Tesi di Laurea

In questa pagina troverete informazioni rivolte a studentesse e studenti dell'Università di Verona interessati a svolgere una tesi di Laurea sotto la mia supervisione.

Come fare?

Il mio invito è anzitutto quello di dare un'occhiata alle mie pubblicazioni e ai miei interessi di ricerca (riassunti qui sotto, tra le mie proposte di tema) ed eventualmente esprimere il vostro interesse scrivendomi una email.

Pre-requisiti

Le mie metodologie di ricerca appartengono soprattutto all'ambito della logica formale e dell'informatica, ma ognuno di questi temi ha conseguenze su problemi etici ed epistemologici che possono essere esplorati. Una buona tesi triennale può essere affrontata anche senza conoscenze pregresse in questi ambiti, a patto che la candidata o il candidato dimostri di avere interesse per il tema e manifesti la sua volontà di sviluppare le competenze necessarie a comprenderlo, siano esse logico-formali, filosofiche o informatiche. Ai laureandi magistrali sarà invece richiesto di avere maggiori competenze e pre-requisiti, che cambiano a seconda dell'argomento e dal background del candidato.

Alcuni temi

• Il problema dell'onniscienza logica (per un'infarinatura si veda la pagina di Wikipedia sugli atteggiamenti proposizionali, la pagina sulle logiche epistemiche della Stanford Encyclopedia of Philosophy ed in particolare la sezione 4).

• Razionalità limitata e logiche a profondità limitata (si vedano ad esempio gli articoli The Enduring Scandal of Deduction di M. D'Agostino e L. Floridi, An informational view of classical logic di M. D'Agostino, il sistema k-lingo e la pubblicazione associata).

• Analisi storica, concettuale e filologica degli scritti di Alan Turing, con particolare enfasi sull'interpretazione di alcuni passaggi (più o meno) controversi, come ad esempio l'analisi formale della Tesi di Church-Turing (è plausibile fisicamente?).

• Analisi concettuale e sperimentale dei pregiudizi e dell'equità nei moderni sistemi di Machine Learning (ChatGPT, StableDiffusion, etc.).

• Rappresentazione della conoscenza e logiche del senso comune, specialmente il calcolo degli eventi (si veda una interfaccia web in via di sviluppo).

• Applicazioni di programmazione logica induttiva (si veda il sistema ILASP ed il video di una sua applicazione).

• Explainable AI per sistemi di Machine Learning (qui una pubblicazione in merito), specialmente l'uso di ILASP e FASTLAS per spiegare l'output di sistemi di Deep Learning, e le connessioni tra Reinforcement Learning e Calcolo degli Eventi probabilistico.

• Argomentazione formale (si veda, ad esempio, la pagina Wikipedia sui framework argomentativi), specialmente la loro interazione con le logiche temporali

• Finte spiegazioni in Explainable AI: Una possibile idea, collegata al problema dell'explainability, è studiare il comportamento degli utenti di sistemi informatici quando a questi vengono proposte delle false spiegazioni per i comportamenti dei sistemi stessi, ovvero spiegazioni che non corrispondono fedelmente al modello di Intelligenza Artificiale sottostante.

• Il problema del tempo in logica: il Frame problem, il qualification problem, il ramification problem (si veda Wikipedia e un articolo di Daniel Dennett per una veloce introduzione) e le loro estensioni, ad esempio nel campo delle affordances e in etica.

• Misure di fairness (si veda ad esempio TPTND, e i temi del progetto BRIO).

Tipografia

La tesi può essere scritta in Word, ma io preferisco che le vostre tesi siano redatte in LaTeX, un software ampiamente utilizzato in ambito accademico per la scrittura di articoli, libri e presentazioni. Imparare ad usarlo è più semplice di quanto non possa sembrare a prima vista, soprattutto da quando è disponibile la sua variante on-line e collaborativa Overleaf che non prevede installazione sul vostro PC. Oltretutto, ci sarei sempre io a darvi una mano! Il risultato, vi assicuro, sarà esteticamente molto più piacevole e vi darà numerosi vantaggi a lungo termine.

Tesisti

Qui una lista di studenti e tesisti che seguo e/o ho seguito recentemente (*=ongoing):

• *Zlatina Mileva, studente MEng in Informatica e Matematica presso l'Imperial College London (UK). La sua ricerca verte sull'utilizzo di ILASP e FastLAS per l'apprendimento di framework argomentativi.

• *Francesco Pedrazzoli, studente di dottorato in Filosofia presso l'Università degli Studi di Verona. Un poster sul suo lavoro sull'Etica dell'IA e dei Recommender System è stato presentato durante il primo meeting di ricerca legato al progetto BRIO, ed è disponibile qui.

• *Daniele Fossemò e Marco D'Aviero, tesi triennale in Informatica presso l'Università degli Studi dell'Aquila. Hanno lavorato su estensioni del nostro paper Towards an Inductive Logic Programming Approach for Explaining Black-Box Preference Learning Systems sull'utilizzo di ILASP per spiegare modelli black-box di apprendimento delle preferenze. Daniele Fossemò sta inoltre completando la tesi magistrale sullo stesso tema, costruendo un data-set e scrivendo una pubblicazione che sarà presto inviata a rivista internazionale.

• Jorge Suarez Linares, tesi triennale in Filosofia presso l'Università degli Studi di Verona. Il suo lavoro verteva sulle criticità etiche in Data Science ed Intelligenza Artificiale.

• Sara Sangiovanni, tesi triennale in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II. Il suo lavoro sul riconoscimento computerizzato della figura del Rey e la sommistrazione automatica di test cognitivi è stato pubblicato su ICSR 2020 ed è disponibile qui.

• Luca Raggioli, tesi magistrale in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II. Il suo lavoro sul reinforcement learning per la navigazione non-invasiva è attualmente sotto revisione per la pubblicazione sull'International Journal of Social Robotics.

• Gennario Daniele Acciaro, tesi triennale in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II (il suo lavoro sul riconoscimento delle intenzioni usando il calcolo degli eventi è stato pubblicato su WOA 2021 ed è disponibile qui).