Epistemología de las Ciencias Naturales y Sociales

Máster. Curso 2017/2018.

MENTE NATURAL, MENTE ARTIFICIAL - 604482

Curso Académico 2017-18

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
- 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.
- 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.
- 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
- 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.
- 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.

Específicas
- Capacidad para delimitar, comprender y valorar el significado del conocimiento, en general, y del científico, en particular, así como ser capaces de contextualizarlo adecuadamente en la sociedad del Siglo XXI.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Capacidad para reconocer las diferencias metodológicas entre los distintos tipos de ciencias.
- 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.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
55%
Clases prácticas
Presentaciones por parte de los alumnos: 35%
Otras actividades
Participación en clase y trabajos en campus virtual: 10%

Presenciales

5

Semestre

1

Requisitos

Ninguno

Objetivos

1).- Conocer la problemática propia de la Filosofía de la mente.
2).- Conocer y comprender cada una de las posturas planteadas dentro de este campo del conocimiento.
3).- Conocer y comprender las críticas que se han formulado a cada una de las posturas anteriores.
4).- Conocer la situación actual de esta área y los planteamientos más recientes en dicho campo.
5).- Conocer la problemática propia de la Inteligencia artificial.
6).- Conocer y comprender cada uno de los programas de investigaciones planteados dentro de la IA.
7).- Conocer y comprender las diferentes técnicas desarrolladas en cada uno de dichos programas de investigación (sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, resolución de problemas, ejemplos de redes neuronales artificiales, etc.).
8).- Mostar las bases de un lenguaje de programación (Racket) con el fin de llevar a cabo en el aula, de manera práctica, la manera en la que se encuentran construidos los ejemplos anteriores.
9).- Conocer y reflexionar sobre los pros y contras de la I.A., sus limitaciones y su relación con otras disciplinas especialmente la Ética.

Contenido

1.- ¿Qué son los estados mentales?.-
1.1.- Dualismo.
1.2.- Conductismo.
1.3.- Teoría de la identidad.
1.4.- Funcionalismo.
1.5.- Eliminativismo y Ficcionalismo

2.- Mente como máquina.-
2.1.- Teoría computacional de la mente.
2.2.- Programa simbolista
2.2.1.- Sistemas de producción y sistemas expertos.
2.2.2.- Procesamiento del lenguaje natural: un ejemplo, Eliza.
2.2.3.- Resolución de problemas.
2.2.4.- Expresiones regulares: búsqueda de patrones.

2.3.- Programa conexionista (redes neuronales artificiales)
2.3.1.- Redes neuronales artificiales: estructura y tipos.
2.3.2.- Construcción de una red neuronal
2.3.3.- Aprendizajes y sus clases. Entrenando una red neuronal
2.3.4.- Aprendizaje sin refuerzo: Q-learning
2.4.- Vida artificial.

3.- La mente en el mundo físico.-
3.1.- Fisicalismo y superveniencia
3.2.- Contenidos de lo mental
3.3.- Causación mental.

4.- Consciencia.-
4.1.- Tipos de consciencia
4.2.- Consciencia fenoménica
5.- Críticas, Ética e Inteligencia artificial.
5.1.- Críticas de Dreyfus y Weizenbaum
5.2.- Estatus moral de los sistemas ratifícales
5.3.- Ética y robots
5.4.- Sistemas de armas automáticas. LAWS (Lethal Autonomous Weapons Systems): un caso concreto.

Evaluación

Cada estudiante habrá de realizar una ponencia o un trabajo, cuyo texto escrito (DIN A4, 10 hojas, interlineado 1) entregará al profesor. En el caso de una ponencia, será calificado por el texto, su exposición y defensa, y por sus intervenciones en los debates. En el caso de un trabajo, será calificado por el texto y su defensa oral ante los profesores del curso.

Bibliografía

Antonio Benítez: Fundamentos de Inteligencia Artificial. Libro tercero: Inteligencia Artificial bioinspirada. Madrid, Escolar y Mayo, 2013.
Margaret Boden: Inteligencia artificial y hombre natural, Madrid, Tecnos, 1984.
Andy Clark: Estar ahí. Cerebro, cuerpo y mundo en la nueva ciencia cognitiva. Barcelona, Paidós, 1999.
Pamela McCorduk: Máquinas que piensan. Una incursión personal en la historia y las perspectivas de la inteligencia artificial, Madrid, Tecnos, 1991.
Dario Floreano y Claudio Mattiussi: Bio-inspired artificial intelligence : theories, methods, and technologies. Cambridge (MA), MIT Press, 2008.
Jerry Fodor. La mente no funciona así. Alcance y límites de la psicología computacional. Madrid, Siglo XXI, 2003.
Andries P. Engelbrecht: Computational Intelligence: An Introduction. Chiches- ter, John Wiley, 2008 2.a ed.
Andries P. Engelbrecht: Fundamentals of computational swarm intelligence. Chi- chester, John Wiley, 2007.
Philip Johnson-Laird: El ordenador y la mente. Introducción a la ciencia cognitiva. Barcelona, Paidós, 1990.
Nils J. Nilsson: Inteligencia artificial: una nueva síntesis. Trad. esp. Roque Ma- rín Morales, José Tomás palma Méndez, Enrique Paniagua Aris. Madrid, Mc- Graw Hill, 2001.
Hilay Putnam: Representación y realidad. Un balance crítico del funcionalismo. Barcelona, Gedisa, 1990.
John Searle: El redescubrimiento de la mente, Madrid, Crítica, 1996.
Stuart J. Russell y Peter Norvig: Inteligencia artificial: un enfoque moderno. trad. esp. Juan Manuel Corchado Rodríguez et al. Madrid, Pearson Educación, 2011 reimp. de 2.a ed.

Otra información relevante

Idioma: castellano

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo A - - -EMILIO GARCIA BUENDIA