CGT.1. - Capacidad para buscar, obtener y procesar información con el fin de transformarla en conocimiento riguroso y saberla aplicar, de forma original, en un contexto de investigación epistemológica.
CGT.2. - Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para afrontar y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos en el ámbito de la Epistemología y la filosofía de las Ciencias Naturales y Sociales.
CGT.5. - Capacidad para estudiar e investigar de modo en gran medida autónomo dentro del ámbito de la Epistemología y la filosofía de las Ciencias Naturales y Sociales Transversales.
CGT.3. - Capacidad para integrar los conocimientos y enfrentarse a la complejidad que supone formular juicios a partir de consideraciones razonadas sobre las responsabilidades sociales y éticas que conlleva la aplicación de la reflexión filosófica sobre las Ciencias Naturales y Sociales, y otras formas de conocimiento.
CGT.6. - Capacidad para evaluar la compatibilidad de los conocimientos provenientes de las ciencias naturales y sociales con el respeto y promoción de los derechos fundamentales y la igualdad entre hombres y mujeres, junto con los principios de igualdad de oportunidades y de accesibilidad universal de las personas con discapacidad, así como los valores propios de una cultura de la paz y de los valores democráticos.

CGT.3. - Capacidad para integrar los conocimientos y enfrentarse a la complejidad que supone formular juicios a partir de consideraciones razonadas sobre las responsabilidades sociales y éticas que conlleva la aplicación de la reflexión filosófica sobre las Ciencias Naturales y Sociales, y otras formas de conocimiento.
CGT.6. - Capacidad para evaluar la compatibilidad de los conocimientos provenientes de las ciencias naturales y sociales con el respeto y promoción de los derechos fundamentales y la igualdad entre hombres y mujeres, junto con los principios de igualdad de oportunidades y de accesibilidad universal de las personas con discapacidad, así como los valores propios de una cultura de la paz y de los valores democráticos.

CET.1. - Capacidad para delimitar, comprender y valorar el significado del conocimiento, en general, y del científico, en particular, así como ser capaces de contextualizarlo decuadamente en la sociedad del Siglo XXI.
CET.2. - Capacidad para manejar de manera rigurosa y apropiada la terminología especializada que emplean los autores y corrientes específicas del campo de la Epistemología y de la Filosofía de las Ciencias Naturales y Sociales.
CET.3. - Capacidad para rastrear e identificar la génesis y el desarrollo temporal de las teorías, problemas y polémicas planteadas en el ámbito epistemológico contemporáneo, así como su repercusión social en el mundo actual, empleando métodos de investigación rigurosos y precisos de vigencia en el presente, tales como el análisis y la historia conceptuales.
CET.4. - Capacidad para comprender, exponer y evaluar críticamente textos filosóficos complejos, tanto actuales como procedentes de la historia de la disciplina, en el campo de la Epistemología aplicada al conocimiento y reflexión sobre las Ciencias Naturales y Sociales.
CET.5 - Capacidad para poner de relieve y explicitar los presupuestos y paradigmas en los que se mueven las distintas corrientes y tradiciones de pensamiento en el ámbito de la Epistemología de las Ciencias Naturales y Sociales así como para analizar las repercusiones que estos presupuestos y paradigmas tienen en la búsqueda de conocimiento en las distintas ciencias.
CET.6. - Capacidad para reconocer las diferencias metodológicas entre los distintos tipos de ciencias.
CET.8. - Capacidad de comprensión ajustada y de valoración crítica acerca de la aportación que la Filosofía del Lenguaje ha hecho a la reflexión sobre el conocimiento, en general, y el científico, en concreto.

5

1

La asignatura consiste en un acercamiento al campo de la inteligencia artificial (IA) desde una perspectiva filosófica. En particular, se cubren algunas nociones básicas sobre la IA así como los pilares de su desarrollo histórico (BLOQUE 1); el clásico debate sobre la posibilidad misma de la IA (BLOQUE 2), y los actuales debates ético-políticos en torno a diferentes aspectos de la nueva ola de aplicaciones basadas en IA (BLOQUE 3).

