From Big Data to Deep Learning, A Leap Towards Strong AI or <U+0091>Intelligentia Obscura<U+0092>?
Se ha logrado un progreso increb̕le en el campo de la inteligencia artificial (AI, por su sigla en inglš) y el aprendizaje automt̀ico en particular. Los enfoques nuevos en aprendizaje profundo son prometedores para incluso alentar la idea de una AI equipada con capacidades de automejora. Pero, <...
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| Formaat: | Boek |
| Taal: | Engels |
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| Online toegang: | From Big Data to Deep Learning, A Leap Towards Strong AI or <U+0091>Intelligentia Obscura<U+0092>? |
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| 245 | 1 | 0 | |a From Big Data to Deep Learning, A Leap Towards Strong AI or <U+0091>Intelligentia Obscura<U+0092>? |
| 246 | |a De los datos masivos al aprendizaje profundo: <U+00BF>un salto hacia una inteligencia artificial fuerte o una <U+0091>intelligentia obscura<U+0092>? | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2018 | ||
| 520 | 3 | |a Se ha logrado un progreso increb̕le en el campo de la inteligencia artificial (AI, por su sigla en inglš) y el aprendizaje automt̀ico en particular. Los enfoques nuevos en aprendizaje profundo son prometedores para incluso alentar la idea de una AI equipada con capacidades de automejora. Pero, <U+00BF>cul̀es son las implicaciones sociales amplias de este desarrollo y hasta qu ̌punto los conceptos cls̀icos de AI son relevantes? En este artc̕ulo se discuten estas cuestiones. | |
| 650 | \ | \ | |a Datos masivos |
| 650 | \ | \ | |a Ciencia de datos |
| 650 | \ | \ | |a Big data |
| 650 | \ | \ | |a Data science |
| 650 | \ | \ | |a Ciencia de datos |
| 650 | \ | \ | |a Datos masivos |
| 650 | \ | \ | |a Big data |
| 650 | \ | \ | |a Aprendizaje automt̀ico |
| 650 | \ | \ | |a Aprendizaje profundo |
| 650 | \ | \ | |a Inteligencia artificial |
| 650 | \ | \ | |a Autonoma̕ |
| 650 | \ | \ | |a Automatizacin̤ |
| 650 | \ | \ | |a Sesgos |
| 650 | \ | \ | |a Responsabilidad algort̕mica |
| 650 | \ | \ | |a Prueba de Turing |
| 650 | \ | \ | |a Efecto ELIZA |
| 650 | \ | \ | |a Evaluacin̤ tecnolg̤ica |
| 650 | \ | \ | |a Data science |
| 650 | \ | \ | |a Big data |
| 650 | \ | \ | |a Machine learning |
| 650 | \ | \ | |a Deep learning |
| 650 | \ | \ | |a Artificial intelligence |
| 650 | \ | \ | |a Autonomy |
| 650 | \ | \ | |a Automation |
| 650 | \ | \ | |a Bias |
| 650 | \ | \ | |a Algorithmic accountability |
| 650 | \ | \ | |a Turing test |
| 650 | \ | \ | |a ELIZA effect |
| 650 | \ | \ | |a Technology assessment |
| 700 | \ | \ | |a Strau<U+00DF> Stefan |
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