Conveners
Menti artificiali e menti umane: l'intelligenza al confine tra psicologia e tecnologia
- davide marocco (Università di Napoli Federico II)
- monica mazza (Università L'Aquila)
Dalla rassegna da noi condotta emerge con chiarezza che i Large Language Models (LLM) costituiscono modelli della cognizione umana in grado di simulare efficacemente una molteplicità di aspetti. Sebbene in alcuni ambiti sia stata documentata una divergenza tra il funzionamento degli LLM e quello della mente umana, riteniamo che l’ampiezza dei fenomeni cognitivi attualmente simulati da tali...
Negli ultimi anni, l’affermazione dei Large Language Models (LLM) ha ridefinito l’interazione tra psicologia e scienze computazionali, offrendo strumenti inediti per la modellizzazione dei processi cognitivi complessi. Questi modelli, addestrati su vastissimi corpora tramite architetture neurali profonde, manifestano competenze emergenti quali inferenza semantica, astrazione concettuale e...
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno dimostrato buone prestazioni in numerosi compiti di ragionamento e problem solving tipicamente studiati dalla psicologia cognitiva. Quando sottoposti a test, la loro accuratezza risulta spesso comparabile a quella di adulti neurotipici, mettendo in discussione critiche storiche rivolte ai modelli associazionistici. In questo contributo...
L'intelligenza artificiale attraversa un “cambio di paradigma” avviato dai grandi modelli linguistici (LLM). Questi modelli hanno raggiunto un'accuratezza senza precedenti in moltissimi compiti di elaborazione del linguaggio naturale. Il successo degli LLM è dovuto principalmente alla loro capacità di rappresentare le parole nel loro contesto attraverso i cosidetti “embeddings”: vettori di...
Introduction
Abstract intelligence and non-verbal thinking are essential components in understanding cognitive potential, especially in individuals with intellectual giftedness. However, traditional psychometric measures tend to underestimate these dimensions, favouring verbal and academic components. This study proposes the development of a new instrument for assessing cognitive abstraction,...
Background and aim: This study investigates the application of large language models (LLMs) as collaborative tools for mental health professionals, focusing on their integration with the ICD-11 framework. At the intersection of artificial and human cognition, we introduce LLMind Chat, an AI-driven interface to augment clinical reasoning by combining real-time retrieval of ICD-11 guidelines...
