CORSO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER PSICOLOGI
10 - ECM -
Docente e responsabile scientifico: Professor Giuseppe Sartori. Emerito di Neuropsicologia Forense e di Neuroscienze Forensi. Studioso Senior dello Studium Patavinum. Università degli Studi di Padova
Visiting Professor Scuola Alti Studi IMT Lucca. Ordinario della Classe di Scienze della Accademia Olimpica.
Codocente: Demetrio Macheda, CUI.
Destinatari: psicologi, psichiatri, psicoterapeuti, neuropsicologi, professionisti della salute mentale e studenti avanzati. Ma anche psicologi del lavoro che lavorano nel settore delle Risorse Umane delle organizzazioni
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando rapidamente la pratica clinica, la ricerca, la psicodiagnostica e la comunicazione con i pazienti. Questo corso è progettato specificamente per psicologi e psichiatri, mettendo in relazione i concetti di IA con la psicologia cognitiva, il ragionamento clinico e il lavoro quotidiano. Non si tratta solo di “imparare a usare ChatGPT”: l’obiettivo è comprendere come funzionano i modelli moderni, come si collegano ai processi cognitivi umani e come utilizzarli in modo etico, competente e sotto il controllo del professionista.
Modalità: a distanza con docenza (piattaforma Zoom)
Piattaforma del Centro Universitario Internazionale: www.mybesc-moodlecloud.com
Corso: Intelligenza artificiale per psicologi - 10 ECM - Graduate Campus. Registrazioni delle lezioni e altri documenti risponibili per 12 mesi.
Cosa imparerai
Struttura del corso
Il corso è organizzato in tre moduli, erogato come percorso completo o adattabile alle esigenze dell’ente o istituzione che promuove per il personale di Studio.
Modulo I – Nascita, evoluzione e fondamenti cognitivi dell’AI. I modelli LLM.
Modulo dedicato alle radici storiche e teoriche dell’IA, con particolare attenzione al ruolo della psicologia nel suo sviluppo.
1. I contributi della psicologia alle origini dell’IA
Approfondimento sui modelli di Large Language Model (LLM) e simulazione cognitiva.
4. Anatomia degli LLM e architettura Transformer
Risultati di apprendimento – Modulo I. I partecipanti sapranno:
Modulo II – Applicazioni pratiche.
Modulo operativo sull’integrazione pratica dell’IA nel lavoro di psicologi e psichiatri.
1. L’IA come strumento clinico e diagnostico
Risultati di apprendimento – Modulo II. I partecipanti sapranno:
Modulo III. Applicazioni in ambito organizzativo e normative sull'AI. Etica e uso dell'AI .
Modulo di applicazione dell'AI per psicologi che operano in ambito organizzativo. Sarà dato spazio alla normativa in essere e all'etica dell'uso dei dati.
1. Applicazione AI nell'ambito delle Risorse Umane.
Risultati di apprendimento – Modulo III: i partecipanti sapranno integrare l’IA nella pratica clinica e nella ricerca, progettare flussi di lavoro che valorizzano la competenza umana e applicare criteri chiari di uso responsabile.
Certificazione
I partecipanti che completano il corso riceveranno un Attestato di Partecipazione e crediti ECM nella misura prevista dall’ente organizzatore edizione per edizione.
N.B. Il programma può essere personalizzato per ordini professionali, scuole di specializzazione, servizi pubblici e privati, centri di ricerca e studi associati.
Visiting Professor Scuola Alti Studi IMT Lucca. Ordinario della Classe di Scienze della Accademia Olimpica.
Codocente: Demetrio Macheda, CUI.
Destinatari: psicologi, psichiatri, psicoterapeuti, neuropsicologi, professionisti della salute mentale e studenti avanzati. Ma anche psicologi del lavoro che lavorano nel settore delle Risorse Umane delle organizzazioni
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando rapidamente la pratica clinica, la ricerca, la psicodiagnostica e la comunicazione con i pazienti. Questo corso è progettato specificamente per psicologi e psichiatri, mettendo in relazione i concetti di IA con la psicologia cognitiva, il ragionamento clinico e il lavoro quotidiano. Non si tratta solo di “imparare a usare ChatGPT”: l’obiettivo è comprendere come funzionano i modelli moderni, come si collegano ai processi cognitivi umani e come utilizzarli in modo etico, competente e sotto il controllo del professionista.
