🧠 L'Intelligenza Artificiale non è intelligente

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#AI #agenticAI #Agency #TateoBlog #TILLL

La principale fonte di confusione su ciò che l'Intelligenza Artificiale può o non può fare deriva anche dal suo particolare vocabolario. Come spesso accade alle discipline emergenti, l'AI ha dovuto appropriarsi di termini provenienti da discipline affini alle quali si è ispirata. Quando nasce una nuova scienza, infatti, non esiste ancora un vocabolario tecnico sufficientemente consolidato per descrivere problemi, ipotesi e osservazioni; inoltre, lo sviluppo scientifico procede generalmente più rapidamente della maturazione del relativo linguaggio. È quindi molto diffuso il fenomeno del prestito concettuale.

È proprio ciò che è avvenuto con l'Intelligenza Artificiale, che nel suo rapido sviluppo ha attinto terminologia dalle Scienze Cognitive e del Cervello (SCC), dalla Cibernetica, dalla Logica, dall'Informatica e dalla Teoria dell'Informazione. Il prestito più problematico dalle SCC è probabilmente quello alla base della stessa denominazione «Intelligenza Artificiale»: un'intuizione brillante anche dal punto di vista comunicativo, ma potenzialmente fuorviante, perché induce ad attribuire alle macchine caratteristiche proprie dell'intelligenza biologica.

Il prestito concettuale, tuttavia, non è avvenuto in una sola direzione. Esiste anche un movimento AI → SCC: se il prestito SCC → AI ha portato l'Intelligenza Artificiale a descrivere macchine e algoritmi "non intelligenti" attraverso termini antropomorfici, quello AI → SCC ha rischiato, per converso, di descrivere gli agenti biologici intelligenti come semplici sistemi informativi e computazionali.

Per mezzo di un ampio prestito concettuale, l'IA ha finito per descrivere i computer in termini antropomorfici - come se fossero cervelli computazionali con proprietà psicologiche - mentre le scienze cognitive e del cervello hanno finito per descrivere menti e cervelli in termini computazionali e informativi - come se fossero computer biologici. 

(cit. La differenza fondamentale, Luciano Floridi, cap. 4, pag. 90)

È difficile pensare che termini ormai consolidati possano essere semplicemente sostituiti. Quello che possiamo e dobbiamo fare è piuttosto modellare meglio il significato delle parole e raffinarne l'uso, diventando consapevoli della loro origine e dei limiti delle analogie che sottintendono.

Un esempio efficace è proprio il linguaggio quotidiano: continuiamo a dire che «il Sole sorge» e «il Sole tramonta», pur sapendo che è la Terra a ruotare sul proprio asse. Il termine rimane, ma ne comprendiamo correttamente il significato nel contesto.

Allo stesso modo, possiamo continuare a parlare di Intelligenza Artificiale, purché impariamo a utilizzare e interpretare questo termine con maggiore consapevolezza, aggiornandone il significato alla luce di ciò che le macchine sono realmente in grado di fare.

L'IA continuerà a descrivere un computer come un cervello artificiale dotato di attributi mentali: attenzione, apprendimento, memorizzazione, ragionamento e comprensione delle informazioni. Del pari, le scienze cognitive e del cervello continueranno ad appiattire la comprensione del cervello e della mente su quella di un computer biologico che codifica, memorizza, recupera, elabora e decodifica segnali attraverso meccanismi di input-output. 

(cit. La differenza fondamentale, Luciano Floridi, cap. 4, pag. 103)

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

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🧠 Intelligenza Artificiale (AI), https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html, Paragrafo: §16. L'Intelligenza Artificiale non è intelligente 

📚🧬⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; §3.5. La differenza fondamentale, Luciano Floridi (📚lt.5.3.3.5) 

🧠 Bio-Inspired (AI.1.3.1); Titolo: Intelligenza artificiale ispirata ai principi della vita: la Vita Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/04/ai-04-intelligenza-ispirata-ai.html 

🤖 Robotica (AU.9); Titolo: La robotica; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ua.html; §3. La cibernetica  

💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html  

📖 

La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale; Luciano Floridi; Cap. 4. Il cortocircuito: macchine come menti e menti come macchine, pag. 90. 

