La ricerca sul decision making si occupa di indagare i meccanismi e i processi coinvolti nella presa di decisione, tra limiti cognitivi ed influenze emotive. Negli ultimi decenni, si è assistito ad un superamento dell’idea classica di decisione come sola abilità razionale, anche grazie ai recenti progressi dell’Intelligenza Artificiale (IA). I meccanismi di apprendimento automatico, noti con l’espressione Machine Learning (ML), sono basati su algoritmi che supportano la presa di decisioni umana attraverso prestazioni digitali. Emulando le funzioni cognitive umane, i protocolli di ML sono in grado di apprendere, in modo automatico, metodi per raggiungere la soluzione ottimale ad un problema o predire gli esiti di una certa decisione. L’ambizione è quella di progettare dei computer la cui prestazione decisionale si avvicini sempre di più a quella degli esseri umani, da un punto di vista sia cognitivo che emotivo. Benché opachi e non immuni da errori, si auspica in futuro di possedere una maggiore comprensione dei meccanismi di ML, limiti compresi, al fine di coadiuvare l’essere umano nella presa di decisioni in modo flessibile ed efficiente.
I processi decisionali nell’era dell’apprendimento automatico
Monaco Alessia
;Ribatti Raffaella Maria;Lanciano Tiziana
2023-01-01
Abstract
La ricerca sul decision making si occupa di indagare i meccanismi e i processi coinvolti nella presa di decisione, tra limiti cognitivi ed influenze emotive. Negli ultimi decenni, si è assistito ad un superamento dell’idea classica di decisione come sola abilità razionale, anche grazie ai recenti progressi dell’Intelligenza Artificiale (IA). I meccanismi di apprendimento automatico, noti con l’espressione Machine Learning (ML), sono basati su algoritmi che supportano la presa di decisioni umana attraverso prestazioni digitali. Emulando le funzioni cognitive umane, i protocolli di ML sono in grado di apprendere, in modo automatico, metodi per raggiungere la soluzione ottimale ad un problema o predire gli esiti di una certa decisione. L’ambizione è quella di progettare dei computer la cui prestazione decisionale si avvicini sempre di più a quella degli esseri umani, da un punto di vista sia cognitivo che emotivo. Benché opachi e non immuni da errori, si auspica in futuro di possedere una maggiore comprensione dei meccanismi di ML, limiti compresi, al fine di coadiuvare l’essere umano nella presa di decisioni in modo flessibile ed efficiente.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
