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Hechos y máquinas
¿Puede la inteligencia artificial razonar sobre la prueba?

Hechos y máquinas. ¿Puede la inteligencia artificial razonar sobre la prueba?
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  • ISBN: 979-13-8791-394-6
  • EAN: 9791387913946
  • Editorial: Marcial Pons Ediciones Jurídicas y Sociales
  • Fecha de la edición:
  • Número de la edición: 1ª
  • Encuadernación: Tapa blanda o Bolsillo
  • Nº Pág.: 154
  • Idiomas: Español

Materias:

¿Puede una máquina sustituir el juicio humano a la hora de determinar lo que verdaderamente ocurrió en un caso judicial? En pleno auge de la inteligencia artificial, este libro lanza un desafío crítico a la fascinación tecnológica imperante: el razonamiento probatorio posee un nivel de complejidad tal que solo una inteligencia humana puede acometerlo con verdadera solvencia. Desde las fronteras de la filosofía de la mente, el libro demuestra que juzgar los hechos requiere de la consciencia, del sentido común y del papel epistémico de las emociones. Sin una comprensión semántica vivida y sin la capacidad de asumir una responsabilidad pública ante la verdad, la máquina simplemente simula razonar, adaptándose de forma complaciente al interlocutor. Para ilustrar esto, parte del libro recurre a un experimento argumentativo: un diálogo directo, riguroso y en tiempo real con la propia IA sobre razonamiento probatorio.

INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO I. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. ¿Cómo funciona la IA? Estrategias, métodos o «enfoques» para su desarrollo
2. Algunas precisiones sobre las capacidades de la IA
2.1. ¿Las máquinas entienden? El problema de la semántica
2.2. ¿Tienen consciencia las máquinas?
2.3. ¿Las máquinas realmente aprenden «solas»?
2.4. El problema del sentido común
CAPÍTULO II. RAZONAMIENTO PROBATORIO: OTRA VUELTA DE TUERCA
1. El núcleo del razonamiento probatorio
2. La inferencia probatoria. Sus elementos
2.1. El modelo de Toulmin de representación de los argumentos
3. La inferencia probatoria desde el modelo de Toulmin
3.1. Pretensión: La hipótesis
3.2. Razones: Los datos o hechos probatorios
3.3. La garantía: generalizaciones empíricas, presunciones normativas y definiciones
3.3.1. Las generalizaciones empíricas
3.3.2. Tipos de generalizaciones empíricas
3.3.3. La «proyectabilidad» de las generalizaciones empíricas
3.3.4. Presunciones normativas y definiciones
3.4. El respaldo en las inferencias probatorias
4. Los criterios de corrección de la inferencia probatoria
CAPÍTULO III. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RAZONAMIENTO PROBATORIO. UNA CONVERSACIÓN CON CHATGPT
1. Deducción, inducción y generalizaciones empíricas: límites formales y contextuales de la IA
2. Abducción e inferencia a la mejor explicación: un reto para la IA
3. ¿El razonamiento de la IA es justificatorio?
4. La consciencia y el razonamiento probatorio de la IA
5. Emociones, razonamiento probatorio y límites de la IA
6. Sentido común, sesgos y razonamiento probatorio de la IA
7. Un resumen y dos cuestiones finales
APÉNDICE I. AUTOEVALUACIÓN DE LA FIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS DE CHATGPT Y LA CUESTIÓN DE LA AUTORÍA
APÉNDICE II. UN COMENTARIO SOBRE LAS VERSIONES POSTERIORES DE CHATGPT
BIBLIOGRAFÍA

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