Tag: Federico Cabitza

  • Intelligenza ibrida. Ripensare autonomia e responsabilitĂ  nell‘era dell’IA

    Che cosa è in gioco nei recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale? Questo tema è di fondamentale importanza per capire dove essa può portarci con i suoi impetuosi sviluppi. In estrema sintesi, possiamo dire che due visioni alternative si confrontano sia tra chi sviluppa queste tecnologie, sia tra chi si limita volerle capire e regolare: da una parte, come l’intelligenza umana può essere estesa integrando ad essa strumenti digitali, dall’altra, come l’intelligenza umana può essere superata e marginalizzata dagli strumenti digitali.

    Federico Cabitza, informatico, professore all’Università di Milano – Bicocca, è un sostenitore della prima opzione, che, insieme ad altri, chiama intelligenza ibrida, e ritiene che questa prospettiva possa e debba essere adottata per avere maggiore consapevolezza degli scenari che l’Intelligenza Artificiale apre davanti all’umanità. Ci è sembrato interessante sentire la sua voce e metterla a confronto con quella di Ivana Pais, sociologa, professoressa all’Università Cattolica, che da tempo dedica i suoi studi al modo in cui le tecnologie digitali trasformano i comportamenti umani e le organizzazioni.

    Contiamo che il confronto tra queste due voci aiuti chi li ascolta ad andare oltre la querelle su quanta fiducia dobbiamo avere su questa sorprendente e inquietante tecnologia. Spero che sarà un incontro interessante che fa fare un passo avanti nella consapevolezza con cui guardiamo all’Intelligenza Artificiale.

    Federico Cabitza

    Professore associato all’Università di Milano – Bicocca, dove insegna Interazione Uomo-Macchina, Interaction Design e Data Visualization nei corsi di laurea in Informatica e Data Science. Dal 2016 è senior consultant presso la Direzione Scientifica dell’IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi di Milano per la definizione di modelli predittivi basati su Machine Learning.

    Ivana Pais

    Professoressa di Sociologia Economica all’Università Cattolica.

    Tutti gli incontri del ciclo “Le mille facce dell’innovazione” sono registrati quindi puoi rivederli o riascoltarli in streaming

  • L’innovazione sanitaria nella pandemia

    La sanità italiana, come quella di tutti i paesi del mondo., sta affrontando problemi straordinariamente complessi nel far fronte alla pandemia. Tra di essi, vi sono quelli derivanti dal fatto che del Covid19 sappiamo pochissimo da tutti i punti di vista. Certo stiamo raccogliendo una mole immensa di dati su contagi, sintomi, effetti, pericolosità, ecc., ma interpretarli in modo da ricavarne informazioni che ci aiutino ad affrontare la pandemia è una questione complessa a cui si sta dedicando la ricerca in tutto il mondo. Federico ed Anna ci racconteranno come si affrontano questi problemi a partire dalla loro esperienza di ricercatori..

    Federico Cabitza

    Professore associato di informatica all’Università di Milano – Bicocca e consulente dell’Istituto Galeazzi di Milano.

    Anna Carobene

    Dirigente dell’Ospedale San Raffaele di Milano, è attiva nella ricerca e insegna all’Università Vita e Salute del San Raffaele.

  • L’innovazione in SanitĂ 

    La sanità è uno dei settori della nostra vita che è maggiormente impattato dai processi di innovazione, in particolare da quelli derivanti dalla diffusione del digitale ma non solo: applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella diagnostica e nel monitoraggio delle cure, sistemi sempre più sofisticati per la cura a distanza, tecnologie innovative in chirurgia e diagnostica, applicazioni della genetica nella cura di patologie sostanzialmente incurabili prima di oggi, sono solo alcune delle applicazioni che vediamo proliferare attorno a noi. Ma si tratta di innovazioni specifiche per intervenire in singoli aspetti della sanità, o delineano anche un nuovo disegno complessivo della cura? Stiamo andando verso una migliore tutela della nostra salute o no?

    Federico Cabitza

    Professore associato all’Università di Milano – Bicocca, dove insegna Interazione Uomo-Macchina, Interaction Design e Data Visualization nei corsi di laurea in Informatica e Data Science. Dal 2016 è senior consultant presso la Direzione Scientifica dell’IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi di Milano per la definizione di modelli predittivi basati su Machine Learning.

    Eugenio Santoro

    è responsabile del laboratorio di Informatica Medica dell’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS; insegna Health Informatics all’Università di Milano.

  • Conoscenza e innovazione

    L’innovazione è un tema cruciale per le società contemporanee che stanno affrontando un periodo di crisi prolungata. Troppo spesso però il tema viene banalizzato o svuotato. Non crediamo, ad esempio, che l’innovazione si possa ridurre ad un più alto uso delle tecnologie digitali. Non crediamo che si possa misurare il tasso d’innovazione di un’impresa oppure di un ente pubblico o, persino, di una nazione. Non crediamo infine che ci sia qualcuno che ha in mano la soluzione per l’innovazione.

    Insomma l’innovazione ha diverse facce e dimensioni ed ha un carattere problematico su cui conviene applicare diversi punti di vista.
    E’ questo che vogliamo fare alla Casa della Cultura ne “Le mille facce dell’innovazione”, in cui ogni appuntamento sarà dedicato ad un aspetto dell’innovazione e vedrà due relatori di diversa esperienza e cultura. Il curatore deciderà per ciascun seminario il formato specifico dell’evento che potrà spaziare dalle due conferenze con discussione finale aperta al pubblico alla conversazione tra di essi.

    Tommaso Venturini

    Allievo di Latour, è Professore all’Università di Ginevra, ricercatore al Center dor Internet and Society del CRNS e fondatore del Public Data Lab.

    Federico Cabitza

    Professore associato all’Università di Milano – Bicocca, dove insegna Interazione Uomo-Macchina, Interaction Design e Data Visualization nei corsi di laurea in Informatica e Data Science. Dal 2016 è senior consultant presso la Direzione Scientifica dell’IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi di Milano per la definizione di modelli predittivi basati su Machine Learning.