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Margaret A. Boden

Inteligencia Artificial

Una de las grandes aventuras de nuestro tiempo es la búsqueda de la Inteligencia Artificial. De ella se habla con esperanza, con temor, con escepticismo o con desprecio según las voces. Margaret A. Boden, una de las autoridades mundiales en este campo, nos presenta aquí un completo y accesible «estado de la cuestión». ¿Qué ofrece hoy la IA? ¿Cuáles son sus retos más inmediatos? ¿Existen ya los seres artificiales capaces de sentir emociones? ¿Está cerca la Singularidad, es decir, el momento en que los robots sean más inteligentes que los seres humanos? ¿Siguen vigentes las leyes de la robótica de Asimov?

Una lectura crucial para los interesados en los grandes retos tecnológicos y éticos de nuestro siglo, y casi un mapa para abrirse camino entre los complicados conceptos de la Inteligencia Artificial. Por una parte, una breve historia de la computación, y por otra un sucinto tratado de filosofía práctica sobre qué es la mente humana y cómo trabaja.
232 printed pages
Copyright owner
Bookwire
Original publication
2017
Publication year
2017
Publisher
Turner
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Impressions

  • Henri López Pinedashared an impression2 years ago
    👍Worth reading
    💡Learnt A Lot

Quotes

  • Angie Mhas quoted4 years ago
    Lady Ada Lovelace predijo la IA en la década de 1840.1 Más concretamente, predijo parte de ella. Al no haber atisbos de las redes neuronales ni de la IA evolutiva o dinámica, se centró en los símbolos y en la lógica. Tampoco sentía inclinación por el objeto psicológico de la IA, ya que su interés era puramente tecnológico.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted3 hours ago
    Una forma de conseguir esto pasa por adoptar la idea del equilibrio de la termodinámica. Los niveles de energía en física se expresan numéricamente, igual que los pesos en PDP. Si la regla de aprendizaje es similar a las leyes físicas (y si las unidades ocultas son estocásticas), las mismas ecuaciones estadísticas de Boltzmann pueden describir los cambios en ambos casos.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted3 hours ago
    La mayoría de las RNA pueden aprender. Esto requiere realizar cambios adaptativos en los pesos y a veces también en las conexiones. Por lo general, la anatomía de la red (el número de unidades y los enlaces entre ellas) es fija. En tal caso, el aprendizaje altera solamente los pesos, pero a veces el aprendizaje –o la evolución (véase el capítulo V)– puede añadir conexiones nuevas y reducir conexiones antiguas. Las redes constructivas llevan esto al extremo: empiezan con ninguna unidad oculta y las van añadiendo conforme avanza el aprendizaje.

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