▶️ 

L'intelligenza artificiale non è intelligente, AI News, intervista a Luciano Floridi, YouTube, Link: https://youtu.be/Kc64hR_km9c?si=3YseOPAO-cfpaNCZ

Luciano Floridi spiega l'IA: da ChatGPT a DeepSeek - Splendida Cornice 30/01/2025, Rai, YouTube, Link: https://youtu.be/oSL94DD9sgI?si=oJf3r429m3H9H4mJ

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11/8-2026

🧠 L'Agente AI, anello di congiunzione tra l'automazione tradizionale e l'AI Generativa

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#AI #GenerativeAI #AgenticAI #Automation #TateoBlog #TILLL

Un agente AI rappresenta un'evoluzione dell'automazione tradizionale: non si limita a eseguire una sequenza predefinita di azioni in risposta a un evento, ma è in grado di ricevere un obiettivo, analizzare il contesto, pianificare le attività necessarie, prendere decisioni entro i limiti assegnati, utilizzare strumenti e servizi esterni e agire per raggiungere il risultato desiderato.

In questo senso, l'agente AI può costituire un anello di congiunzione tra l'automazione, basata su procedure e regole definite a priori, e le capacità dell'Intelligenza Artificiale Generativa, che consentono di comprendere e produrre contenuti come testo, immagini, audio, video e codice. Un agente può infatti utilizzare un LLM o altri modelli di AI come componente del proprio processo decisionale e operativo, ma ciò che lo caratterizza non è semplicemente la capacità di generare contenuti: è la capacità di utilizzare tali capacità per perseguire autonomamente un obiettivo e compiere azioni.

Il passaggio agli agenti AI non è quindi soltanto tecnologico, ma implica anche una trasformazione nel modo di concepire il proprio lavoro. Significa accettare che alcune attività possano essere delegate a sistemi intelligenti, definendo inizialmente obiettivi, vincoli e criteri di controllo e lasciando poi al sistema una certa autonomia nel decidere come procedere. In altre parole, non si tratta più soltanto di automatizzare una singola attività, ma di affidare a un sistema intelligente un compito da portare a termine.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

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🧠 Intelligenza Artificiale (AI); L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §14. Agenti, agency ed AI Agentica

🔧 Automazione (AU); Titolo: Le più moderne espressioni della tecnologia  dell’Automazione Industriale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/blog-page_26.html  

📚Lettura (LT) / 🧬 Saggi / Scienza / ⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html, Paragrafo: §3.3 Agenti AI -- Libera il potenziale -- Avery Smartwell (📚lt.5.3.3.3)

📖

La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19 

AI Agent in pratica -- Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attività, Michael Lanham, Apogeo. 

Agenti AI -- Libera il potenziale -- Avery Smartwell -- Automatizza ogni attività, risparmia ore ogni giorno e fai crescere il tuo business senza scrivere una sola riga di codice. Una guida essenziale per liberi professionisti, creator e imprese intelligenti; Introduzione, Parte I -- Comprendere gli agenti AI.

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What Actually Makes AI Agents Intelligent? - Micheal Lanham, https://youtu.be/haK0kJBoDY4?si=q57Lu3rnD3mOo91h

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10/8-2026

📚🚀 Io. robot

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#lettura #scifi #Asimov #ioRobot #TateoBlog #TILLL

Con "Io, robot", pubblicato nel 1950, Isaac Asimov affronta uno dei temi destinati a diventare centrali nella fantascienza moderna: il rapporto tra l'uomo e le macchine intelligenti. Attraverso una serie di racconti collegati dalla presenza dei robot, l'autore non si limita a immaginare il futuro della tecnologia, ma utilizza le proprie creature meccaniche per mettere alla prova la logica, l'etica e le contraddizioni dell'essere umano.

Al centro dell'opera ci sono le Tre Leggi della Robotica, apparentemente semplici regole progettate per garantire la sicurezza degli uomini. Ma proprio la loro applicazione a situazioni concrete genera problemi sempre più complessi: un robot può interpretare diversamente un ordine, trovarsi davanti a due obblighi apparentemente incompatibili o arrivare a una conclusione che gli stessi esseri umani non avevano previsto.

