Attività 2006-8

  Le parole chiave: meta-conoscenza, conoscenza, intelligenza,  processi decisionali, science cognitive, cognitivistica, ingegneria socio-cognitiva, meta-ragionamento, agenti, gestione, grande emergenze, alto rischio, etica e meta-etica, modelli computazionali, simulazione, supporto decisionale.

  Il dominio applicativo (Application Domains)
Specially well suited domains for validation and practical applications of the developed computational models and theories are systems with high complexity and autonomy, especially being characterized by high-risk decision-making and uncertainty. Therefore main focus of the work is concentrated on managerial decisions in conditions of:  Emergency/Risk/ Crisis/ Disasters/Hazard, in different socio-technological contexts and under space-time constrains..
 The socio-cognitive and meta-knowledge computational frameworks enable to develop software systems for:
  -  computer simulation and investigation of the possible  behaviours of the existing intelligence-based systems,    

     such as aggregates  of technological and human organization networks/grids
  - intelligent decision support  (IDSS), which do not exist yet,  for managers in different  circumstances. Some examples of such studies and applications are evidenced on the main page of the MKEM Server.  
 

MISSIONE  - -  Competenze, Strategie e Intelligenza

 Modellistica e Simulazione Socio-Cognitiva di Sistemi Intelligenti e di Processi Decisionali

La ricerca e lo sviluppo di un modello cognitivo sta diventando un elemento di sfida e di qualità nello sviluppo di sistemi sempre più complessi di tipo knowledge intensive del 21esimo secolo.

La possibilità di verificare concetti e ipotesi cognitive implementati in sistemi software è in effetti cruciale per l'interesse della validazione e sviluppo dei moduli di governo, di controllo e di supervisione di un qualsiasi sistema che supera un certo livello di complessità e incertezza.

 La modellazione della mente di un ’"agente umano" nel proprio ambiente di lavoro (ruolo, stress, ecc.), è essenziale per la realizzazione di due compiti principali dell'ingegneria dei sistemi cognitivi, cioè l’implementazione di:

1. un generico modello dell’ utente umano, come parte della conoscenza formalizzata di sistema.
( specialmente per la realizzazione di interfaccie avanzate dell’ interazione uomo-macchina).
2. un modello di funzionamento di un kernel intelligente per un robot/automa o per un sistema
IDSS ( Intelligent Decision Support System) nel ruolo di consulente o di esperto.

 L'Ingegneria Socio-Cognitiva

Oggi, la modellazione e simulazione cognitiva, che già fa parte dell’ ingegneria socio-cognitiva, è soprattutto mirata sulla ricerca e lo sviluppo di un sistema ad alta intelligenza indipendente dal dominio applicativo, di cosi detta “cognitive intelligence”, “ general intelligence” di Simon e Newell (1990), “abstract intelligence” di Gadomski (1990) e “triarchic intelligence” R.J.Sternberg (1988). Seguendo questa strada sono stati sviluppati numerosi prototipi di sistemi/agenti semi-intelligenti, proto-intelligenti o solo chiamati “intelligenti”.
In questa prospettiva l'Ingegneria Socio-Cognitiva si pone in modo trasversale rispetto a tutte le tecnologie e attività umane di rilevante complessità (per esempio, nel campo di apprendimento, studi socio-cognitivi per la modellazione di processi decisionali).
L’applicazione dei modelli cognitivi dovrebbe permettere di ridurre, in modo significativo, le probabilità di errori umani nei moderni sistemi eterogenei di tipo: uomo-macchina-ambiente e uomo-tecnologia-organizzazione .

Vedi anche il benvenuto (Commissioner Philippe Busquin) per il workshop SCEF-2003: http://erg4146.casaccia.enea.it/SCEF/welcome.htm

In tali contesti sono richiesti strumenti concettuali (mindware) trasferibili nelle nuove  intelligenti (“human like”) prestazioni di calcolatori. In fondo, 
quello che rallenta oggi lo sviluppo dei complessi sistemi software non è la tecnologia, ma la mancanza dei modelli, cioè la ‘barriera del mindware'.

"Rappresentazione, gestione, condivisione e crescita della conoscenza. Se questi sono i termini che caratterizzano le  scelte di molti paradigmi computazionali innovativi, molto in comune essi hanno con quella tradizione imprenditoriale che è a sua volta caratterizzata da un altissimo livello di creatività.
... Prodotti e servizi di successo; idee organizzative ad alto impatto d’innovatività; relazioni consapevoli con l’immaginario sociale; strumenti tecnologici di supporto ai processi di conservazione e d’uso di competenze di valore: il livello di
creatività e di messa in moto di capacità associative transdisciplinari  sono e saranno i fattori su cui si giocheranno nuove forme di progresso produttivo. E considerare il ruolo cruciale della tecnologia in questo processo è quasi banale."

[Brochure del convegno Italiano GESTIONE DELLA CONOSCENZA E CREATIVITÀ,  AIIA, Bologna, 18 e il 19 novembre 2004]

 Gestione dell'Alto Rischio:   Modellazione Computazionale

  Emergenze, crisi, disastri di larga scala, fattore umano, vulnerabilità delle organizzazioni umane, sicurezza ...

Google search: ( 8 Nov.2004)    20 300 docs per meta-knowledge, il questo server si trova  secondo sulla lista.

                        (31 May 2006) 117 000 docs per meta-knowledge il questo server si trova terzo sulla lista .

                                                66 000 docs per meta-knowledge engineering il questo server si trova 1,2 e terzo.

  Per sapere di più   sono stati redatti  documento scientifico-divulgativo di sintesi:

                   -  2002:  “Attività Competenze Strategie:  HID 2002” che è possibile scaricare qui    .     ,

                   -  2005:   Ingegneria Socio-Cognitiva: Relazione sulle attività svolte dall'ENEA -CAMO, 2005

                   -  2006:   Vulnerabilità delle Organizzazioni Umane e Ingegneria Socio-Cognitiva: Ricerca  

                                 ENEA (Relazione 07 -12- 2006).

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