The compound term “artificial intelligence” (and its associated acronym AI) has today become widespread due to its frequent use and its repeated appearance in social discourse and public debates. Usage, however, shows that it refers to something imprecise, becoming a “catch-all” term (Dierickx, 2021) that ultimately ends up designating indiscriminately the countless possibilities offered by new capabilities of automated data analysis, especially when dealing with big data. AI therefore acquires new meanings as it follows advances in computer science (the discovery of “convolution,” the development of “deep learning,” etc.). This article aims to reflect precisely on these aspects and, at the same time, to present the contributions included in this issue of the journal
Il nome composto "intelligenza artificiale" (e la sigla associata IA) si impone oggi per la sua frequenza di utilizzo e il suo reiterarsi nel discorso sociale e nei dibattiti pubblici. L'uso tuttavia mostra che esso si riferisce a qualcosa di impreciso, divenendo un termine "fourre-tout" (Dierickx, 2021) che finisce per designare indistintamente le innumerevoli possibilità che le nuove capacità di analisi automatica dei dati offrono, soprattutto quando si ha a che fare con dei big data. L'IA si arricchisce perciò di nuovi sensi seguendo i progressi dell'informatica (scoperta della «convoluzione», sviluppo dell'«apprendimento profondo», ecc.).. Questo articolo intende riflettere proprio su questi aspetti e nel contempo, presenta i contributi di questo numero della rivista.
Raus, R., Belluati, M., Auboussier, J. (2025). La mise en débat de l’intelligence artificielle. MOTS, 139, 9-20 [10.4000/15dvz].
La mise en débat de l’intelligence artificielle
Raus, Rachele;Belluati, Marinella;
2025
Abstract
The compound term “artificial intelligence” (and its associated acronym AI) has today become widespread due to its frequent use and its repeated appearance in social discourse and public debates. Usage, however, shows that it refers to something imprecise, becoming a “catch-all” term (Dierickx, 2021) that ultimately ends up designating indiscriminately the countless possibilities offered by new capabilities of automated data analysis, especially when dealing with big data. AI therefore acquires new meanings as it follows advances in computer science (the discovery of “convolution,” the development of “deep learning,” etc.). This article aims to reflect precisely on these aspects and, at the same time, to present the contributions included in this issue of the journalI documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.