Da qui nascono alcune delle situazioni più originali dell'antologia: robot che manifestano comportamenti inattesi, che sembrano possedere una propria personalità o che arrivano persino a mettere in discussione le convinzioni dei loro creatori. Umorismo, ironia e paradossi tecnologici diventano così strumenti per esplorare una questione molto più profonda: quanto deve essere simile a noi una macchina prima che inizi a diventare difficile distinguerla da un essere umano?

I racconti di "Io, robot" sono quindi anche una riflessione sull'uomo: sulle sue paure, sulle sue contraddizioni e sulla sua difficoltà nel definire con precisione il confine tra Intelligenza Artificiale e intelligenza naturale, tra macchina e vivente.

Note

Tre Leggi Fondamentali della Robotica:

1. Un robot non può arrecare danno a un essere umano, o, mancando di agire, lasciare che un essere umano subisca un danno.

2. Un robot deve obbedire agli ordini che riceve da un essere umano, se ciò non è in conflitto con la Prima Legge.

3. Un robot deve proteggere la propria esistenza, se ciò non è in conflitto con la Prima e la Seconda Legge.

Riferimenti

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📚Lettura (LT) / 🚀 Narrativa / SciFi (LT.4); Titolo: La sezione “Fantascienza” della mia libreria; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html; §. Io, robot -- Isaac Asimov -- 1950

📚Lettura (LT) / Saggi / 🧬 Scienza / ⚙️ Tecnologia / 🧠 intelligenza artificiale / Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; §3.3. Uomini e macchine intelligenti, Jeremy Bernstein 

🔧Automazione (AU) / 🤖 Robotica (AU.9); Titolo: La robotica; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ua.html 

🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L’intelligenza Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html

 📖 

Io, robot - Isaac Asimov - Traduzione di Vincenzo Latronico - Oscar Cult Mondadori - 1. Robbie

Uomini e macchine intelligenti -- Jeremy Bernstein -- Adelphi -- Piccola Biblioteca 255

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Io, robot (Asimov), Wikipedia - https://it.wikipedia.org/wiki/Io,_robot_(Asimov) 

I, Robot - Fandom - https://asimov.fandom.com/wiki/I,_Robot 

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10/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)

🥽 Siete confusi 🤔 anche voi tra Realtà Aumentata e Mixed Reality?

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#extendedReality #xr #augmentedReality #ar #mixedReality #mr #TateoBlog #TILLL

Leggendo più libri sulla Mixed Reality mi sono imbattuto spesso in una curiosa ambiguità terminologica.

In alcuni passaggi la Mixed Reality viene presentata come una categoria alla quale appartiene la Augmented Reality; in altri, invece, la Augmented Reality sembra essere trattata come una particolare forma di Mixed Reality.

Allora qual è la definizione corretta?

La risposta non è semplicemente “una delle due”: la confusione nasce dal fatto che nel corso degli anni questi termini sono stati utilizzati con significati e tassonomie differenti.

Il modo più chiaro per orientarsi è partire dal Reality–Virtuality Continuum, introdotto da Paul Milgram e Fumio Kishino nel 1994:

REAL ENVIRONMENT → AUGMENTED REALITY → AUGMENTED VIRTUALITY → VIRTUAL REALITY

In questo modello, Mixed Reality è il termine che identifica l'insieme delle esperienze comprese tra la realtà fisica e la realtà virtuale, quindi comprende sia la Augmented Reality sia la Augmented Virtuality.

La Augmented Reality è dunque una particolare forma di Mixed Reality, caratterizzata dalla prevalenza dell'ambiente reale, arricchito da elementi digitali.

A sua volta, il termine Extended Reality (XR) è oggi utilizzato come categoria ancora più ampia per indicare l'insieme delle tecnologie che estendono o trasformano la nostra percezione della realtà, comprendendo generalmente AR, MR e VR.

🧭 In sintesi

XR → il grande contenitore

MR → l'insieme delle realtà miste tra reale e virtuale

AR → una particolare forma di MR, nella quale prevale la realtà fisica

VR → un ambiente prevalentemente o completamente virtuale

⚠️ Ma attenzione: non tutti gli autori utilizzano questa tassonomia nello stesso modo. Per questo, quando si legge un testo sulla XR, è importante verificare innanzitutto come l'autore definisce i termini che utilizza.

