Big data e intelligenza artificiale: bibliografia tascabile

Un elenco ragionato di manuali e saggi scritici su intelligenza artificiale, paradigma della calcolabilità e società algoritmica, divisi per area tematica. Approfondimenti utili per gli studenti del mio corso Big data e algoritmi di apprendimento: conoscenza, informazione, potere.

Quella che segue è una selezione ragionata di monografie e articoli su big data e intelligenza artificiale. Non una bibliografia completa (che non avrebbe senso), ma un compendio bibliografico rivolto principalmente – ma non esclusivamente – agli studenti del corso di laurea in Comunicazione dell’Università di Pavia che seguono il mio insegnamento Big data e algoritmi di apprendimento: conoscenza, informazione, potere.

Scienza dei dati e statistica

Andrew Bell et al., Making Sense of Data in the Media, London, SAGE, 2020.
Carl T. Bergstrom, Jevin D. West, Calling Bullsh*t. The Art of Scepticism in a Data-Driven World, New York NY, Allen Lane, 2020.
Elena Llaudet, Kosuke Imai, Data Analysis for Social Science. A Friendly and Practical Introduction, Princeton NJ – Oxford, Princeton University Press, 2023.
Eric Siegel, Predictive Analytics. The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die, Hoboken NJ, Wiley, 2016.
Nate Silver, The Signal and the Noise. The Art and Science of Prediction, New York NY, The Penguin Press, 2012.
David Spiegelhalter, The Art of Statistics. Learning from Data, London, Pelican Books, 2019.

Big Data e intelligenza artificiale (manuali tecnici)

Ottavio Calzone, Machine learning. Introduzione all’apprendimento automatico, senza indicazione di luogo, Faraday Keen, 2018.
Bruno Codenotti, Mauro Leoncini, La rivoluzione silenziosa. La grandi idee dell’informatica alla base dell’era digitale, Torino, Codice, 2021.
Giuseppe D’Acquisto, Intelligenza artificiale. Elementi, Torino, Giappichelli, 2021.
Murat Durmus, A Primer to the 42 Most Commonly Used Machine Learning Algorithms (With Code Samples), indipendently published on Amazon, 2023.
Steven Finlay, Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies, Londra, Relativistic, 2018.
Astrid Howe, Artificial Intelligence for Beginners: An Introduction to Machine Learning, Neural Networks, and Deep Learning, Astrid Howe, 2023.
Judith Hurwitz, Daniel Kirsch, Machine Learning for Dummies (IBM Limited Edition), Hoboken NJ, John Wiley & Sons, 2018.
Roberto Marmo, Algoritmi per l’intelligenza artificiale. Progettazione dell’algoritmo, dati e machine learning, neural network, deep learning, Milano, Hoepli, 2020.
Stuart J. Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Global Edition, London, Pearson Education, 2021 (trad. it. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno, Milano, Pearson, 2021).

Big Data, intelligenza artificiale, paradigma della calcolabilità (saggi critici)