Modalità: a distanza con docenza (piattaforma Zoom)
Piattaforma del Centro Universitario Internazionale: www.mybesc-moodlecloud.com
Corso: Intelligenza artificiale per psicologi - 10 ECM - Graduate Campus. Registrazioni delle lezioni e altri documenti risponibili per 12 mesi.
Cosa imparerai
- Comprendere le radici storiche e cognitive dell’IA e il contributo della psicologia.
- Spiegare in modo semplice il funzionamento dei Large Language Model (LLM) e dell’architettura Transformer.
- Discutere criticamente se gli LLM siano “pappagalli stocastici” o modelli utili della cognizione umana.
- Integrare strumenti di IA nel lavoro clinico, psicodiagnostico, documentale e di ricerca.
- Considerare l'opportunità di impiegare questionari validati in ambito lavorativo: il caso Originalskills.
- Riconoscere i limiti etici, legali e professionali dell’uso della GenAI in ambito psicologico e psichiatrico.
- Lezioni videoregistrate, dimostrazioni guidate di strumenti, esercitazioni pratiche, risorse esterne (video, articoli, link, paper).
Struttura del corso
Il corso è organizzato in tre moduli, erogato come percorso completo o adattabile alle esigenze dell’ente o istituzione che promuove per il personale di Studio.
Modulo I – Nascita, evoluzione e fondamenti cognitivi dell’AI. I modelli LLM.
Modulo dedicato alle radici storiche e teoriche dell’IA, con particolare attenzione al ruolo della psicologia nel suo sviluppo.
1. I contributi della psicologia alle origini dell’IA
- Il ruolo della psicologia cognitiva nelle prime fasi di sviluppo: apprendimento, ragionamento, percezione.
- I modelli pionieristici di McCulloch e Pitts e l’ispirazione dal funzionamento cerebrale.
- L’influenza di Donald Hebb e il concetto di apprendimento associativo (Hebbian learning).
- Il Perceptron di Rosenblatt come prima simulazione della percezione visiva.
- Il Test di Turing come approccio psicologico alla valutazione dell’intelligenza artificiale.
- Dalla logica simbolica ai sistemi esperti.
- Il fenomeno degli “AI winter” e le loro cause.
- L’introduzione delle reti neurali artificiali e il ruolo del connessionismo (PDP Group).
- L’avvento del Deep Learning e la rivoluzione nelle prestazioni dell’IA.
- Il ruolo della potenza di calcolo (GPU) e dei big data.
- Definizione di connessionismo: reti neurali come modello della mente, elaborazione parallela, apprendimento adattivo.
- Le principali critiche dei teorici modulari/simbolici (es. Fodor e Pylyshyn).
- Confronto tra psicolinguistica chomskiana e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sul tema della generatività.
- Sistemi specializzati per la visione artificiale e applicazioni, ad esempio nella diagnostica medica.
Approfondimento sui modelli di Large Language Model (LLM) e simulazione cognitiva.
4. Anatomia degli LLM e architettura Transformer
- Definizione di LLM e apprendimento autoregressivo.
- L’importanza dei Transformer e del meccanismo di self-attention.
- Come le reti neurali usano gli embedding (rappresentazioni vettoriali) per trattare il linguaggio.
- Il ruolo di ChatGPT e dei modelli GPT nello sviluppo recente dell’IA.
- Le fasi di addestramento: pre-training e fine-tuning.
- Il Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).
- La generazione del testo come previsione probabilistica del token/parola successiva.
- Le scaling law: come dimensione del modello e dati influenzano le prestazioni e le capacità emergenti.
- Il dibattito: LLM come “pappagalli stocastici” o modelli utili della cognizione?
- Simulazione del Sistema 1 (associativo, rapido) e del Sistema 2 (ragionamento complesso).
- L’N400 come evidenza neuroscientifica della predittività del linguaggio negli umani e i paralleli con i modelli predittivi.
- Allucinazioni/confabulazioni: cause, tipologie e confronto con falsi ricordi umani.
- Caratteristiche emergenti: ragionamento analogico, problem solving, abilità non esplicitamente programmate.
- Foundation Model (es. GPT-4o, Grok 3, DeepSeek R1).
- LLM multimodali (testo, immagini, audio) e relative applicazioni.
- Large Reasoning Model (LRM) e strategie di Chain-of-Thought (CoT).
- Ragionamento causale e controfattuale negli LRM.
