Inteligencia artificial (eBook, ePUB) - Mitchel, Melanie
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Melanie Mitchell separa la ciencia real de la ciencia ficción en este amplio examen del estado actual de la inteligencia artificial y de cómo está rehaciendo nuestro mundo. Ninguna empresa científica reciente ha resultado tan seductora, aterradora y llena de extravagantes promesas y frustrantes reveses como la IA. La galardonada científica informática Melanie Mitchell revela su turbulenta historia, la reciente oleada de aparentes éxitos, las grandes esperanzas y temores que la rodean, y las cuestiones más urgentes hoy: ¿hasta qué punto son realmente inteligentes los programas de IA? ¿Qué…mehr

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Produktbeschreibung
Melanie Mitchell separa la ciencia real de la ciencia ficción en este amplio examen del estado actual de la inteligencia artificial y de cómo está rehaciendo nuestro mundo. Ninguna empresa científica reciente ha resultado tan seductora, aterradora y llena de extravagantes promesas y frustrantes reveses como la IA. La galardonada científica informática Melanie Mitchell revela su turbulenta historia, la reciente oleada de aparentes éxitos, las grandes esperanzas y temores que la rodean, y las cuestiones más urgentes hoy: ¿hasta qué punto son realmente inteligentes los programas de IA? ¿Qué pueden hacer realmente? ¿Hasta qué punto esperamos que se asemejen a los humanos y cuándo debemos preocuparnos de que nos superen? Mitchell presenta los modelos dominantes de la IA y el aprendizaje automático modernos, describiendo los programas más avanzados, sus inventores humanos y las líneas de pensamiento históricas que sustentan los logros recientes. Explora la profunda desconexión entre el bombo publicitario y los logros reales de la IA, proporcionando una idea clara de lo que el campo ha logrado y cuánto le queda por recorrer. Una guía indispensable para entender la IA actual, su búsqueda de una inteligencia «de nivel humano» y su impacto en nuestro futuro.
Autorenporträt
Los Ángeles (EE.UU), 1969. Científica estadounidense, catedrática Davis de Complejidad en el Instituto Santa Fe y profesora en la Universidad Estatal de Portland. Sus principales trabajos se han desarrollado en los ámbitos del razonamiento analógico, los sistemas complejos, los algoritmos genéticos y los autómatas celulares, y sus publicaciones en esos campos se citan con frecuencia. Se doctoró en 1990 en la Universidad de Míchigan con Douglas Hofstadter y John Holland, para quienes desarrolló la arquitectura cognitiva Copycat. Es autora de varios libros, como Analogy-Making as Perception (2003), un libro sobre Copycat; An Introduction to Genetic Algorithms (1996); Complexity: A Guided Tour (2009), que ganó el premio Phi Beta Kappa Science Book Award 2010, e Inteligencia artificial. Su interés por la inteligencia artificial se despertó en la universidad cuando leyó Gödel, Escher, Bach, de Douglas Hofstadter. Mitchell desarrolló la plataforma Complexity Explorer para el Santa Fe Institute, donde más de veinticinco mil estudiantes siguieron su curso de Introducción a la Complejidad. Participa regularmente como experta invitada en el Learning Salon, un encuentro interdisciplinar en línea sobre inteligencia biológica y artificial. En 2020, recibió el Premio Herbert A. Simon. Aunque ha expresado su firme apoyo a la investigación en IA, Mitchell ha manifestado su preocupación por la vulnerabilidad de la IA a la piratería informática, así como por su capacidad para heredar prejuicios sociales.