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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 quoted16 hours ago
    Igual que el hipocampo, el sistema DQN almacena un conjunto de muestras o experiencias pasadas y las reactiva rápidamente durante el aprendizaje. Esta característica es crucial: los diseñadores señalaron “un deterioro grave” del rendimiento cuando se desactivaba.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted16 hours ago
    El aprendizaje profundo es un nuevo avance muy prometedor basado en redes multicapa (véase el capítulo IV) mediante el que se reconocen patrones en los datos de entrada en diferentes niveles jerárquicos.24 Dicho de otro modo, el aprendizaje profundo descubre una representación del conocimiento con varios niveles, por ejemplo, píxeles para detectores de contraste, para detectores de bordes, para detectores de formas, para partes de objetos, o para objetos.

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