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3ª ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.Chicago / Turabian – Autor Fecha Cita (guía de estilo)Russell, Stuart J, Peter. Norvig y Ernest. Davis. 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Filosofía de la tecnología
La filosofía de la inteligencia artificial es una rama de la filosofía de la tecnología que explora la inteligencia artificial y sus implicaciones para el conocimiento y la comprensión de la inteligencia, la ética, la conciencia, la epistemología y el libre albedrío[1]. Además, la tecnología se ocupa de la creación de animales artificiales o personas artificiales (o, al menos, criaturas artificiales; véase vida artificial), por lo que la disciplina es de considerable interés para los filósofos[2]. Algunos estudiosos sostienen que el rechazo de la comunidad de la IA a la filosofía es perjudicial[3].
Cuestiones como éstas reflejan los intereses divergentes de los investigadores de la IA, los científicos cognitivos y los filósofos, respectivamente. Las respuestas científicas a estas preguntas dependen de la definición de «inteligencia» y «conciencia» y de qué «máquinas» exactamente se estén discutiendo.
¿Es posible crear una máquina que pueda resolver todos los problemas que los humanos resuelven con su inteligencia? Esta pregunta define el alcance de lo que las máquinas podrían hacer en el futuro y orienta la dirección de la investigación sobre IA. Sólo se refiere al comportamiento de las máquinas e ignora las cuestiones que interesan a los psicólogos, los científicos cognitivos y los filósofos; para responder a esta pregunta, no importa si una máquina está pensando realmente (como piensa una persona) o sólo está actuando como si pensara[10].
El loto y el robot
Schneider es el director fundador del nuevo Centro para la Mente Futura de la Universidad Atlántica de Florida (FAU). Escribe sobre la naturaleza del ser y de la mente, especialmente desde el punto de vista de la filosofía, la IA, la ciencia cognitiva y la astrobiología. En su reciente libro, Artificial You: AI and the Future of the Mind, analiza las implicaciones filosóficas de la IA y, en particular, la empresa del «diseño de la mente». Como presidenta de la NASA, Schneider ha completado recientemente un proyecto de dos años con la NASA sobre el futuro de la inteligencia. Ahora trabaja con el Congreso en la política de IA. Está encantada de ser codirectora del MPCR Lab en el nuevo Gruber Sandbox de la FAU, una gran instalación que construye sistemas de IA a partir de la investigación en neurociencia y los desarrollos filosóficos. También aparece con frecuencia en programas de televisión de emisoras como PBS y The History Channel (ver más abajo los clips). Escribe artículos de opinión para el New York Times, Scientific American y The Financial Times. Su trabajo ha sido ampliamente comentado en los medios de comunicación (véase «medios de comunicación» más arriba). Actualmente está trabajando en un nuevo libro sobre la forma de los sistemas inteligentes (para W.W. Norton).
Filosofía ai
«Tú, tus alegrías y tus penas, tus recuerdos y tus ambiciones, tu sentido de identidad personal y tu libre albedrío, no son en realidad más que el comportamiento de un vasto conjunto de células nerviosas y sus moléculas asociadas. Como habría dicho la Alicia de Lewis Carroll, «no eres más que un conjunto de neuronas». Esta hipótesis es tan ajena a las ideas de la mayoría de la gente hoy en día que puede calificarse realmente de asombrosa» (Crick, 1994).
La motivación para creer que es posible una simulación computacional de la mente surgió inicialmente de los trabajos de Turing (1937) y Church (1936) y de la «hipótesis de Church-Turing»; en la formulación de Turing, toda «función que se consideraría naturalmente computable» puede ser computada por la «Máquina Universal de Turing». Si los ordenadores pueden modelar adecuadamente el cerebro, entonces, según la teoría, debería ser posible programarlos para que actúen como mentes. En consecuencia, a finales del siglo XX, la «asombrosa hipótesis» de Crick contribuyó a alimentar una explosión de interés por el conexionismo: tanto las simulaciones de alta fidelidad del cerebro (neurociencia computacional; neurobiología teórica) como los análogos más laxos -simplemente «inspirados en las neuronas»- (cf. redes neuronales artificiales, perceptrones multicapa y sistemas de «aprendizaje profundo»).