Debunking the “dumb superintelligence” myth | Dr. Melanie Mitchell La dott.ssa Melanie Mitchell, esperta leader in intelligenza artificiale, esamina i crescenti timori che circondano l’IA, soprattutto perché questi sistemi raggiungono capacità di conversazione sempre più simili a quelle umane. Avverte che questi timori, se non controllati, potrebbero portare a una regolamentazione eccessiva e a una trasparenza ridotta, rendendo l’IA meno sicura e vantaggiosa a lungo termine. Mitchell spiega che la vera intelligenza, inclusa l’intelligenza umana, implica consapevolezza sociale e comprensione dell’impatto più ampio delle azioni, capacità che l’IA attuale non ha. Secondo Mitchell, l’idea di un’IA superintelligente che persegue obiettivi dannosi è irrealistica; le capacità dell’IA, afferma, sono ancora molto lontane da questo scenario. Mitchell introduce anche il “paradosso di Moravec”, in cui compiti semplici per gli umani, come le interazioni sociali, sono sorprendentemente difficili per l’IA, mentre compiti complessi, come gli scacchi, sono più facili per le macchine. Nonostante i timori, sottolinea l’immenso potenziale dell’IA per sviluppare ulteriormente innovazioni mediche, scientifiche e accademiche. Questo sviluppo, spiega, non può avvenire se la paura impone una regolamentazione eccessiva e rigide restrizioni al suo utilizzo.

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Melanie Mitchell: Una Figura Chiave tra Intelligenza Artificiale, Sistemi Complessi e Scienza Cognitiva

Melanie Mitchell si distingue come una scienziata americana di notevole influenza, attualmente in servizio come Professoressa presso il prestigioso Santa Fe Institute e con una stimata affiliazione alla Portland State University ¹. La sua carriera scientifica è caratterizzata da contributi pionieristici in un ampio spettro di aree, tra cui il ragionamento analogico, i sistemi complessi, gli algoritmi genetici e gli automi cellulari ¹. La sua capacità di affrontare temi scientifici complessi con chiarezza e profondità l’ha resa una figura di spicco non solo nella comunità accademica, ma anche per un pubblico più vasto interessato alle frontiere della scienza e della tecnologia. La sua posizione congiunta tra un istituto di ricerca all’avanguardia come il Santa Fe Institute e una dinamica università pubblica come la Portland State University suggerisce un profondo impegno sia nella ricerca teorica avanzata che nella formazione e nell’ispirazione della prossima generazione di scienziati ².

Le sue indagini spaziano dalla modellazione computazionale dei processi cognitivi umani, come il ragionamento analogico, allo studio delle dinamiche emergenti nei sistemi complessi, fino all’applicazione di tecniche di calcolo evolutivo per risolvere problemi scientifici ¹. Questa diversità di interessi riflette un approccio interdisciplinare alla scienza, una caratteristica distintiva dell’ambiente di ricerca del Santa Fe Institute, noto per la sua enfasi sulla collaborazione tra diverse discipline per affrontare le sfide scientifiche più complesse ².

Oltre al suo significativo lavoro di ricerca, Melanie Mitchell è anche una prolifica autrice, capace di rendere accessibili concetti scientifici complessi a un pubblico più ampio attraverso i suoi libri influenti. Opere come “Complexity: A Guided Tour” e “Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans” dimostrano la sua abilità nel comunicare le sfumature della scienza in un modo che sia informativo e coinvolgente per i lettori di diversa provenienza ¹. La sua capacità di colmare il divario tra la ricerca accademica e la comprensione pubblica ha consolidato la sua reputazione come una voce autorevole nel campo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi complessi ².

