📚🧬⚙️ L’ufficio non è soltanto tecnologia

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#readings #science #technology #computerScience #Informatica #OfficeAutomation #AI #Organizzazione #LifelongLearning #TateoBlog #TILLL

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L’automazione dell’ufficio viene spesso associata a computer, software, reti e strumenti digitali. Ma già nella riflessione sull’office automation emerge un punto decisivo: automatizzare un ambiente di lavoro significa intervenire su un sistema nel quale convivono tecnologia, persone, procedure, relazioni e organizzazione.

“Le componenti sociali, metodologiche ed organizzative dell'automazione d'ufficio (office automation) e della sua razionalizzazione giocano un ruolo così determinante che sarebbe ingenuo pensare di poterlo affrontare con mezzi e competenze esclusivamente tecnologiche: la stessa realtà dell'ufficio è per definizione così complessa e ricca di interconnessioni (formali e informali) da rendere assolutamente imprescindibile un approccio multidisciplinare.” 

(Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson, cap. 2 “L’informatica nel lavoro di ufficio”, p. 10)

La citazione anticipa una questione ancora più attuale nell’epoca dell’intelligenza artificiale: introdurre una nuova tecnologia non significa semplicemente installare uno strumento. Significa modificare processi, responsabilità, modalità decisionali e rapporti tra le persone.

Per esempio, quando introduciamo una tecnologia nuova come la AI in un’organizzazione, stiamo automatizzando un’attività oppure stiamo trasformando il modo stesso in cui lavoriamo?

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) > 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson > capitolo 2. L'informatica nel lavoro di ufficio
• [2] 🧭 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/p_3.html  (TILLL - LT.5.3. Le mie letture dedicate alla tecnologia -- §1.19).
• [3] 🧭 L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html (TILLL > IT.)
• [4] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (TILLL > AI.)
• [5] 🧭 Le competenze professionali e trasversali (soft); 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/ws-00-work-skills.html; (TILLL > WS)

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 1 · del 20 settembre 2026 · tratto dall' Articolo LT.5.3, Paragrafo §1.19

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

🧠 Branch-and-Bound: una ricerca guidata verso la soluzione ottima

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#AI #ArtificialIntelligence #enumerative #TateoBlog #TILLL

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La tecnica Branch-and-Bound (letteralmente "ramifica e delimita") rappresenta una delle più importanti evoluzioni delle tecniche enumerative classiche. L'idea consiste nel suddividere progressivamente il problema in sotto-problemi sempre più piccoli (branching), associando però ad ogni sotto-problema una stima del miglior risultato che esso potrebbe produrre (bound).

Quando questa stima dimostra che un determinato sotto-problema non potrà mai condurre ad una soluzione migliore di quelle già individuate, l'intero sotto-albero ad esso associato viene eliminato senza essere ulteriormente esplorato. In questo modo una parte potenzialmente molto ampia dello spazio delle soluzioni viene esclusa dalla ricerca.

A differenza della ricerca esaustiva, che visita sistematicamente tutte le possibili alternative, il Branch-and-Bound cerca di concentrare gli sforzi computazionali esclusivamente sulle regioni dello spazio delle soluzioni che appaiono più promettenti.

Questa tecnica viene largamente utilizzata nei problemi di ottimizzazione combinatoria, quali il problema del commesso viaggiatore (Travelling Salesman Problem), l'assegnazione delle risorse, la pianificazione delle attività e numerosi problemi della Ricerca Operativa.

Il Branch-and-Bound occupa una posizione storicamente importante nell'Intelligenza Artificiale poiché introduce il concetto di ricerca guidata da informazioni aggiuntive sul problema. Molti algoritmi moderni, tra cui il celebre algoritmo A*, possono essere interpretati come un'evoluzione di questo approccio, nella quale alla valutazione del costo già sostenuto si affianca una stima euristica del costo necessario per raggiungere l'obiettivo.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati in questo articolo.

• [1] 📖 Analisi delle alternative; Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson (📚LT.5.3-§3.8); Informatica e Società (IS) / Intelligenza Artificiale; pag. 10 

• [2] 🧭Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html (LT.5.3-§3.8).

