Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
---|---|---|---|
2504235 Ciencia, Tecnología y Humanidades | OB | 2 | 1 |
No los hay.
Entender el concepto clásico de inteligencia humana de base biológica.
Entender el concepto tecnológico de inteligencia artificial basado en el procesamiento de información en una máquina computacional.
Entender el concepto de computabilidad introducido por Alan Turing, base de toda la ciencia de la computación.
Entender el concepto de programa almacenado en un ordenador como conjunto de instrucciones para ejecutar un algoritmo.
Entender la diferencia entre máquina con programa fijo y máquina autoprogramable.
Entender el concepto de singularidad tecnológica, y los límites a los que se enfrenta desde el paradigma computacional.
Entender de modo preciso las similitudes y diferencias que existen entre la inteligencia natural y la inteligencia artificial.
1. La concepción clásica de la inteligencia. Inteligencia, racionalidad y autoconciencia. Razón teórica, razón productiva, razón práctica.
2. Las ciencias de lo artificial. Máquinas y artefactos. Estructura y finalidad de una máquina.
3. La inteligencia entendida como capacidad de resolver problemas. Qué problemas pueden ser resueltos. Computabilidad.
4. Las máquinas computacionales como sustrato de la inteligencia artificial. Turing y Von Neumann.
5. El cambio de paradigma: programación explícita vs aprendizaje automático. Resolución de problemas. Emulación del comportamiento humano.
6. El futuro y los límites de la inteligencia artificial. La singularidad tecnológica. Ética para máquinas: libertad y responsabilidad.
7. El camino de vuelta: la inteligencia natural entendida a la luz de la inteligencia artificial.
Clases teóricas.
Clases teórico-prácticas.
Tutorías.
Trabajo en grupo.
Trabajo individual del estudiante.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|
Tipo: Dirigidas | |||
Clases teóricas | 33 | 1,32 | 2, 1, 4, 6, 7, 10 |
Clases teórico-prácticas | 16 | 0,64 | 3, 4, 5, 8, 9, 10 |
Tipo: Supervisadas | |||
Tutorías y supervisión de trabajos | 4,25 | 0,17 | 2, 1, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10 |
Tipo: Autónomas | |||
Trabajo en grupo | 32,5 | 1,3 | 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 |
Trabajo individual del estudiante | 62,25 | 2,49 | 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10 |
Examen final.
Participación en clase.
Trabajos individuales o en grupo realizados durante el curso.
En caso de que el estudiante cometa cualquier tipo de irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de la calificación de un acto de evaluación, este será calificado con 0, independientemente del proceso disciplinario que pueda derivarse de ello. En caso de que se verifiquen varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|---|
Examen final | 30% | 2 | 0,08 | 2, 1, 4, 6, 7, 9, 10 |
Participación en clase | 20% | 0 | 0 | 2, 1, 4, 6, 7, 9, 10 |
Trabajos en grupo e individuales | 50% | 0 | 0 | 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 |
Bibliografía básica
Dreyfus, H. L. What Computers Can't Do: The Limits of Artificial Intelligence. New York: Harper and Row, 1972.
Gelernter, D. The Tides of Mind: Uncovering the Spectrum of Consciousness. New York: Liveright, 2016.
Tallis, R. Why the Mind Is Not a Computer: A Pocket Lexicon of Neuromythology. Exeter: Imprint Academic, 2004.
Recursos electrónicos básicos
Reaktor, Universidad de Helsinki. Elementos de IA. Curso online gratuito: https://www.elementsofai.com/es/
No se requiere programario específico.