Cosimo Accoto, Il mondo dato. Cinque brevi lezioni di filosofia digitale, Milano, Egea, 2017.
Luca Bolognini, Follia artificiale. Riflessioni per la resistenza dell’intelligenza umana, Soveria Mannelli CZ, Rubettino, 2018.
Ludovico Boratto, Stefano Faralli, Mirko Marras, Giovanni Stilo (a cura di), Bias and Social Aspects in Search and Recommendation, First International Workshop, BIAS 2020, Lisbon, April 14, Cham, Springer, 2020.
Nick Bostrom, Superintelligence. Paths, dangers, strategies, Oxford, Oxford University Press, 2014 (trad. it. Superintelligenza. Tendenze, pericoli, strategie, Torino, Bollati Boringheri, 2018).
John Brockman (a cura di), Possible Minds. Twenty-Five Ways of Looking at AI, New York, Penguin, 2019.
Meredith Broussard, Artificial Unintelligence. How Computers Misunderstand the World, Cambridge MA, MIT Press, 2019.
Dominique Cardon, À quoi revent les algorithmes, Parigi, Seuil, 2015 (trad. it. Che cosa sognano gli algoritmi. Le nostre vite al tempo dei big data, Milano, Mondadori, 2016).
Massimo Chiriatti, Incoscienza artificiale. Come fanno le macchine a prevedere per noi, Roma, LUISS University Press, 2021.
Paolo Costa, Motori di ricerca e social media: i nuovi filtri nell’ecosistema dell’informazione online e il potere oscuro degli algoritmi, in Giulia Avanzini, Giuditta Matucci (a cura di), L’informazione e le sue regole. Libertà, pluralismo e trasparenza, Napoli, Editoriale Scientifica, 2016, 251-272.
Paolo Costa, Debolezze algoritmiche, umane fragilità. Tecnologie di apprendimento automatic e bias cognitivi nei dispositivi di selezione dei contenuti online, in Giulia Avanzini, Giuditta Matucci, Lucia Musselli (a cura di), Informazione e media nell’era digitale, Milano, Giuffrè Francis Lefebvre, 2019, pp. 355-378.
Kate Crawford, Atlas of AI. Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, New Haven CT – London, Yale University Press, 2021.
Thomas H. Davenport, Julia Kirby, Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines, New York, HarperCollins, 2016.
Pedro Domingo, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World, New York NY, Basic Books, 2015 (trad. it. L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo, Torino, Bollati Boringhieri, 2016)
Luciano Floridi, Federico Cabitza, Intelligenza artificiale. L’uso delle nuove macchine, Milano, Bompiano, 2021.
Luciano Floridi, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide, Milano, Cortina, 2022.
Luciano Floridi, The Ethics of Artificial Intelligence. Principles, Challenges, and Opportunities, Oxford, Oxford University Press, 2023.
Franklin Foer, World Without Mind: The Existential Threat of Big Tech, New York, Penguin, 2017 (trad. it. I nuovi poteri forti. Come Google, Apple, Facebook e Amazon pensano per noi, Milano, Longanesi, 2018).
Hannah Fry, Hello World. How to be Human in the Age of the Machine, London, Black Wsan, 2019 (trad. it., Hello World. Essere umani nell’era delle macchine, Torino, Bollati Boringhieri, 2019)
Paolo Gallina L’anima delle macchine. Tecnodestino, dipendenza tecnologica e uomo virtuale, Bari, Dedalo, 2015.
Paolo Gallina, La mente liquida. Come le macchine condizionano, modificano o potenziano il cervello, Bari, Dedalo, 2019.
Noah Giansiracusa, How Algorithms Create and Prevent Fake News. Exploring Social Media, Deepfakes, GPT-3, and More, Acton MA, Apress, 2021.
Ana Iwathaki, Anuradha Vikam (a cura di), The Institute for Other Intelligences, Los Angeles CA, X Artists Books, 2022.
Philip Larrey, Artificial Humanity. An Essay on the Philosophy of Articial Intelligence, Roma, IF Press, 2019.
Kai-Fu Lee, AI Superpowers. China, Silicon Valley and the New World Order, Boston – New York, Houghton Mifflin Harcourt, 2018.
Sabina Leonelli, La ricerca scientifica nell’era dei Big Data, Roma, Meltemi, 2018.
Gary Marcus, Ernest Davis, Rebooting AI. Building Artificial Intelligence We Can Trust, Pantheon, New York, 2019.
Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cuckier, Big Data: A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think, Boston MA, Hartcourt, 2013 (trad. it. Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà, Milano, Garzanti, 2013)
Pamela McCorduck, Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence, London, Routledge, 2004.
Michele Mezza, Algoritmi di libertà. La potenza del calcolo tra dominio e conflitto, Roma, Donzelli, 2018.
Evgeny Morozov, To Save Everything, Click Here: The Folly of Technological Solutionism, New York, PublicAffairs, 2013.
Helga Nowotny, In AI We Trust: Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms, Cambridge, Polity, 2021 (trad. it. Le macchine di Dio. Gli algoritmi predittivi e l’illusione del controllo, Roma, LUISS University Press, 2021).
Mark O’Connell, To Be a Machine: Adventures Among Cyborgs, Utopians, Hackers, and the Futurists Solving the Modest Problem of Death, New York, Doubleday, 2017 (trad. it. Essere una macchina. Un viaggio attraverso cyborg, utopisti, hacker e futurologi per risolvere il modesto problema della morte, Milano, Adelphi, 2018).
Frank Pasquale, The Secret Algorithms That Control Money and Information, Harvard, Harvard University Press, 2015.
Frank Pasquale, New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI, Cambridge MA, Harvard University Press, 2020 (trad. it. Le nuove leggi della robotica. Difendere la competenza umana nell’era dell’intelligenza artificiale, Roma, Luiss University Press, 2021).
Eli Parisier, The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You, New York, Penguin, 2011 (trad. it. Il filtro. Quello che internet ci nasconde, Milano, Il Saggiatore, 2012).
Matteo Pasquinelli, The Eye of the Master. A Social History of Artificial Intelligence, London – New York NY, Verso, 2023.
Tommaso Poggio, Marco Magrini, Cervelli Mente Algoritmi. Il mistero dell’intelligenza naturale, gli enigmi di quella artificiale, Milano, Sperling & Kupfer, 2024.
Nick Polson, James Scott, AIQ: How People and Machines Are Smarter Together, St. Martin’s Press, New York, 2018 (trad. it. Numero intelligenti. La matematica che fa funzionare l’intelligenza artificiale di Google, Facebook, Apple & Co, DeA Planeta Libri, Milano, 2019).
Executive Office of the President, Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values, The White House, 2014.
Stefano Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos’è davvero, come funziona, che effetti avrà, Torino, Bollati Borigheri, 2020.
Giuseppe Riva, Antonella Marchetti (a cura di), Humane Robotics. A Multidisciplinari Approach Towards the Development of Homane-Centered Technologies, Milano, Vita e Pensiero, 2022.
Stuart Russell, Human Compatible. Artificial Intelligence and the Problem of Control, New York, Viking, 2019.
Éric Sadin, L’intelligence artificielle ou l’enjeu du siècle. Anatomie d’un antihumanisme radical, Parigi, L’échappée, 2018 (trad. it. Critica della ragione artificiale. Una difesa dell’umanità, Roma, LUISS University Press, 2019).
Susan Schneider, Artificial You. AI and the Future of Your Mind, Princeton NJ – Oxford, Princeton University Press, 2019.
Domenico Talia, La società calcolabile e i big data. Algoritmi e persone nel mondo digitale, Soveria Mannelli CZ, Rubettino, 2018.
Igor Tulchinsky, Christopher E. Mason, The Age of Prediction. Algorithms, AI, and the Shifting Shadows of Risk, Cambridge MA, The MIT Press, 2023.
Chiara Valerio, La matematica è politica, Einaudi, Torino, 2022.
Toby Walsh, Machines Behaving Badly: The Morality of AI, Cheltenham, The History Press, 2022.
Toby Walsh, Faking It. Artificial Intelligence in a Human World, Cheltenham, The History Press, 2023.