• [3] 🧭L'ottimizzazione per mezzo delle Tecniche Enumerative; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html (AI.1.2-§7).

• [4] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (AI.)

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v. 3 · del 19 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.1.2

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🧠 Prediction vs Ground Truth (GT)

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #prestazioni #TateoBlog #TILLL

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Nella valutazione delle prestazioni di una rete neurale, sia durante la fase di addestramento e validazione del modello, sia durante la verifica offline sul Test Set, sia infine durante la misura end-to-end delle prestazioni sul processo reale, tutte le analisi si basano sul confronto tra due grandezze fondamentali:

• Predizione del modello (Prediction): risultato prodotto dalla rete neurale in risposta a uno specifico dato di ingresso. Rappresenta la stima effettuata dal modello e può assumere la forma di una classe, di una probabilità, di una maschera di segmentazione, di una bounding box o di qualsiasi altra uscita prevista dall'architettura utilizzata.

• Ground Truth (GT): verità di riferimento, ossia il risultato corretto associato al dato di ingresso. La GT rappresenta il valore atteso e viene definita mediante annotazione umana, misure strumentali o altre fonti considerate affidabili. Costituisce il riferimento utilizzato per addestrare, validare e testare il modello.

Tutte le principali metriche di prestazione, quali:

• ACCURACY: Percentuale di predizioni corrette
• PRECISION: Quanto sono precise le predizioni positive
• RECALL: Quanti positivi reali sono stati trovati
• F1-SCORE: Media armonica tra PRECISION e RECALL
• CONFUSION MATRIX: Riepilogo di TP, FP, FN, TN 

nonché le metriche specifiche per object detection, segmentazione o regressione, vengono calcolate confrontando le predizioni del modello con la corrispondente Ground Truth. 

Maggiore è la concordanza tra Prediction e GT, migliori risultano le prestazioni del sistema.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1]🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore.

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v. 3 · del 11 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

📚🚀🔥Il fuoco come cancellazione delle responsabilità

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#readings #SciFi #dystopian #Bradbury #Fahrenheit451 #TateoBlog #TILLL

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“La verità è che non lo sanno, ma la bellezza del fuoco sta nel fatto che distrugge responsabilità e conseguenze. Quando un problema diventa un fardello, lo butti nella fornace e scompare.” 

(Fahrenheit 451, Ray Bradbury, Parte terza: “Divampante fulgore”, p. 111)

Beatty obbliga Montag a incendiare personalmente la propria casa e i libri che Mildred aveva riportato all’interno. In questo momento il fuoco perde ogni residuo di funzione pubblica e diventa uno strumento di punizione individuale. Montag deve distruggere con le proprie mani ciò che aveva cercato di proteggere.

La riflessione di Beatty rivela la logica profonda della società descritta da Bradbury: anziché affrontare i problemi, comprenderne le cause e accettarne le conseguenze, è più semplice eliminarne le tracce. Il fuoco promette una soluzione immediata, ma non risolve realmente nulla. Cancella gli oggetti, non le domande che essi hanno suscitato.

Eliminare un documento, una prova o una memoria non equivale a correggere il processo che ha generato il problema.

La conoscenza comporta responsabilità perché, una volta compreso qualcosa, non possiamo più comportarci come se non lo sapessimo. È forse questo il vero motivo per cui i libri fanno paura?

Quante volte, nella vita personale o professionale, preferiamo eliminare il sintomo invece di affrontare la causa?

🔍 Approfondimenti consigliati:

• [1] 🧭 Fahrenheit 451, Rey Bradbury; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html (TILLL - 📚LT.4).
• [2] 📖 Ray Bradbury, Fahrenheith 451 (Mondadori, Oscar Cult), Parte terza: Divampante fulgore pag. 107.
• [3] 🧭 La sabbia e il setaccio; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2026/08/la-sabbia-e-il-setaccio.html (TateoBlog).
• [4] 🧭 Le mie letture preferite; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/my-books-list.html, (TILLL-📚LT).
• [5] 🧭 Disagio, problema e soluzione; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/disagio-problema-e-soluzione.html, (TILLL-🧩PS.1).

