Fondazione CSP - Bando Intelligenza Artificiale 2a ediz. - "AI-LEAP: LEArning Personalization with AI and of AI"

In epoca recente l’attenzione verso l’intelligenza artificiale (IA), la cui applicazione è sempre più diffusa con impatti crescenti sulla vita di tutti noi con implicazioni normative, politiche, sociali, economiche, etiche, psicologiche, è costantemente aumentata. Tuttavia gli stessi anni hanno testimoniato un distacco, anch’esso crescente, fra i progressi scientifici da un lato e la conoscenza che i suoi fruitori hanno anche solo dei principi base dell’AI. La disseminazione scientifica raggiunge una minima parte della popolazione e la società richiede tempo per assimilare concetti. Il progresso su questo fronte ha un passo molto più lento. Il complesso processo di costruzione/interpretazione del mondo permeato dall’IA richiede la costruzione di strumenti concettuali adeguati nelle persone e nella società: “L’IA è una questione di cultura” (L. Sambucci). Competenze e abilità multiple entrano in gioco per interpretare e comprendere correttamente l’IA all’opera, anziché osservarla con sospetto o con ammirazione. Per rendere i cittadini membri consapevoli e attivi della società AI-LEAP mira a sviluppare soluzioni innovative per promuovere l’apprendimento dell’IA e l’apprendimento con l’IA. Tre sono le sfide. La prima sfida è educativa e riguarda l’adattamento dell’ambiente di apprendimento alle caratteristiche e alle abilità cognitive del learner. La seconda sfida è tecnologica e riguarda la realizzazione di strumenti che o utilizzano l’IA come strumento che facilita l’apprendimento oppure come argomento di apprendimento in maniera adattata al learner. La terza sfida mira a alimentare la crescita di una cultura dell’IA. AI-LEAP è strutturato in tre sottoprogetti che affrontano queste sfide da prospettive diverse. T3-AI (Personalizing Test to Tailor Training of AI) studierà le abilità di base coinvolte nel machine learning e negli approcci probabilistici all’IA. Il riconoscimento precoce, nei bambini, del mix individuale di tali abilità permetterà un training personalizzato finalizzato a rinforzare eventuali debolezze. Teaching E-AI 2C (Teaching Embodied Artificial Intelligence to Children) sfrutterà strumenti di “embodied AI” per produrre materiali didattici modulari e componibili in esperienze didattiche personalizzate. MedEd-AI (Teaching through AI: Methodologies for Personalized Medical Education through Computer-Interpretable Clinical Guidelines) studierà strumenti adattativi per l’insegnamento di linee guida mediche ai professionisti del settore. In prospettiva l’auspicio è che l’utilizzatore finale delle tecnologie di IA non si senta più in soggezione di fronte a strumenti dei quali sfuggono i principi fondanti ma, grazie alla cognizione e alla dimestichezza acquisite, diventi non solo un utilizzatore consapevole ma anche in grado di partecipare al progetto e allo sviluppo di ambienti socio-tecnici.