{"id":8555,"date":"2024-01-17T10:15:12","date_gmt":"2024-01-17T10:15:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ckbg.org\/?page_id=8555"},"modified":"2024-01-17T10:23:24","modified_gmt":"2024-01-17T10:23:24","slug":"robotica-evolutiva-per-lapprendimento-delle-lingue-fiducia-e-teoria-della-mente","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ckbg.org\/en\/robotica-evolutiva-per-lapprendimento-delle-lingue-fiducia-e-teoria-della-mente\/","title":{"rendered":"Robotica evolutiva per l’apprendimento delle lingue, fiducia e teoria della mente"},"content":{"rendered":"\n

08 Febbraio 2024, ore 10.00
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La crescente ricerca teorica e sperimentale sull\u2019azione e sull\u2019elaborazione del linguaggio e sull\u2019apprendimento dei numeri e dei gesti dimostra chiaramente il ruolo della cos\u00ec detta \u201cembodied cognition\u201d e dell\u2019elaborazione del linguaggio. In psicologia e nelle neuroscienze, questa evidenza costituisce la base dell\u2019\u201cembodied cognition\u201d, nota anche come grounded cognition (Pezzulo et al., 2012). Nella robotica e nell\u2019intelligenza artificiale, questi studi hanno importanti implicazioni per la progettazione delle capacit\u00e0 linguistiche negli agenti cognitivi e nei robot per la collaborazione uomo-robot, e hanno portato al nuovo approccio interdisciplinare della robotica evolutiva, come parte del pi\u00f9 ampio campo della robotica cognitiva (Cangelosi & Schlesinger 2015; Cangelosi &Asada 2022). Durante il mio intervento presenter\u00f2 esempi di modelli di robotica evolutiva e i risultati ottenuti dagli esperimenti iCub basati proprio sull\u2019\u201cembodied cognition\u201d relativi all’acquisizione precoce delle parole e all\u2019apprendimento della grammatica (Morse et al. 2015; Morse & Cangelosi, 2017) e alcuni esperimenti sui gesti di puntamento e sul contare con le dita per imparare i numeri (De La Cruz et al. 2014). Presenter\u00f2, quindi, un nuovo modello di robotica evolutiva, supportato da esperimenti sulla teoria della mente, mostrando come possa essere utilizzato nei comportamenti di fiducia nei confronti dei robot (Vinanzi et al. 2019, 2021). Verranno, inoltre, discusse le implicazioni dell\u2019\u201cembodied cognition\u201d per l’intelligenza artificiale, nelle scienze cognitive e per i compiti di accompagnamento dei robot.<\/p>\n

Il Relatore<\/strong><\/p>\n

Angelo Cangelosi \u00e8 professore di Machine Learning e Robotica presso l’Universit\u00e0 di Manchester (Regno Unito) e co-direttore e fondatore del Manchester Center for Robotics and AI. \u00c8 stato selezionato per l’assegnazione del premio Advanced del Consiglio Europeo della Ricerca (ERC) (finanziato dall’UKRI). I suoi interessi di ricerca riguardano la robotica cognitiva ed evolutiva, le reti neurali, il linguaggio, l’interazione e la fiducia tra robot e umani e i robot per l’assistenza sanitaria e sociale. Nel complesso, ha ottenuto oltre 38 milioni di sterline di borse di ricerca come coordinatore\/PI, tra cui ERC Advanced eTALK, UKRI TAS Trust Node e CRADLE Prosperity, il progetto AFRL statunitense THRIVE++ e numerose sovvenzioni Horizon e MSCA. Cangelosi ha prodotto pi\u00f9 di 300 pubblicazioni scientifiche. \u00c8 redattore capo delle riviste Interaction Studies e IET Cognitive Computation and Systems e nel 2015 \u00e8 stato redattore capo di IEEE Transactions on Autonomous Development. Ha presieduto numerose conferenze internazionali, tra cui ICANN2022 Bristol e ICDL2021 Beijing. Il suo libro \u201cDevelopmental Robotics: From Babies to Robots\u201d (MIT Press) \u00e8 stato pubblicato nel gennaio 2015 e tradotto in cinese e giapponese. Il suo ultimo libro \u201cCognitive Robotics\u201d (MIT Press), coeditato con Minoru Asada, \u00e8 stato pubblicato nel
2022.<\/p>\n


<\/strong>Chair<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n

M. Beatrice Ligorio<\/p>\n