Biografia e Percorso Accademico: Dalle Origini all’Eccellenza Scientifica

Melanie Mitchell è nata e cresciuta a Los Angeles, in California ¹. Ha intrapreso il suo percorso accademico alla Brown University di Providence, Rhode Island, dove ha coltivato una solida base in fisica, astronomia e matematica ¹. Questa formazione iniziale in scienze fisiche e matematica ha probabilmente fornito un quadro concettuale robusto per il suo successivo lavoro sui sistemi complessi e l’intelligenza artificiale, discipline che spesso si basano su principi matematici e sull’analisi di sistemi con numerose variabili interagenti. La fisica, in particolare, offre un approccio metodologico per comprendere il mondo attraverso leggi e modelli quantitativi, mentre l’astronomia introduce alla complessità dei fenomeni naturali su scale cosmiche. La matematica, infine, fornisce il linguaggio formale necessario per descrivere e analizzare tali sistemi con precisione. La combinazione di queste discipline ha verosimilmente affinato le sue capacità analitiche e il suo pensiero critico, preparandola ad affrontare le sfide interdisciplinari che caratterizzano i suoi campi di ricerca ⁴.

Un momento cruciale che ha acceso il suo interesse per l’intelligenza artificiale è stata la lettura del celebre libro di Douglas Hofstadter, “Gödel, Escher, Bach: un’eterna ghirlanda brillante”, durante gli anni universitari ¹. Quest’opera, che esplora i temi della coscienza, del significato e dell’intelligenza emergente attraverso le lenti della logica matematica, dell’arte e della musica, ha avuto un profondo impatto su Mitchell, spingendola a considerare la possibilità di indagare scientificamente la natura dell’intelligenza e di come essa potesse essere riprodotta nelle macchine ⁵.

Dopo la laurea, Mitchell ha trascorso un breve periodo come insegnante di matematica alle scuole superiori a New York City ¹. Tuttavia, la sua passione per l’intelligenza artificiale, alimentata dalla lettura di Hofstadter, l’ha portata a desiderare di entrare attivamente nel campo della ricerca. Determinata a perseguire questo obiettivo, Mitchell ha contattato Douglas Hofstadter, esprimendo il suo desiderio di diventare una sua studentessa di dottorato ¹. La sua perseveranza nel rintracciare Hofstadter, che all’epoca lavorava al MIT, e le sue ripetute richieste di ammissione al suo gruppo di ricerca, culminate in una telefonata a tarda notte che finalmente ha avuto successo, dimostrano la sua forte motivazione e il suo impegno verso il campo dell’IA ¹.

Nell’autunno del 1984, Mitchell ha seguito Hofstadter all’Università del Michigan, presentando una domanda “last minute” al programma di dottorato dell’università ¹. Ha conseguito il dottorato di ricerca in informatica nel 1990 sotto la supervisione congiunta di Douglas Hofstadter e John Holland ¹. La sua dissertazione, intitolata “Copycat: A Computer Model of High-Level Perception and Conceptual Slippage in Analogy-Making”, ha rappresentato il culmine del suo lavoro di dottorato e ha gettato le basi per la sua successiva carriera di ricerca ¹. La tesi, che esplorava la modellazione computazionale del ragionamento analogico, è stata successivamente sviluppata nel suo primo libro, “Analogy-Making as Perception”, evidenziando l’importanza e l’impatto del suo lavoro di dottorato ¹.

Nel corso della sua illustre carriera, Melanie Mitchell ha ricoperto posizioni accademiche e professionali presso diverse istituzioni di ricerca e università prestigiose. Oltre alla sua attuale posizione al Santa Fe Institute e alla Portland State University, ha lavorato presso l’Università del Michigan, il Los Alamos National Laboratory e l’OGI School of Science and Engineering. Questa carriera itinerante tra diverse istituzioni di ricerca e università riflette la sua versatilità e il suo ampio coinvolgimento nella comunità scientifica, esponendola a diverse prospettive, risorse e opportunità di collaborazione. Attualmente, Melanie Mitchell è una stimata Professoressa presso il Santa Fe Institute e mantiene anche un’affiliazione come Professoressa di Informatica presso la Portland State University ¹. Questa continua affiliazione con entrambe le istituzioni le permette di proseguire la sua ricerca all’avanguardia nel Santa Fe Institute, un centro rinomato per lo studio dei sistemi complessi, e di rimanere attivamente coinvolta nell’insegnamento e nella guida di nuove generazioni di scienziati presso la Portland State University, contribuendo in modo significativo sia all’avanzamento della conoscenza che alla formazione accademica nel campo dell’intelligenza artificiale e delle scienze cognitive ².

