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.Se ha logrado un progreso increíble en el campo de la inteligencia artificial (AI, por su sigla en inglés) y el aprendizaje automático en particular. Los enfoques nuevos en aprendizaje profundo son prometedores para incluso alentar la idea de una AI equipada con capacidades de automejora. Pero, ¿cuáles son las implicaciones sociales amplias de este desarrollo y hasta qué punto los conceptos clásicos de AI son relevantes? En este artículo se discuten estas cuestiones.
Materias: Datos masivos Ciencia de datos
Subjects: Big data Data science
Palabras clave: Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Inteligencia artificial, Autonomía, Automatización, Sesgos, Responsabilidad algorítmica, Prueba de Turing, Efecto ELIZA, Evaluación tecnológica
Keywords: Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Artificial intelligence, Autonomy, Automation, Bias, Algorithmic accountability, Turing test, ELIZA effect, Technology assessment
Se ha logrado un progreso increíble en el campo de la inteligencia artificial (AI, por su sigla en inglés) y el aprendizaje automático en particular. Los enfoques nuevos en aprendizaje profundo son prometedores para incluso alentar la idea de una AI equipada con capacidades de automejora. Pero, ¿cuáles son las implicaciones sociales amplias de este desarrollo y hasta qué punto los conceptos clásicos de AI son relevantes? En este artículo se discuten estas cuestiones.
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Descarga: From Big Data to Deep Learning: A Leap Towards Strong AI or ‘Intelligentia Obscura’?.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 971 Kb.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2018-12-01.
Publicado en Virtual Pro: Diciembre 2018 :: Datos masivos.
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