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v. 1 · del 17 settembre 2026 · tratto dall' Articolo LT.4

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👁️ Le applicazioni della Visione Artificiale

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#AI #ArtificialIntelligence #VisioneArtificiale #ComputerVision #MachineVision #MachineLearning #DeepLearning #ANN #CNN #TateoBlog #TILLL

🎯 L'Intelligenza Artificiale (AI) e la Visione Artificiale (Computer Vision) rappresentano oggi tecnologie chiave per automatizzare attività che richiedono osservazione, interpretazione e valutazione di informazioni visive. Grazie alla capacità di apprendere dai dati e riconoscere automaticamente schemi ricorrenti, tali sistemi consentono di migliorare efficienza, qualità, sicurezza e supporto decisionale in numerosi settori industriali, scientifici, medicali e infrastrutturali. [1][2][6][7]

🛠️ La Computer Vision costituisce uno dei principali ambiti applicativi dell'AI e si propone di replicare mediante algoritmi alcune capacità tipiche della visione umana. L'evoluzione della disciplina è stata resa possibile dallo sviluppo del Machine Learning e, soprattutto, del Deep Learning, basato su Reti Neurali Artificiali (ANN) addestrate a riconoscere automaticamente caratteristiche significative all'interno dei dati. Tra queste, le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) rappresentano ancora oggi una delle tecnologie più diffuse per l'analisi delle immagini. [1][3][6][7]

Nel contesto industriale, le applicazioni di Computer Vision sono spesso indicate con il termine Machine Vision, che identifica l'impiego della Visione Artificiale nei processi produttivi, nei sistemi di controllo qualità e nelle attività di ispezione automatica. [4]

📦 Le principali applicazioni della Visione Artificiale comprendono:

• Classificazione: assegna un'immagine a una categoria predefinita, ad esempio identificando il tipo di componente presente o la classe di un difetto. [1]
• Localizzazione / Object Detection: individua la presenza e la posizione degli oggetti tramite riquadri (bounding box), consentendo di rilevare contemporaneamente più elementi nella stessa immagine. [1]
• Segmentazione: determina con precisione quali pixel appartengono a ciascun oggetto o regione di interesse, fornendo una descrizione dettagliata della scena. [1][5]
• Stima della Posa (Pose Estimation): calcola posizione, orientamento o punti caratteristici di un oggetto o soggetto nello spazio. [2]
• Anomaly Detection: individua difetti, danneggiamenti o condizioni anomale rispetto al comportamento considerato normale. [4]
• Tracking: segue nel tempo il movimento di uno o più oggetti all'interno di sequenze video, mantenendone l'identità tra fotogrammi successivi. [1]

Nell'ispezione ferroviaria automatizzata, queste tecnologie consentono di riconoscere componenti dell'infrastruttura, valutarne lo stato e supportare le attività di manutenzione predittiva.

La Visione Artificiale ha applicazioni illimitate ma il costo dell'energia e delle apparecchiature elettroniche per l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini ne ha limitato la diffusione su larga scala. Oggi, la disponibilità di dispositivi più potenti e performanti, apre una nuova era che speriamo possa conferire a questa tecnologia il successo che merita.

“La visione industriale permette di rilevare errori e imperfezioni, monitorare e migliorare i processi produttivi, ottimizzare l’impiego complessivo delle risorse. I benefici quantificabili sono la ripetibilità dei risultati, la rapidità delle procedure di ispezione, l'affidabilità e qualità dei prodotti, quindi, in ultima analisi, la soddisfazione del cliente”

( cit. Marco Diani, co-fondatore di iMAGE S srl)

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 🌐 Ultralytics Documentation - Computer Vision Tasks; 🔗https://docs.ultralytics.com/tasks 
• [2] 🌐 Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey; 🔗https://arxiv.org/abs/2405.07801 
• [3] 🌐 IBM - What is Deep Learning? 🔗https://www.ibm.com/topics/deep-learning 
• [4] 🌐 Wikipedia Italia - Visione artificiale industriale (Machine Vision); 🔗https://it.wikipedia.org/wiki/Visione_artificiale
• [5] 🌐 MIT - Object Detection and Segmentation; 🔗 https://manipulation.csail.mit.edu/segmentation.html 
• [6] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (AI.)
• [7] 🧭 La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html; (VS)
• [8] 🧭 Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/vs-10-machine-vision-la-visione.html; (VS.5)

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Aggiornato il 16 settembre 2026 (Versione 2)

🧠🕸️👁️ GoogLeNet/Inception: efficienza ed innovazione

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... ✍️ TateoBlog / 15/09/26 👈 sei qui. 

