🎯 Obiettivi di apprendimento

Comprendere il ruolo dell’intelligenza artificiale nella trasformazione del sapere scientifico
Analizzare le implicazioni epistemologiche, etiche e sociali dell’IA
Esplorare il rapporto tra automazione, creatività e interpretazione

🧠 Concetti chiave

Algoritmo: sequenza di istruzioni per risolvere un problema o elaborare dati
Apprendimento automatico: capacità dei sistemi di migliorare le prestazioni analizzando dati
Epistemologia computazionale: studio della conoscenza generata da sistemi artificiali
Bias algoritmico: distorsione nei risultati dovuta a dati o modelli non neutrali

📜 Contesto storico

L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una nuova frontiera nella filosofia della scienza. Dai sistemi esperti agli algoritmi di apprendimento profondo, l’IA modifica il modo in cui si produce, verifica e comunica il sapere. La scienza automatizzata solleva interrogativi sulla natura della scoperta, sull’interpretazione dei dati e sulla responsabilità. Filosofi come Luciano Floridi, Margaret Boden e Hubert Dreyfus hanno analizzato le implicazioni epistemologiche e ontologiche dell’IA. Il sapere scientifico si confronta oggi con macchine che apprendono, decidono e generano contenuti.

📚 Riferimenti teorici

Luciano Floridi, La quarta rivoluzione: l’IA come trasformazione dell’identità epistemica
Margaret Boden, Mind as Machine: intelligenza, creatività e simulazione
Hubert Dreyfus, What Computers Still Can’t Do: limiti dell’IA rispetto all’intelligenza umana

🧪 Attività e domande guida

Discussione: “L’IA può produrre conoscenza scientifica autentica?”
Analisi di un caso in cui l’IA ha contribuito a una scoperta scientifica
Scrittura riflessiva: “Un momento in cui hai interagito con un sistema intelligente e ne hai tratto conoscenza”

🔗 Collegamenti interdisciplinari

Informatica: algoritmi, reti neurali, machine learning
Etica: responsabilità, trasparenza, impatto sociale
Educazione civica: cittadinanza digitale, pensiero critico, tecnologie emergenti