Intelligenza artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing

di Massimiliano Ferrara (Autore)

EGEA, 2026

L'Intelligenza Artificiale ha smesso di essere una promessa tecnologica per diventare un'infrastruttura decisionale che incide sulla salute, sul credito e sulla finanza, sul lavoro e sulla libertà delle persone. In questo scenario, la domanda “perché il modello ha deciso così?” non è più una curiosità scientifica, ma una questione di diritto, responsabilità e fiducia civile. La seconda edizione di questo volume, profondamente ampliata e aggiornata, risponde a tale trasformazione proponendo un framework unificato per l'IA affidabile, in cui spiegabilità, robustezza ed efficienza computazionale emergono dalla stessa struttura matematica di fondo. Accanto ai pilastri della prima edizione – Intelligenza Artificiale spiegabile, Teoria dei giochi e Analisi topologica dei dati – l'opera integra ora l'ottimizzazione geometrica del framework GEO e la sua estensione quantistica Q-GEO, i metodi a kernel quantistici, le dinamiche multi-temporali delle reti neurali e nuovi risultati su data poisoning e vulnerabilità topologica. Attraverso dieci capitoli interconnessi, dalla geometria dell'informazione al Quantum Computing per il decision-making, il libro traccia un percorso rigoroso e applicativo verso sistemi AI potenti, comprensibili e degni di fiducia. Prefazione di Paolo Benanti.

• Autore: Massimiliano Ferrara
• Editore: EGEA
• Collana: Lezioni e letture
• Edizione: 2
• Anno edizione: 2026
• In commercio dal: 8 luglio 2026
• Tipo: Libro universitario
• Pagine: 156 p., Brossura
• EAN: 9788823891876