Ninguno

1. Conocer la historia de las ciencias cognitivas, en la que se inserta la reflexión filosófica en torno a la Inteligencia Artificial (IA).
2. Conocer los diferentes enfoques y paradigmas para el desarrollo de la IA.
3. Conocer los problemas empíricos y teóricos que ha enfrentado cada uno de los señalados enfoques.
4. Comprender las diferentes teorías filosóficas subyacentes al desarrollo de la inteligencia artificial.
5. Conocer las críticas filosóficas a las distintas formas de computacionalismo.
6. Conocer algunos de los nuevos debates filosóficos en torno a desarrollos recientes de la IA.

BLOQUE 1. CONCEPTOS CLAVE SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

Tema 1. Contexto: IA y las ciencias cognitivas
1.1. Definición y origen histórico de las ciencias cognitivas
1.2. La inteligencia artificial en el marco de la revolución cognitiva

Tema 2. Hitos históricos en el desarrollo de la IA

Tema 3. Enfoques y técnicas en el desarrollo de la IA
3.1. Enfoques simbólicos
3.1.1. Caso de estudio: redes de argumentación abstracta
3.2. Enfoques probabilísticos
3.3. Técnicas neuro-computacionales
3.4. Aprendizaje automático
3.4.1. Caso de estudio: redes neuronales

BLOQUE 2. PROBLEMAS FILOSÓFICOS CLÁSICOS SOBRE LA IA

Tema 4. ¿Inteligencia artificial?
4.1. IA general vs. IA dependiente del dominio
4.2. IA fuerte vs. IA débil

Tema 5. Objeciones filosóficas a la IA fuerte
5.1. Las objeciones fenomenológicas de Hubert Dreyfus
5.2. La objeción semántica de John Searle
5.3. La objeción metodológica de Noam Chomsky
5.4. La objeción gödeliana de Lucas/Penrose

Tema 6. Lecciones de vuelta: lo que la AI puede enseñar a la filosofía

BLOQUE 3. NUEVOS DEBATES FILOSÓFICOS SOBRE LA IA

Tema 7. El giro ético-político en la filosofía de la IA
7.1. Explicabilidad, opacidad y responsabilidad
7.2. Privacidad, vigilancia y manipulación
7.3. Sesgos en los sistemas de decisión
7.4. Caso de estudio: los desafíos ético-políticos de los grandes modelos de lenguaje

Presentación de textos (40%). El desarrollo del curso está basado en el análisis y la discusión colectivos de textos clásicos y actuales sobre (filosofía de) la inteligencia artificial. Cada estudiante (o grupo, dependiendo del número de matriculadas/os), se encargará de la presentación de un texto relacionado con los temas de la asignatura. Una selección provisional e incompleta de textos se muestra más abajo. La presentación de cada texto ocupará al menos una sesión completa y supondrá el 40% de la calificación de la asignatura.

Trabajo final (60%). El resto de la calificación de la asignatura corresponderá a la elaboración de un trabajo final con el formato de un artículo de investigación sobre alguno de los temas tratados durante el curso (o relacionados con estos).

A) SELECCIÓN DE TEXTOS A PRESENTAR (ORIENTATIVA):
Nota: se añadirán algunos textos antes de comenzar el curso. Las/os estudiantes también podrán proponer textos relacionados con los contenidos.

Bloque 1
- Russel & Norvig (2004), Inteligencia artificial: un enfoque moderno, Pearson, Capítulo 1.

Bloque 2
- Turing, A. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59 (236), 433¿460. (traducción disponible).
- Churchland, P. M., & Churchland, P. S. (1990). Could a machine think?. Scientific American, 262(1), 32-39. (traducción disponible).
- Searle, J. R. (1990). Is the brain's mind a computer program? Scientific American, 262 (1), 25-31 (traducción disponible).
- Dreyfus, H., & Dreyfus, S. E. (2000). De Sócrates a los sistemas expertos: Los límites y peligros de la racionalidad calculante. Folios, (12), 5-11.+
- Gherab, K. (2022). Mentes contra Máquinas: Revisión histórica y lógico-filosófica del argumento gödeliano de Lucas-Penrose. HUMAN REVIEW. International Humanities Review/Revista Internacional de Humanidades, 11(2), 185-195.

Bloque 3
- Véliz, C. (2020) Privacidad es poder. Paradigma 23, 24-31.
- Coeckelbergh, M. (2021). Ética de la inteligencia artificial. Ediciones Cátedra. (capítulos 7, 8 y 9).

Profesor: Antonio Yuste Ginel, profesor ayudante doctor de Universidad
Idioma: castellano