Contributi Scientifici Fondamentali: Un’Esplorazione delle Sue Aree di Ricerca

Il lavoro di Melanie Mitchell ha avuto un impatto profondo e duraturo su diversi campi della scienza, in particolare nel regno dell’intelligenza artificiale, dei sistemi complessi e della scienza cognitiva. Le sue ricerche hanno spaziato dalla creazione di modelli computazionali della cognizione umana all’analisi delle proprietà emergenti dei sistemi complessi, dimostrando una straordinaria capacità di integrare approcci teorici e sperimentali per affrontare alcune delle domande più fondamentali sulla natura dell’intelligenza e della complessità.

• Il Modello Copycat: Un Pioniere nel Ragionamento Analogico
  Uno dei contributi più significativi di Melanie Mitchell è lo sviluppo del modello Copycat, un programma informatico innovativo progettato per simulare il modo in cui le persone creano analogie. Sviluppato come parte della sua tesi di dottorato sotto la guida di Douglas Hofstadter e John Holland, Copycat ha rappresentato un approccio pionieristico all’intelligenza artificiale, spostando l’attenzione dalla rigida manipolazione di simboli a processi più fluidi e contestuali ispirati alla cognizione umana ¹. Il modello si basa sul concetto di “parallel terraced scan” e considera l’analogia come il nucleo della cognizione di alto livello e della percezione, fondamentale per il riconoscimento e la categorizzazione ²⁰.
  Copycat è in grado di produrre risposte a problemi analogici che richiedono flessibilità concettuale e la capacità di percepire somiglianze astratte tra situazioni diverse, come nel classico esempio “abc sta ad abd come ijk sta a cosa?” ²⁰. Le analogie emergono in Copycat dall’interazione di molti processi computazionali indipendenti, chiamati “codelet”, che operano in parallelo, competendo e cooperando per costruire interpretazioni della situazione data e per stabilire corrispondenze tra essa e una situazione analoga ²⁰. Questa architettura, con i suoi agenti indipendenti e la sua natura probabilistica, prefigura alcuni concetti che sarebbero diventati centrali nei sistemi multi-agente e nell’apprendimento per rinforzo nell’IA moderna, suggerendo una precoce intuizione sull’importanza dei processi distribuiti e adattativi per l’intelligenza artificiale ⁴.
• Algoritmi Genetici: Un’Introduzione Seminale al Calcolo Evolutivo
  Melanie Mitchell è anche l’autrice di “An Introduction to Genetic Algorithms”, un libro ampiamente conosciuto e utilizzato come testo introduttivo nel campo del calcolo evolutivo. Il libro descrive la ricerca nel campo e permette ai lettori di implementare ed esperimentare con gli algoritmi genetici, concentrandosi in particolare sull’apprendimento automatico, la modellazione scientifica e la vita artificiale ³⁶. “An Introduction to Genetic Algorithms” ha avuto un ruolo cruciale nel rendere accessibile e popolare un campo di ricerca emergente, fornendo sia una solida base teorica che indicazioni pratiche per l’implementazione e l’applicazione di questi potenti strumenti computazionali ispirati alla biologia evolutiva ³⁶.
  Inoltre, Mitchell ha dimostrato che gli algoritmi genetici potevano superare altri metodi nel trovare soluzioni ottimali al problema della maggioranza per gli automi cellulari unidimensionali ¹. Questo lavoro specifico evidenzia l’efficacia degli algoritmi genetici nell’affrontare problemi complessi all’interno del campo dei sistemi complessi, sottolineando la loro capacità di evolvere strategie adattive in ambienti distribuiti ⁴⁸.
• Sistemi Complessi e Automi Cellulari: Esplorando l’Emergenza e la Computazione
  La ricerca di Melanie Mitchell include anche un profondo coinvolgimento nello studio dei sistemi complessi e degli automi cellulari ¹. In questo contesto, ha offerto una critica costruttiva al libro di Stephen Wolfram “A New Kind of Science” ¹. La sua analisi suggerisce una prospettiva più equilibrata e basata sull’evidenza riguardo alla relazione tra regole semplici e il comportamento complesso che emerge nei sistemi naturali e artificiali, invitando a una valutazione critica delle affermazioni che legano direttamente la semplicità delle regole alla prevalenza della complessità in natura ⁴⁹.
• Ricerca Attuale: Focalizzata su Astrazione Concettuale, Analogia e Intelligenza Artificiale
  Attualmente, gli interessi di ricerca di Melanie Mitchell si concentrano sull’esplorazione dell’astrazione concettuale, della creazione di analogie e del riconoscimento visivo nei sistemi di intelligenza artificiale ¹. Questo focus continuo sui meccanismi fondamentali dell’intelligenza suggerisce un tentativo di affrontare le limitazioni attuali dell’IA, come la mancanza di vero “buon senso” e la difficoltà nel trasferire l’apprendimento da un dominio all’altro, attraverso lo sviluppo di sistemi in grado di formare astrazioni concettuali e di ragionare per analogia in modo simile agli esseri umani ⁷.

