L’Università di Trento, nell’ambito del progetto Horizonn 2020 “WeNet: The Internet of Us”, sta organizzando un evento per la conferenza HHAI il 26 e 27 giugno. L’evento consiste in un workshop intitolato "Diversity-aware Hybrid Human-Artificial Intelligence (DHHAI)", ed in una challenge di analisi di dati comportamentali, intitolata “Empirical Studies on Hybrid Human-Artificial Intelligence (EHHAI)”
Hybrid Human Artificial Intelligence (HHAI2023) è la seconda conferenza internazionale incentrata sullo studio dei sistemi AI che cooperano in modo sinergico, proattivo e mirato con gli esseri umani, amplificando l'intelligenza umana, anzichè sostituirla.
HHAI2023 è organizzato dal Dutch Hybrid Intelligence Centre e dalla European HumanAI Network, come seconda conferenza di quella che diverrà una serie di conferenze sulla Hybrid Human Artificial Intelligence.
HHAI mira a sistemi di intelligenza artificiale che assistono gli esseri umani e viceversa, sottolineando la necessità di sistemi intelligenti adattivi, collaborativi, responsabili, interattivi e incentrati sull'uomo che sfruttino i punti di forza umani e compensino le debolezze umane, tenendo conto di considerazioni sociali, etiche e legali. Questo campo di studio è guidato dagli attuali sviluppi nell'AI, ma richiede anche approcci e soluzioni fondamentalmente nuovi, in settori come HCI, scienze cognitive e sociali, filosofia ed etica, sistemi complessi e altri. In questa prima conferenza internazionale, invitiamo gli studiosi di questi campi a presentare il loro miglior lavoro originale, nuovo e in corso, visionario ed esistente sulla Hybrid Human Artificial Intelligence.
È possibile iscriversi al workshop ed inviare il proprio contributo, tramite il seguente link: https://www.internetofus.eu/event/international-conference-on-hybrid-human-artificial-intelligence-hhai-2023/
Per quanto riguarda il workshop “Empirical Studies on Hybrid Human-Artificial Intelligence (EHHAI)”, i dataset per le specifiche challenges saranno resi disponibili su richiesta, da inviare tramite apposito modulo presente nella pagina sopra menzionata.
Gli autori per UNITN (Prof. Fausto Giunchiglia, Prof. Ivano Bison, Matteo Busso - PhD candidate)