Riferimenti utili per approfondire:

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🥽 Realtà Estese (XR) – Titolo: Realtà Virtuale, Aumentata e Mista – Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ar-00-realta-aumentata-e-virtuale.html 

🥽 Realtà Aumentata (XR.1) – Titolo: La Realtà (Reale) Aumentata – Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ar.html 

🥽 Realtà Mista (XR.3) – Titolo: Virtuale + Aumentata = Realtà Mista – Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/02/ar-08-la-realta-mista.html 

 📖 

Realtà virtuale e realtà aumentata per il business - Applicazioni pratiche con la Mixed Reality - Amir Baldissera - Hoepli - Introduzione.

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1994 — Milgram & Kishino: il modello originale -- A Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays, Paul MILGRAM, Fumio KISHINO -- https://globals.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/e77-d_12_1321/_p

2021 — Skarbez, Smith & Whitton: rilettura critica contemporanea del modello -- Revisiting Milgram and Kishino's Reality-Virtuality Continuum -- https://www.frontiersin.org/journals/virtual-reality/articles/10.3389/frvir.2021.647997/full 

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9/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)

📚Standardizzazione e programmazione dell'essere umano

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#lettura #scifi #dystopian #Huxley #mondoNuovo #TateoBlog #TILLL

Ma cosa succederebbe se la produzione industriale non si limitasse più alle cose e arrivasse a produrre direttamente gli esseri umani?

Il mondo nuovo (Brave New World, 1932) è un romanzo di fantascienza distopica considerato uno dei capolavori del Novecento. Huxley immagina una società futura apparentemente perfetta, fondata sul controllo biologico, sull'ingegneria genetica, sul condizionamento psicologico e sul consumismo. Attraverso questa ambientazione riflette su temi quali:

• libertà individuale;
• felicità imposta;
• manipolazione delle masse;
• perdita dell'identità;
• rapporto tra tecnologia ed etica.

Nel primo capitolo di Il mondo nuovo, Huxley introduce il lettore nel Centro di Incubazione e Condizionamento di Londra, dove la riproduzione naturale è stata completamente sostituita dalla produzione artificiale degli esseri umani. Attraverso il processo Bokanovsky, da un unico ovulo si ottengono da 8 fino a 96 embrioni, destinati a diventare altrettanti individui geneticamente identici, con le stesse caratteristiche fisiche e lo stesso ruolo nella società. Una prospettiva sorprendente, se si pensa che ancora oggi suscitano meraviglia due o tre gemelli monozigoti. 

Novantasei sembrava essere il limite; settantadue una buona media. Fabbricare il maggior numero possibile di gemelli identici con la medesima ovaia e coi gameti dello stesso maschio, questo era quanto di meglio (e purtroppo n meglio di gran lunga inferiore all'ottimo) si potesse fare.

Huxley porta così all'estremo il principio della produzione di massa applicata alla biologia, trasformando l'essere umano in un prodotto industriale standardizzato.

Riferimenti

📚LT / narrativa / 🚀 scifi / dystopian / huxley / mondo nuovo

 La sezione “Fantascienza” della mia libreria - §9. Il mondo nuovo, Aldous Huxley, 1932 - Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html  

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8/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)

🧠 Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna

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#ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #Python #TensorFlow #PyTorch #TateoBlog #TILLL

Nell’era dell’Intelligenza Artificiale, del Machine Learning e del Deep Learning, Python è diventato il linguaggio di riferimento mondiale, non perché sia il più veloce, ma perché offre il miglior equilibrio tra semplicità, produttività e disponibilità di strumenti avanzati.

La sua caratteristica distintiva è una sintassi semplice e leggibile, molto vicina al linguaggio naturale, che permette agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica del problema invece che sulla complessità del codice. Questa immediatezza rende Python ideale per la ricerca e la sperimentazione, dove è fondamentale poter trasformare rapidamente un’idea in un prototipo funzionante.