4. L’Attività di Scrittrice e le Pubblicazioni Chiave: Rendere la Scienza Accessibile

Melanie Mitchell è una scrittrice di talento che ha saputo comunicare la complessità della scienza a un pubblico ampio attraverso le sue opere. I suoi libri non solo presentano i risultati della sua ricerca, ma offrono anche una guida illuminante ai concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e dei sistemi complessi.

• “Complexity: A Guided Tour” (2009): Un Viaggio Illuminante nel Mondo dei Sistemi Complessi
  Pubblicato nel 2009, “Complexity: A Guided Tour” è ampiamente riconosciuto come un’introduzione chiara e accessibile alla scienza dei sistemi complessi ². Il libro ha ottenuto numerosi riconoscimenti, tra cui il prestigioso Phi Beta Kappa Science Book Award nel 2010 ¹ ed è stato riconosciuto da Amazon.com come uno dei 10 migliori libri scientifici del 2009 ¹. Il libro offre una panoramica completa e accessibile delle idee che sottendono la scienza dei sistemi complessi, esplorando come comportamenti complessi, organizzati e adattativi su larga scala possono emergere da semplici interazioni tra miriadi di individui ². La capacità di Mitchell di rendere comprensibili concetti scientifici avanzati a un pubblico non specializzato ha reso questo libro un punto di riferimento nel campo ⁶².
• “Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans” (2019): Un’Analisi Lucida dell’IA Moderna
  Pubblicato nel 2019, “Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans” affronta le domande più urgenti riguardanti l’intelligenza artificiale oggi ¹. Il libro è stato finalista per il prestigioso Cosmos Prize for Scientific Writing nel 2023 ¹. In questo libro, Mitchell esplora in modo lucido e accessibile il funzionamento interno dei programmi di IA più avanzati, analizzando le loro reali capacità, i loro successi e i loro fallimenti, e riflettendo sul loro potenziale futuro e sulle implicazioni per l’umanità ¹. Il libro si distingue per la sua capacità di bilanciare l’entusiasmo per i progressi dell’IA con un sano scetticismo riguardo alle affermazioni di intelligenza di livello umano, offrendo una guida preziosa per comprendere l’IA di oggi e il suo impatto sul nostro futuro ⁴⁷.
• Altre Pubblicazioni Significative:
  Oltre a queste opere principali, Melanie Mitchell è autrice e curatrice di numerosi altri libri e articoli scientifici che hanno contribuito in modo significativo alla sua reputazione nel campo. “Analogy-Making as Perception” (1993) approfondisce il suo lavoro sul modello Copycat, esplorando l’analogia come un processo percettivo di alto livello ¹. Come co-editore, ha contribuito a “Adaptive Individuals in Evolving Populations: Models and Algorithms” (1996), un’esplorazione delle complesse interazioni tra l’evoluzione delle popolazioni e l’adattamento individuale ¹. Inoltre, la sua vasta produzione accademica comprende oltre 80 articoli scientifici pubblicati su riviste di intelligenza artificiale, scienza cognitiva e sistemi complessi, che testimoniano la profondità e l’ampiezza del suo contributo alla scienza ¹.

