Mercoledì 13 Maggio 2026
ore 16,00
Sala dei Presidenti
REGISTRAZIONE DELLA CONFERENZA
Sezione di
Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
Saluti
L’Anima Numerica dell’Intelligenza Artificiale
Prof.ssa Giorgia Franchini - Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche – UNIMORE
Come creare e poi “domare” gli LLM con l’AI neuro-simbolica
Dott. Marcello Pellacani - Expert.IA
I Large Language Models (LLM) sono strumenti estremamente potenti, ma non sempre affidabili: possono generare errori, bias o informazioni incoerenti (allucinazioni). In questa chiacchierata vedremo come si addestra un LLM, dalle grandi quantità di dati fino alle tecniche di fine-tuning. Successivamente aggiungeremo il “guardiano” con l’uso di tecnologie neuro-simboliche per controllare e migliorare il comportamento del modello. Questi sistemi permettono di verificare le risposte, applicare regole e rendere l’AI più sicura e affidabile attraverso la creazione di agenti. L’obiettivo è capire come combinare potenza e controllo, trasformando gli LLM in strumenti realmente utilizzabili in contesti professionali e decisionali.
Prof. Claudio Giberti - Dipartimento di Scienze e Metodi dell’Ingegneria – UNIMORE
La scomposizione completa dei numeri naturali in fattori primi consente di associare a ciascun numero una rappresentazione sotto forma di struttura ad albero. Interpretando tali alberi come parole di Dyck, la sequenza dei numeri naturali genera un testo infinitamente lungo, che viene analizzato mediante tecniche statistiche e confrontato con i testi delle lingue naturali. L’analogia con il linguaggio naturale suggerisce inoltre di sottoporre la sequenza di parole di Dyck a un modello di intelligenza artificiale di tipo Large Language Model, progettato per apprendere e generare testo. Resta allora da chiedersi se un Large Language Model sia in grado di cogliere e “comprendere” la struttura del linguaggio generato dai numeri primi.
Ore 17.55
conclusioni