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#ImageNet #CNN #ImageNet #ILSVRC #GoogLeNet #computerVision #Inception #Google #InceptionModule #TateoBlog #TILLL

🎯Aumentare l'accuratezza senza aumentare eccessivamente la complessità. Uno dei principali obiettivi della computer vision è consentire ai sistemi di identificare automaticamente oggetti, persone e scene all'interno delle immagini. Per addestrare e confrontare le diverse architetture di rete neurale viene spesso utilizzato ImageNet, un enorme database contenente milioni di immagini classificate in migliaia di categorie.

Per molti anni le prestazioni dei modelli sono state misurate attraverso la competizione internazionale ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge), basata proprio su questo dataset. Nel 2014 i ricercatori di Google svilupparono una nuova architettura con l'obiettivo di aumentare l'accuratezza del riconoscimento visivo senza far crescere eccessivamente il numero di parametri e il costo computazionale. Questa architettura ottenne risultati eccellenti nella competizione ImageNet, segnando una svolta nella storia della computer vision.

🛠️ Il principio architetturale Inception. Per affrontare il problema dell'elevato costo computazionale delle reti neurali sempre più profonde, i ricercatori di Google introdussero Inception, una nuova architettura di rete neurale convoluzionale progettata per analizzare un'immagine in modo più efficiente.

L'idea fondamentale di Inception è che gli oggetti presenti in un'immagine possono avere dimensioni molto diverse. Un dettaglio piccolo, come un occhio, richiede un'analisi differente rispetto a un oggetto esteso come un'automobile o un edificio.

Per questo motivo Inception introduce l'Inception Module, un blocco architetturale che osserva simultaneamente la stessa immagine utilizzando filtri convoluzionali di dimensioni diverse e operazioni di pooling. Le informazioni ottenute vengono poi combinate in una rappresentazione unica e più completa.

Una metafora efficace è quella di un gruppo di ispettori che osserva contemporaneamente la stessa scena a differenti livelli di dettaglio: alcuni si concentrano sui particolari più piccoli, altri sulle forme intermedie e altri ancora sulla struttura complessiva.

📦 GoogLeNet e l'evoluzione della famiglia Inception. La prima applicazione concreta dell'architettura Inception è stata GoogLeNet, la rete neurale sviluppata da Google e vincitrice della competizione ImageNet 2014. In seguito, con l'introduzione di nuove versioni della stessa architettura, questa rete è stata rinominata Inception v1.

In altre parole, Inception è il principio architetturale basato sull'analisi multiscala delle immagini, mentre GoogLeNet (Inception v1) è la prima rete che lo ha implementato con successo.

L'architettura è stata successivamente perfezionata attraverso diverse evoluzioni:

• Inception v1 (GoogLeNet) introduce l'Inception Module e dimostra l'efficacia dell'analisi parallela a più scale.
• Inception v2 migliora la stabilità e la velocità dell'addestramento grazie a nuove tecniche di normalizzazione.
• Inception v3 ottimizza ulteriormente l'efficienza computazionale e l'accuratezza del riconoscimento.
• Inception v4 rende l'architettura più profonda e più strutturata, ottenendo prestazioni ancora migliori.

La famiglia Inception ha avuto un impatto significativo sull'evoluzione della computer vision moderna, dimostrando che l'aumento delle prestazioni non dipende soltanto dalla dimensione della rete, ma anche dalla capacità di elaborare simultaneamente informazioni provenienti da differenti livelli di dettaglio. Questa intuizione ha influenzato numerose architetture sviluppate negli anni successivi.

🔍 Approfondimenti correlati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti correlati della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati in questo articolo.