La seguente tabella riassume le sue pubblicazioni chiave:

Pubblicazione

Anno

Riconoscimenti/Impatto

Bibliografia

1. Melanie Mitchell – Wikipedia, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Melanie_Mitchell
2. Melanie Mitchell | Santa Fe Institute, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.santafe.edu/people/profile/melanie-mitchell
3. Melanie Mitchell, Author of Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, in Conversation with President Cristle Collins Judd | Sarah Lawrence College, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.sarahlawrence.edu/news-events/being-human/previous-events/melanie-mitchell.html
4. Melanie Mitchell – CCC – Computing Research Association, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://cra.org/ccc/melanie-mitchell/
5. en.wikipedia.org, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Melanie_Mitchell#:~:text=7%20External%20links-,Life,Hofstadter’s%20G%C3%B6del%2C%20Escher%2C%20Bach.
6. Melanie Mitchell: books, biography, latest update – Amazon.com, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.com/stores/author/B001H6OO62
7. Melanie Mitchell, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://melaniemitchell.me/
8. Melanie Mitchell (Author of Complexity) – Goodreads, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.goodreads.com/author/show/7173387.Melanie_Mitchell
9. A Quick Q&A … with AI researcher Melanie Mitchell | American Enterprise Institute – AEI, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.aei.org/articles/a-quick-qa-with-ai-researcher-melanie-mitchell/
10. Melanie Mitchell – DBLP, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://dblp.org/pid/69/1053
11. L’intelligenza artificiale, Melanie Mitchell. Giulio Einaudi editore – Piccola Biblioteca Einaudi Ns, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.einaudi.it/catalogo-libri/scienze-sociali/media/lintelligenza-artificiale-melanie-mitchell-9788806253301/
12. Melanie Mitchell – Audio Books, Best Sellers, Author Bio | Audible.com, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.audible.com/author/Melanie-Mitchell/B001H6OO62
13. Melanie Mitchell: books, biography, latest update – Amazon.com, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://us.amazon.com/stores/author/B001H6OO62/about
14. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans : Mitchell, Melanie – Amazon.it, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.it/Artificial-Intelligence-Guide-Thinking-Humans/dp/0241404827
15. Melanie Mitchell – Wikipedia, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://it.wikipedia.org/wiki/Melanie_Mitchell
16. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans by Melanie Mitchell, Paperback, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.barnesandnoble.com/w/artificial-intelligence-melanie-mitchell/1130203084
17. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans : Mitchell, Melanie – Amazon.it, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.it/Artificial-Intelligence-Guide-Thinking-Humans/dp/0374257833
18. 1 CURRICULUM VITA Melanie Mitchell Santa Fe Institute 1399 Hyde Park Road Santa Fe, NM 87501 Email: mm@santafe.edu Web site: mel, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://melaniemitchell.me/MitchellCV.pdf
19. Effective Interprofessional Education: Development, Delivery and Evaluation | Request PDF, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.researchgate.net/publication/38175701_Effective_Interprofessional_Education_Development_Delivery_and_Evaluation
20. Copycat (software) – Wikipedia, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Copycat_(software)
21. The Copycat project: A model of mental fluidity and analogy-making – Percepts and Concepts Lab, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://pcl.sitehost.iu.edu/rgoldsto/courses/concepts/copycat.pdf
22. Analogy-Making as a Complex Adaptive System – Melanie Mitchell, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.melaniemitchell.me/PapersContent/amcas.pdf
23. Copycat: A computer model of high-level perception and conceptual slippage in analogy making. – Deep Blue Repositories, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://deepblue.lib.umich.edu/handle/2027.42/128654
