B8836 - Universal Semantics (1) (LM)

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course, the student knows and can apply abstraction methods to interpret any kind of signal from a physical, social or cognitive environment, either inductively (pattern discovery) or deductively (pattern finding). The methods will leverage theoretical or experimental findings from philosophy, cognitive science, semiotics, and computer science.

Contenuti

Il corso integra approcci computazionali e sperimentali per studiare gli universali semantici attraverso lingue, modalità, culture, pratiche e sistemi neurocognitivi. Gli studenti useranno metodi data-driven per analizzare processi multimodali di costruzione del significato. Il corso bilancia aspetti teorici e analisi computazionali, esaminando fenomeni come la prospettivizzazione, la teoria della mente e il blending concettuale attraverso lenti metodologiche diverse. La valutazione avverrà su un progetto dedicato che integra progettazione teorica e ricerca sperimentale.

Testi/Bibliografia

De Giorgis, S., Gangemi, A., Russo, A. Neurosymbolic graph enrichment for Grounded World Models. Information Processing & Management, 62, 4, 2025, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030645732500069X

Gangemi, A. and Nuzzolese, A.G. Logic-Augmented Generation. Journal of Web Semantics, 2025, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570826824000453

Lakoff, George, and Srini Narayanan. The Neural Mind: How Brains Think. University of Chicago Press, 2025. (Lakoff, George, and Srini Narayanan. La mente neurale: Come pensa il nostro cervello. ROI Edizioni, 2025.)

Gangemi, A., Presutti, V., 2022. Formal Representation and Extraction of Perspectives. Vossen, P. et al. (eds.): Creating a More Transparent Internet: The Perspective Web, 2022, https://www.dropbox.com/scl/fi/qmaoifmxwqfklvixs629n/WebOfPerspectives-GangemiPresutti.pdf?rlkey=e82o49dz4crwgf84yue0eiupv&dl=0

Metodi didattici

Il corso si svolgerà in sessioni di 2 ore ciascuna, con lezioni frontali e sessioni applicative con esercitazioni pratiche.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame finale consisterà in un progetto che implementi un modello di sense-making di ispirazione cognitiva su un argomento specifico concordato con il docente, seguito da una discussione.

AI can be a useful tool to support individual study with in-depth analysis, summaries, and self-assessment. As for learning assessment, the exam may consist in a section that can exploit substantial use of AI (problem solving, content generation), accompanied by a mandatory critical analysis section.

Studenti con disabilità e Disturbi Specifici dell'Apprendimento (DSA)

Gli studenti con disabilità o Disturbi Specifici dell'Apprendimento hanno diritto a specifici adattamenti in base alla loro condizione, previa valutazione da parte del Servizio di Ateneo per Studenti con Disabilità e DSA. Si prega di non contattare docenti o personale di Dipartimento, ma di fissare un appuntamento con il Servizio. Il Servizio valuterà quindi quali adattamenti siano specificamente appropriati e contatterà il docente. Per maggiori informazioni, visitare la pagina:
https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it/per-studenti

Strumenti a supporto della didattica

Durante il corso verranno utilizzate regolarmente applicazioni online e desktop dotate di funzionalità di intelligenza artificiale.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Aldo Gangemi