07158 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Anno Accademico 2026/2027

  • Docente: Andrea De Cesarei
  • Crediti formativi: 7
  • SSD: PSIC-01/A
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Lezioni in presenza (totalmente o parzialmente)
  • Campus: Cesena
  • Corso: Laurea Magistrale in Psicologia cognitiva applicata (cod. 6745)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente: - conosce lo sviluppo storico e le applicazioni dell'intelligenza artificiale, intesa come la simulazione artificiale della mente (emozioni e processi cognitivi) e del comportamento (azioni e decisioni); - conosce le principali differenze in termini di struttura e potenziali applicazioni tra diversi sistemi artificiali (es. algoritmi connessionisti classici; reti convoluzionali profonde; ruolo di aspettative e prediction error); - conosce i principali aspetti, in termini di potenziali applicazioni e di criticità, legate all'introduzione di sistemi artificiali in contesti reali (es. chatbot, self-driving cars, ergonomia cognitiva); - è in grado di mettere in collegamento nozioni apprese nel corso di studi, con il loro utilizzo in sistemi artificiali mirati a rilevare (es. affective computing, brain computer interfaces) o simulare (machine learning) stati mentali o comportamenti umani.

Contenuti

Il corso è rivolto a studenti di materie psicologiche e non richiede conoscenze pregresse in campo informatico o ingegneristico. I contenuti comprendono:

- Principali passi della storia dell'intelligenza artificiale, dai primi tentativi di costruire "macchine pensanti" all'inizio del '900, alla nascita e successiva contrapposizione tra IA simbolica e non simbolica, tracciandone lo sviluppo dagli anni Cinquanta ad oggi.

- Descrizione delle principali modalità di funzionamento di sistemi artificiali in ambito IA (es. approccio simbolico, connessionista, deep learning) e nell’ambito della robotica (es. distinzione tra robotica emozionale interna ed esterna, concetto di embodiment).

- Applicazione degli algoritmi descritti a diverse funzioni psicologici (es: comprensione del linguaggio naturale, percezione visiva, previsione del comportamento di agenti).

- Interazione sociale tra esseri artificiali e umani. Distinzione tra esseri artificiali dotati di una presenza fisica (robot) e no (chatbot).

- Applicazioni della IA all’ambito psicologico (es., rilevamento di stati psicologici a partire da dati testuali e/o fisiologici). Principali risultati e implicazioni progettuali ed etiche di tale ambito.

Testi/Bibliografia

Di seguito sono indicati i riferimenti bibliografici necessari per prepararsi alla prova di esame:

  • Slides delle lezioni
  • Margaret A. Boden, L'intelligenza Artificiale, Il Mulino
  • Paul Dumouchel, Luisa Damiano, Vivere con i robot, Raffaello Cortina Editore
  • Luciano Floridi, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide (CAPITOLI DA 1 A 10 compresi). Raffaello Cortina
  • Articoli e capitoli indicati dal docente nel corso delle lezioni.

Metodi didattici

Lezioni frontali.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame è scritto sotto forma di test con 4 domande aperte. Tempo a disposizione: 60 minuti. Il programma include tutto il materiale bibliografico indicato nella sezione testi, anche relativamente ad eventuali argomenti non trattati nelle lezioni.

Per quanto riguarda la verifica dell’apprendimento, l’uso dell’IA è vietato. Ogni utilizzo costituisce violazione dell’integrità accademica.

Ad ogni risposta sarà attribuito un punteggio massimo di 30 punti; il punteggio della prova sarà pari alla media dei punteggi alle singole domande. 

I criteri per la valutazione delle domande aperte sono i seguenti

- 0 in caso di non risposta o risposta completamente errata;

- 6 in caso di risposta estremamente lacunosa e insufficiente o totalmente fuori tema rispetto alla domanda;

- 12 in caso di risposta lievemente lacunosa e/o con concetti errati o non centrati sulla domanda.

- 18 in caso di sufficienza nell'argomentazione e nei contenuti.

- 25 in caso di buona argomentazione e buona qualità dei contenuti.

- 30 e lode in caso di ottima argomentazione e copertura totale dei concetti contenuti nel programma riferiti alla domanda specifica.

Studenti/sse con DSA o disabilità temporanee o permanenti: si raccomanda di contattare per tempo l’ufficio di Ateneo responsabile (https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it): sarà sua cura proporre agli/lle studenti/sse interessati/e eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con un anticipo di 15 giorni, all’approvazione del/della docente, che ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell'insegnamento.

Per sostenere la prova di esame è necessaria l'iscrizione utilizzando la funzione presente nel sito web di Alma Esami, nel rispetto inderogabile delle scadenze previste. Lo studente, in caso di difficoltà o di problemi potrà contattare la Segreteria didattica.

Strumenti a supporto della didattica

presentazioni in powerpoint, esempi distribuiti via web.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea De Cesarei

SDGs

Salute e benessere Lavoro dignitoso e crescita economica Imprese innovazione e infrastrutture Città e comunità sostenibili

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.