24. Tite Copycat Project: A Model of Mental Fluidity – and Analogy-making – Putnam Program, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://theputnamprogram.files.wordpress.com/2012/03/dhfa_chp5.pdf
25. (PDF) The copycat project: A model of mental fluidity and analogy-making – ResearchGate, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.researchgate.net/publication/243649607_The_copycat_project_A_model_of_mental_fluidity_and_analogy-making
26. author : Melanie Mitchell – book reviews – University of York, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www-users.york.ac.uk/~ss44/books/pages/m/MelanieMitchell.htm
27. Analogy Making as Perception – A Computer Model : Mitchell, Melanie – Amazon.com.be, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.com.be/-/en/Melanie-Mitchell/dp/0262132893
28. The Copycat Project: A Model of Mental Fluidity and Analogy-Making* – CiteSeerX, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=3ac727bf460241cf41a879412d51fa517908cb26
29. Metacat: A Self-Watching Cognitive Architecture for Analogy-Making and High-Level Perception – Science@SLC, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://science.slc.edu/jmarshall/metacat/dissertation.pdf
30. Mixed Messages in AI Training Data | by Geoffrey Gordon Ashbrook | Medium, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://medium.com/@GeoffreyGordonAshbrook/mixed-messages-in-ai-training-data-d95e3442137a
31. Figure 3 from Learning to Make Analogies by Contrasting Abstract Relational Structure, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.semanticscholar.org/paper/Learning-to-Make-Analogies-by-Contrasting-Abstract-Hill-Santoro/0d16b0fbe1e2bf6ef02aea2e058f2e13c3a83fa2/figure/3
32. Abstraction and Analogy in Natural and Artificial Intelligence Melanie Mitchell Santa Fe Institute, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://melaniemitchell.me/SymposiumAbstracts/Mitchell.pdf
33. Melanie Mitchell – Abstraction and Analogy: The Keys to Robust Artificial Intelligence, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=uEN_rOxKkag
34. Melanie Mitchell on the Importance of Training AI to Recognize Analogies – CRN, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://cra.org/crn/2021/09/melanie-mitchell-on-the-importance-of-training-ai-to-recognize-analogies/
35. Melanie Mitchell Trains AI to Think With Analogies – Quanta Magazine, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.quantamagazine.org/melanie-mitchell-trains-ai-to-think-with-analogies-20210714/
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37. An Introduction to Genetic Algorithms. – Semantic Scholar, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.semanticscholar.org/paper/An-Introduction-to-Genetic-Algorithms.-Heiss-Czedik/7bb6bdf4ed609e5e72d4206d1b308323e73dceec
38. An Introduction to Genetic Algorithms / Edition 1 by Melanie Mitchell – Barnes & Noble, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.barnesandnoble.com/w/an-introduction-to-genetic-algorithms-melanie-mitchell/1100659094
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40. An Introduction to Genetic Algorithms (Complex Adaptive Systems): Melanie Mitchell, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.com/Introduction-Genetic-Algorithms-Complex-Adaptive/dp/0262631857
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52. Behavioural Processes Beyond continuous mathematics and traditional scientific analysis: Understanding and mining Wolfram’s A – Profligate Grace, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.profligategrace.com/documents/Grant/Wolfram_1.pdf
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60. Complexity: A Guided Tour by Melanie Mitchell | Goodreads, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.goodreads.com/book/show/5597902-complexity
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62. Complexity: A Guided Tour: Mitchell, Melanie – Books – Amazon.com, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://www.amazon.com/Complexity-Guided-Tour-Melanie-Mitchell/dp/0195124413
63. Complexity: A Guided Tour, accesso eseguito il giorno marzo 18, 2025, https://pubs.aip.org/physicstoday/article-pdf/63/2/47/11236533/47_2_online.pdf
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