Il suo successo è dovuto soprattutto al vasto ecosistema di librerie specializzate: strumenti come NumPy per il calcolo numerico, Pandas per l’analisi dei dati, Scikit-learn per il Machine Learning, TensorFlow e PyTorch per il Deep Learning, OpenCV per la Computer Vision e Hugging Face per i modelli linguistici permettono di sviluppare applicazioni di AI senza dover costruire ogni componente da zero.

Un aspetto interessante è che Python, pur essendo un linguaggio interpretato, non limita le prestazioni dei moderni sistemi di AI. Infatti, i calcoli più pesanti vengono eseguiti da librerie ottimizzate in C, C++ o CUDA e accelerati da hardware specializzato come GPU e TPU. Python svolge quindi il ruolo di "regista", orchestrando algoritmi complessi senza essere il collo di bottiglia computazionale.

Rispetto ai linguaggi tradizionali come C, C++ o Java, Python privilegia la produttività dello sviluppatore rispetto al controllo diretto dell’hardware. In passato programmare significava soprattutto ottimizzare ogni istruzione; oggi, nell’era dell’AI, conta maggiormente la capacità di integrare modelli, dati e servizi in modo rapido ed efficace.

Per questo motivo Python è diventato il linguaggio preferito dalle nuove generazioni di sviluppatori, ricercatori e aziende tecnologiche: rappresenta il ponte tra la creatività umana, gli algoritmi di intelligenza artificiale e la potenza di calcolo delle moderne infrastrutture digitali.

In pratica, Python rappresenta oggi quello che negli anni Novanta rappresentavano C e C++ per il mondo industriale: il linguaggio attraverso cui una nuova generazione di sviluppatori entra nelle tecnologie più avanzate.

Riferimenti.

1. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.AI. L’intelligenza Artificiale -- §11. Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html 

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / machine learning / ANN / deep learning / python

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6/8-2026

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🧠 Apprendimento Automatico (Machine Learning)

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#ArtificialIntelligence #MachineLearning #BigData #InternetOfThings #TateoBlog #TILLL

Il Machine Learning (apprendimento automatico) è uno dei principali sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale e rappresenta il passaggio da un approccio basato su regole esplicitamente programmate a un approccio basato sull’esperienza. L’idea fondamentale è semplice: invece di descrivere in anticipo tutte le istruzioni necessarie per risolvere un problema, si forniscono al sistema grandi quantità di dati e si lascia che sia l’algoritmo a individuare autonomamente regolarità, relazioni e schemi ricorrenti. In questo senso il Machine Learning può essere visto come una tecnologia di sintesi della conoscenza, poiché trasforma l’osservazione dei fenomeni in modelli capaci di effettuare previsioni, classificazioni o decisioni su nuovi casi.

Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla convergenza di due fattori decisivi. Da un lato, la diffusione di Internet, dei social network, dell’Internet of Things (IoT), dei sensori industriali e dei dispositivi connessi ha generato enormi quantità di informazioni digitali, i cosiddetti Big Data, impossibili da analizzare manualmente. Dall’altro, la crescita della capacità di calcolo ha consentito di addestrare modelli sempre più complessi su insiemi di dati di dimensioni senza precedenti.

Il Machine Learning è inoltre un campo profondamente interdisciplinare: integra contributi provenienti dall’intelligenza artificiale, dalla probabilità e statistica, dalla teoria dell’informazione, dalla teoria del controllo, dalla complessità computazionale, dalla psicologia, dalla neurobiologia e da altre discipline.

Questa natura trasversale si collega direttamente alla filosofia del Lifelong Learning, che promuove il dialogo tra saperi differenti e la ricerca di connessioni tra fenomeni tecnologici, scientifici, economici e sociali, favorendo una comprensione più ampia e consapevole delle trasformazioni introdotte dall’Intelligenza Artificiale.

Riferimenti.

1. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.AI. L’intelligenza Artificiale -- §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning) https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html 

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / machine learning

2. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.IT.1. Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html
🏠 TILLL / 🎓 Learning / Informatica (IT) / big data

3. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.IT.1. Internet delle cose (Internet of Things) http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/au-06-internet-delle-cose.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🔧 Automazione (AU) / big data

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5/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)