Categoria
Dibattito

L'AI sta fornendo nuove capaci­tà alle macchine, ma percepire il mondo e supportare processi decisionali non vuol dire essere senzienti. Il quadro normativo per questi sistemi è ancora da definire e rimane per ora deficitario rispet­to ai progressi scientifici. Il panel presenterà una panoramica sugli aspetti più forti e quelli più carenti dell'AI in ambito tecnico-scientifico, etico, legale e business-related per individuare le sfide del futuro.


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Ospiti

Paola Bonomo

Laureata in Economia aziendale presso l’Università Bocconi; MBA presso la Stanford Graduate School of Business è consigliere indipendente, angel investor e advisor nel campo delle tecnologie digitali.

Stefano Quintarelli

Laureato in Scienze dell'Informazione all'Università Statale di Milano, è un imprenditore seriale e già docente di sistemi informativi, servizi di rete e sicurezza. Fondatore di I.NET, il primo Internet Provider italiano, ha avuto un ruolo primario nella creazione e nello sviluppo dell’ecosistema Internet italiano.

È stato membro del Parlamento italiano nella XVII legislatura, membro della Commissione per i diritti ed i doveri in Internet della Camera dei Deputati, leader dell’Intergruppo parlamentare per l’innovazione tecnologica.

Arnold Smeulders

(PhD in visual pattern analysis presso la facoltà di medicina della Leiden University; Laurea in Fisica presso la Technical University of Delft) è docente di multimedia information analysis presso l’Università di Amsterdam dal 1994, dove dirige il laboratorio di Sistemi Intelligenti. Il focus del suo lavoro di ricerca è sui temi della computer vision, image retrieval, tracking e language processing. Il laboratorio mantiene da anni numerose collaborazioni con le industrie olandesi, con l’Istituto olandese di visione e suono e l’istituto forense olandese.

Modera

Tatiana Tommasi

Docente presso il dipartimento di automatica e informatica del Politecnico di Torino e ricercatore affiliato dell'Istituto Italiano di Tecnologia. I suoi lavori hanno aperto la strada della ricerca sui metodi di apprendimento robusti da pochi dati, sfruttando le tecniche del trasferimento di conoscenza.