L'Intelligenza Artificiale attraverso il Pensiero di Feyerabend
Paul Feyerabend, con il suo approccio iconoclasta alla filosofia della scienza, offre spunti illuminanti su come comprendere il complesso panorama dello sviluppo dell'AI.
Paul Feyerabend, con il suo approccio iconoclasta alla filosofia della scienza, offre spunti illuminanti su come comprendere il complesso panorama dello sviluppo dell'AI.
L'evoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) è stata spesso descritta come un percorso graduale e incrementale di progressi tecnologici e concettuali. Tuttavia, usando le teorie di Thomas Kuhn sulla struttura delle rivoluzioni scientifiche, emerge una prospettiva diversa.
Kuhn ci insegna che la scienza non avanza attraverso un accumulo lineare di conoscenze, ma attraverso salti e cambi di paradigma improvvisi. Con la visione di Kuhn sui cambiamenti paradigmatici possiamo avere una chiave di lettura più aderente alla realtà dello sviluppo dell'IA, evidenziando come quest'ultimo sia caratterizzato da trasformazioni radicali che ristrutturano profondamente il campo di conoscenza.
Il paradigma della plasticità, una nozione che oggi riveste un ruolo centrale in molteplici ricerche filosofiche e scientifiche, si riferisce alla capacità di un ente di subire e produrre trasformazioni, di essere modificato e di modificarsi. Originariamente concepito nel contesto artistico, in cui "plastica" indica la tecnica di dare forma alla materia, come ad esempio nell'uso dell'argilla o del marmo, il termine è stato successivamente esteso alla formazione culturale e, infine, al mondo vivente. Quest'ultimo è capace di interagire con l'ambiente e con il mondo, riorganizzandosi e inventando nuove soluzioni e strategie di comportamento.
Nel mondo dello sviluppo software, la Developer Experience (DX) è spesso associata agli strumenti e alle tecnologie utilizzate. Tuttavia, un aspetto fondamentale che a volte viene trascurato è il linguaggio di programmazione. Il linguaggio influenza il modo in cui percepiamo e interagiamo con il mondo e non è mai neutrale.
Nel mondo dello sviluppo software, la Developer Experience (DX) è spesso associata agli strumenti e alle tecnologie utilizzate. Tuttavia, un aspetto fondamentale che a volte viene trascurato è il linguaggio di programmazione. Il linguaggio influenza il modo in cui percepiamo e interagiamo con il mondo e non è mai neutrale.
L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) nel dominio dello sviluppo del software ha aperto nuove frontiere e promette rivoluzioni inattese, in particolare attraverso la generazione automatica del codice. Tuttavia, come ogni potente strumento, l'IA deve essere gestita con cura e precisione per garantire l'efficacia del suo risultato: il software. Questo articolo esplora la questione della sicurezza e dell'affidabilità nella generazione del codice tramite l'IA, delineando l'importanza di tali elementi e le misure necessarie per garantirli.
L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) nel dominio dello sviluppo del software ha aperto nuove frontiere e promette rivoluzioni inattese, in particolare attraverso la generazione automatica del codice. Tuttavia, come ogni potente strumento, l'IA deve essere gestita con cura e precisione per garantire l'efficacia del suo risultato: il software. Questo articolo esplora la questione della sicurezza e dell'affidabilità nella generazione del codice tramite l'IA, delineando l'importanza di tali elementi e le misure necessarie per garantirli.
L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA) ha dato vita a strumenti rivoluzionari, come i large language models (grandi modelli di linguaggio), un esempio emblematico è il GPT di OpenAI. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati di testo, stanno cambiando il modo in cui le macchine "comprendono" il linguaggio naturale. Nonostante l'entusiasmo e gli investimenti abbondanti, è fondamentale riflettere sulla loro funzione, sui limiti, e sulla necessità di un controllo umano e gestione responsabile.
L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA) ha dato vita a strumenti rivoluzionari, come i large language models (grandi modelli di linguaggio), un esempio emblematico è il GPT di OpenAI. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati di testo, stanno cambiando il modo in cui le macchine "comprendono" il linguaggio naturale. Nonostante l'entusiasmo e gli investimenti abbondanti, è fondamentale riflettere sulla loro funzione, sui limiti, e sulla necessità di un controllo umano e gestione responsabile.
L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA) ha dato vita a strumenti rivoluzionari, come i large language models (grandi modelli di linguaggio), un esempio emblematico è il GPT di OpenAI. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati di testo, stanno cambiando il modo in cui le macchine "comprendono" il linguaggio naturale. Nonostante l'entusiasmo e gli investimenti abbondanti, è fondamentale riflettere sulla loro funzione, sui limiti, e sulla necessità di un controllo umano e gestione responsabile.