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Inteligencia artificial y redes neuronales M. Martínez |
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Inteligencia artificial y redes neuronales M. Martínez |
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Objetivos Se pretende introducir al alumno a los aspectos más puramente conceptuales de algunos de los debates clave en ciencia cognoscitiva. Se pondrá el acento en buscar una caracterización lo más clara posible de ciertas nociones clave: pensamiento, estado mental, contenido mental..
Estructura y contenido 1. Herramientas básicas Distinciones: tipo/ejemplar, uso/mención Nociones de estado mental y representación
2. Naturaleza de los estados mentales Dualismos: Descartes, Leibniz, Spinoza. Conductismos: ontológico, analítico Teorías de la identidad psico-física: tipo-tipo, ejemplar-ejemplar Funcionalismos Preliminares: Computabilidad, máquinas de Turing Funcionalismo de input/output, funcionalismo de máquina Func. analítico, psicofuncionalismo Func. causal-teórico 3. Conciencia El problema de los qualia: espectro invertido, qualia ausentes Estados mentales de orden alto Representacionalismo Conceptos fenoménicos Eliminativismos 4. Contenido mental Semántica informacional Dependencia asimétrica Teleosemántica 5. Redes neuronales El debate mentalés/conexionismo Conceptos básicos: pesos, equilibrio, convergencia Paradigmas de aprendizaje. El problema del marco Sistemas complejos Sintaxis sin mentalés.
Metodologia Clases teóricas y -en la parte de la asignatura dedicada al estudio de redes neuronales- prácticas.
El alumno deberá responder dos tandas de tres preguntas (tres ensayos cortos) a lo largo del curso. Asimismo, se tendrá en cuenta la partipación activa en clase.
Bechtel, W., y Graham, G. (Eds.). (1998). A Companion to Cognitive Science. Malden, MA: Blackwell. Chalmers, D. (Ed.) (2002). Philosophy of Mind: Classical and Contemporary Readings. Oxford University Press. Horgan, T., y Tienson, J. (1996), Connectionism and the Philosophy of Psychology, Cambridge, Mass.: MIT Press. |
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