le reti neurali imparano dai dati. Di origine tedesca, Sebastian ha studiato fisica a Cambridge (Regno Unito) e ha conseguito un dottorato in fisica teorica con Udo Seifert a Stoccarda (Germania). Prima di arrivare alla SISSA, è stato post-doc a Parigi con Lenka Zdeborová e Florent Krzakala. È organizzatore di diverse scuole e conferenze, tra cui la serie di conferenze "Youth in high dimensions" a Trieste, e nel 2024 ha vinto un prestigioso finanziamento dal Consiglio Europeo della Ricerca per la sua ricerca.

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