1. 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo §8.4.3. GoogLeNet/Inception: efficienza ed innovazione
2. 🧭 La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html. 
3. 🌐Wikipedia Italia - GoogLeNet : Buona introduzione alla rete vincitrice di ImageNet 2014, alla sua struttura generale e al collegamento con l'architettura Inception.  🔗:https://it.wikipedia.org/wiki/GoogLeNet 
4. 🌐Wikipedia Italia – ImageNet: Spiega cos'è il dataset ImageNet, il suo ruolo nello sviluppo della computer vision moderna e la competizione ILSVRC.  🔗:https://it.wikipedia.org/wiki/ImageNet 
5. 🌐Wikipedia Italia - Rete neurale convoluzionale: Utile per comprendere il contesto generale in cui nasce la famiglia Inception. 🔗:https://it.wikipedia.org/wiki/Rete_neurale_convoluzionale 
6. 🌐Paper originale, Going Deeper with Convolutions,  Christian Szegedy et al. (Google), 🔗:https://arxiv.org/abs/1409.4842 
7. 🌐Descrizione della famiglia Inception, 🔗:https://en.wikipedia.org/wiki/Inception_(deep_learning_architecture)

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v. 4 · del 15 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.1-§8.4.3.

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🧠 La ricerca euristica e la ricerca in efficacia

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#AI #IntelligenzaArtificiale #enumerative #euristica #efficacia

Una delle principali limitazioni delle tecniche enumerative consiste nella crescita esponenziale dello spazio delle soluzioni. Per affrontare questo problema l'Intelligenza Artificiale classica ha introdotto il concetto di euristica, cioè una conoscenza aggiuntiva del problema utilizzata per orientare la ricerca verso le alternative che appaiono più promettenti.

Una funzione euristica associa ad ogni stato un valore che rappresenta una stima della sua vicinanza all'obiettivo. La ricerca non procede più in modo completamente cieco, ma utilizza tale informazione per decidere quali nodi esplorare prioritariamente.

Una particolare applicazione di questo principio è rappresentata dalla cosiddetta ricerca in efficacia, nella quale ad ogni passo viene selezionato il nodo che appare più vicino all'obiettivo secondo il criterio euristico adottato. Questo approccio consente spesso di ridurre notevolmente il numero di stati da analizzare rispetto alle tecniche completamente esaustive.

L'efficacia della ricerca dipende fortemente dalla qualità dell'euristica utilizzata. Una buona euristica può ridurre drasticamente i tempi di calcolo, mentre una stima poco accurata può portare l'algoritmo verso percorsi apparentemente promettenti ma lontani dalla soluzione ottimale.

🔍 Approfondimenti correlati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti correlati della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati in questo articolo.

1. 📖 Analisi delle alternative; Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jacksonn -- Informatica e Società (IS) -- Intelligenza Artificiale; pag. 10.
2. 🧭 Le mie letture dedicate alla tecnologia -- Paragrafo: §3.8. Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; Posizione nel progetto TILLL:🏠 Home / 🎓 Learning / 📚 Lettura (LT) / Saggi / 🧬 Scienza (LT.5) /⚙️Tecnologia (LT.5.3) / 🧠🧠 Intelligenza Artificiale / EI / 9.
3. 🧭 L'ottimizzazione per mezzo delle Tecniche Enumerative; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html -- Paragrafo: §6. La ricerca euristica e la ricerca in efficacia; Posizione nel progetto TILLL: 🏠 Home / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / 🧠 Problemi complessi (AI.1) / 🧠 Enumerative (AI.1.2) / in efficacia.
4. 🧭 L'approccio Euristico e le tecniche meta-Euristiche per la risoluzione dei problemi complessi; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/lapproccio-euristico-e-le-tecniche.html; Posizione nel progetto TILLL: 🏠 Home / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / 🧠 Problemi complessi (AI.1) / 🧠 Tecniche euristiche (AI.1.3).
5. 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html; Posizione nel progetto TILLL: 🏠 Home / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI).
6. 📖 Decisioni Intuitive, Quando si sceglie senza pensarci troppo; Gerd Gigerenzer.

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v. 2 · del 14 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.1.2

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