Risultati di apprendimento – Modulo I. I partecipanti sapranno:
- descrivere le tappe storiche dell’IA, spiegare le basi del connessionismo e collocare l’IA contemporanea nel dibattito sulla mente.
- spiegare il funzionamento di LLM e Transformer, discuterne la plausibilità cognitiva e riconoscerne limiti e punti di forza nei compiti di ragionamento.
Modulo II – Applicazioni pratiche.
Modulo operativo sull’integrazione pratica dell’IA nel lavoro di psicologi e psichiatri.
1. L’IA come strumento clinico e diagnostico
- Scelta del modello per la clinica: modelli “a memoria” vs modelli con fonti esterne (Perplexity, ChatGPT con strumenti).
- Prompt engineering per clinici: definizione di ruolo, contesto, istruzioni, esempi.
- Applicazioni in psicodiagnostica: supporto all’interpretazione di test complessi (es. PAI) e batterie neuropsicologiche.
- Identificazione della simulazione in psicometria clinica con l’aiuto dell’IA.
- Supporto a trascrizione e documentazione clinica (Whisper, TurboScribe e strumenti analoghi).
- Formulazione di ipotesi diagnostiche a partire da trascrizioni di colloqui clinici (con chiari limiti deontologici).
- Esempi di chatbot terapeutici (Woebot, Wysa, Therabot) e loro efficacia nel supporto a ansia e depressione.
- Accuratezza e limiti del colloquio clinico guidato da chatbot rispetto alle competenze umane (es. AMIE).
- Strumenti per revisione della letteratura e panoramica scientifica (Elicit, Litmaps, ResearchRabbit).
- Uso di Consensus per valutare il grado di accordo scientifico su un quesito.
- Analisi di grandi quantità di documenti clinici, scientifici o legali con NotebookLM e strumenti simili.
- App di Deep Research (OpenAI, Perplexity, Grok 3) per produrre report strutturati e identificare research gap.
- Analisi critica di bozze di articoli scientifici e relazioni peritali.
- Creazione di mappe concettuali/mindmap da documenti complessi.
Risultati di apprendimento – Modulo II. I partecipanti sapranno:
- Usare l’IA per velocizzare diagnosi, documentazione clinica e interpretazione di test, senza sostituire il giudizio del professionista.
- Conoscere punti di forza e limiti di chatbot terapeutici e strumenti conversazionali a supporto di ansia/depressione e del follow-up.
- Sfruttare l’IA per ricerca e scrittura scientifica: revisione della letteratura, analisi di grandi testi, report strutturati e mappe concettuali.
- Individuare modalità ottimali di trasmissione di concetti tramite immagini generate dall'AI
Modulo III. Applicazioni in ambito organizzativo e normative sull'AI. Etica e uso dell'AI .
Modulo di applicazione dell'AI per psicologi che operano in ambito organizzativo. Sarà dato spazio alla normativa in essere e all'etica dell'uso dei dati.
1. Applicazione AI nell'ambito delle Risorse Umane.
- Come integrare l’AI nei processi aziendali per migliorare efficienza e innovazione.
- Automazione con AI: prompt engineering e ottimizzazione del lavoro nelle risorse umane.
- Costruire un piano di implementazione dell’AI nella tua impresa.
- Caso: come impiegare i prompt di Originalskills nelle Human Resources
- Rischi di comportamenti autonomi e ingannevoli (IA che bara nei giochi, alignment faking).
- Criteri di Artificial General Intelligence (AGI) e superintelligenza.
- Autodeterminazione e “personalità” degli LLM: implicazioni filosofiche, cliniche e giuridiche.
- Linee guida per l’uso responsabile della GenAI: verifica degli output, gestione delle allucinazioni, proprietà intellettuale, IA come “assistente junior”.
- Come restare aggiornati: X, arXiv, blog specialistici, newsletter.
Risultati di apprendimento – Modulo III: i partecipanti sapranno integrare l’IA nella pratica clinica e nella ricerca, progettare flussi di lavoro che valorizzano la competenza umana e applicare criteri chiari di uso responsabile.
Certificazione
I partecipanti che completano il corso riceveranno un Attestato di Partecipazione e crediti ECM nella misura prevista dall’ente organizzatore edizione per edizione.
N.B. Il programma può essere personalizzato per ordini professionali, scuole di specializzazione, servizi pubblici e privati, centri di ricerca e studi associati.