Lo sviluppo recente e recentissimo della Intelligenza Artificiale ha utilizzato in modo sempre crescente la lunga tradizione della Logica matematica e dello sviluppo dei metodi dimostrativi. Sempre più si tratta di questioni che ci appartengono per antica tradizione, si tratta di matematica. Per trasferire a una macchina alcune delle nostre capacità dimostrative occorre prima di tutto approfondire i nostri metodi. Per trasferire a una macchina la capacità di calcolo simbolico, occorre approfondire le differenze tra calcolo numerico e algebra, comprendere metodi e significati dell'algebra stessa. Per trasferire a una macchina la capacità di risolvere un problema occorre ancora una volta far ricorso all'antico metodo di analisi e sintesi. Si tratta quindi di una straordinaria occasione che la ricerca del rigore, della astrattezza non è più (in realtà non è mai stato) un mero fatto speculativo: si tratta di una questione di grande attualità, anche sul piano pratico. C'è una differenza tra "guardare" una pagina e leggerla, tra vedere e riconoscere, tra sentire e capire. Solo comprendendo meglio queste differenze si può entrare nel mondo della robotica e delle macchine "pensanti". Combinare insieme un approccio tutto sommato tradizionale alla problematica della dimostrazione matematica e della logica con l'apprendimento di un semplicissimo linguaggio di programmazione (il PROLOG) ci è sembrato un modo vivo per rispondere alle esigenze del PLS: aprire squarci alle problematiche (anche applicative) di oggi attraverso metodi semplici potenzialmente trasferibili all'interno delle attività curriculari.

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