Giuseppe Futia 

(Centro Nexa su Internet & Società)

Mercoledì  27 gennaio 2021, ore 13.00 – 14.00

Stanza virtuale: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent

I moderni sistemi di apprendimento automatico hanno ottenuto risultati senza precedenti in termini di capacità predittive. Tuttavia, per i non addetti ai lavori risulta difficile interpretare nel dettaglio il processo attraverso cui tali risultati sono stati raggiunti.

Laddove l’impatto dell’intelligenza artificiale (AI) è particolarmente rilevante, dai processi di selezione del personale alle diagnosi mediche, introdurre la capacità di fornire spiegazioni (eXplainable AI – XAI) diviene un requisito cruciale per un’implementazione sicura, affidabile e su larga scala. La maggior parte degli approcci disponibili per implementare XAI sono rivolti ad esperti con il background tecnico necessario per manipolare gli algoritmi alla base dei sistemi di AI.

D’altro canto, questi approcci non soddisfano le necessità di coloro che utilizzano questi sistemi, che spesso non possiedono tale background, ma sono specialisti nel proprio settore, ad esempio in ambito legale o medico. Per questi motivi è necessario incorporare tecniche in grado di adattarsi al linguaggio degli specialisti nel proprio contesto di riferimento. In questo contesto, le tecnologie semantiche possono fornire un valido supporto, poiché sono in grado di codificare in maniera esplicita entità, relazioni, e ragionamenti all’interno di uno specifico dominio della conoscenza.

In occasione dell’84° Nexa Lunch Seminar, Giuseppe Futia, ricercatore postdoc presso il Centro Nexa su Internet & Società, proporrà alcune riflessioni maturate durante il suo percorso di dottorato per armonizzare le moderne implementazioni delle tecnologie semantiche, tra cui ad esempio i Knowledge Graphs, con gli attuali sistemi di apprendimento automatico, implementati utilizzando tecniche di deep learning.