Big data e genomica

Anna Meldolesi, E l’uomo creò l’uomo. CRISPR e la rivoluzione dell’editing genomico, Torino, Bollati Boringhieri, 2017.

L’intelligenza artificiale nell’immaginario collettivo e nella rappresentazione artistica

Stephen Cave, Kanta Dihal (a cura di), Immaging AI. How the World Sees Intelligent Machines, Oxford, Oxford University Press, 2023.
Ed Finn, What Algorithms Want. Immagination in the Age of Computing, Cambridge MA, The MIT Press, 2017.
Michael J. Paulus, Jr., Artificial Intelligence and the Apocalyptic Imagination. Artificial Agency and Human Hope, Eugene OR, Cascade Books, 2023.

Creatività algoritmica e uso dell’intelligenza artificiale nell’arte

Sofian Audry, Art in the Age of Machine Learning, Cambridge MA, The MIT Press, 2021.
Marcus Du Sautoy, The Creativity Code. How AI is Learning to Write, Paint and Think, London, 4th Estate, 2019.
Marcus De Sautoy, The Creativity Code. Art and Innovation in the Age of AI, Cambridge MA, Cambridge University Press, 2019.
Arthur I. Miller, The Artist in the Machine. The World of AI-Powered Creativity, Cambridge MA, The MIT Press, 2020.

Big data, intelligenza artificiale e cornici normative

Amit Datta, Michael Carl Tschantz, Anupam Datta, Automated Experiments on Ad Privacy Settings, in “Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2015”, 2015 (1), 92–112.
Giulia Finocchiaro, Intelligenza artificiale. Quali regole?, Bologna, Il Mulino, 2024.
Antonello Soro, Persone in Rete. I dati tra poteri e diritti, Fazi, Roma, 2018.

Fake news & information disorder

AGCOM, News vs. fake nel sistema dell’informazione, 2018 (disponibile online presso il sito dell’AGCOM, qui).
Alessandro Dal Lago, Populismodigitale, Milano, Raffaello Cortina Editore, 2017.
Francesco Nicodemo, Disinformazia, Venezia, Marsilio, 2017.
Giovanni Pitruzzella, Oreste Pollicino, Stefano Quintarelli, Parole e potere. Libertà d’espressione, hate speech e fake news, Milano, Egea, 2017.
Giuseppe Riva, Fake news, Bologna, Il Mulino, 2018.
Christopher Wylie, Mindf*ck: inside Cambridge Analytica’s plot to break the world. London, Profile Books, 2019 (tr. it. Il mercato del consenso. Come ho creato e poi distrutto Cambridge Analytica, Milano, Longanesi, 2020).

Data visualization, design delle informazioni e infografica

Alberto Cairo, L’arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Milano-Torino, Pearson, 2013.
Samuel Huron, Making with Data. Physical Design and Craft in a Data-Driven World, Boca Raton, CRC Press, 2023.
Cole Nussbaumer Knaflic, Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals, Wiley, Hoboken, 2015.
Liu Yikun, Dong Zhao, Visual Storytelling. Infographic Design in News, Victoria, Images Publishing, 2015.