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Self-interpretability of human cognition: How reportable knowledge emerges in learning

Descrizione del progetto

Comprendere le decisioni umane e garantire soluzioni di IA più spiegabili

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale (IA) ha raggiunto risultati notevoli, persiste una sfida di cruciale importanza: la sua interpretabilità. Sebbene i sistemi di IA spesso consentano di ottenere migliori prestazioni di quelle offerte dagli esseri umani in vari compiti, i loro processi decisionali rimangono opachi. Al contrario, gli esseri umani possono articolare le proprie strategie decisionali, anche se con una precisione variabile, consentendo la condivisione delle conoscenze nella società. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto REPORT-IT esplorerà il modo in cui gli esseri umani generano conoscenze misurabili durante l’apprendimento esperienziale. Gli esperimenti del progetto modellano ambienti di apprendimento complessi monitorando lo sviluppo della metacognizione, delle emozioni e delle conoscenze misurabili nel corso del tempo. In particolare, REPORT-IT si prefigge di verificare se questi sistemi sono in grado di replicare modelli di metacognizione ed emozioni simili a quelli umani.

Obiettivo

Current artificial intelligence (AI) surpasses human-level performance in a vast range of tasks. However, its decisional processes are opaque, referred to as the AI interpretability problem. Humans, on the other hand, can verbally describe their decisional processes and strategies. The accuracy of these reports varies, especially in complex environments. Yet, people often come up with reasonably accurate explanations for their decisions, thereby allowing knowledge transfer in society. However, the mechanisms of accurate verbal report generation remain unclear. Therefore, the main research objective of the REPORT-IT project is to study how humans generate adequate reportable knowledge during learning through experience. Inspired by the recent findings from research on metacognition (i.e. insight into one's own cognition) and cognition-emotion interaction, I will test the novel hypothesis that metacognition and learning-related affect support the emergence of reportable knowledge. In two experiments modeling complex learning environments (implicit category learning and probabilistic reward learning tasks), I will track the development of metacognition, affect, and reportable knowledge over time. This will allow me to evaluate the temporal relationships between these components and predict the emergence of reportable knowledge. In the final step of the project, I will study the behavior of deep neural networks (DNNs) in the exact same tasks and test whether DNNs can generate temporal patterns of metacognition and affect, as observed in humans. Thereby, the REPORT-IT project combines my expertise in implicit learning and affective science with expertise in neuroscience of consciousness and DNNs at the host institute (University of Amsterdam). This way, REPORT-IT will contribute to understanding how people generate reportable knowledge and, at the same time, provide new approaches for explainable AI.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 203 464,32
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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