Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Filosofía y Antropología
Áreas: Lógica y Filosofía de la Ciencia
Centro Facultad de Filosofía
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
- Transmitir los contenidos fundamentales sobre la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
- Mostrar las cuestiones abiertas que alimentan la investigación en ese ámbito.
- Alentar la imaginación y el debate para tratar de hacer aportaciones propias y contrastar ideas.
- Proporcionar una formación sólida en Filosofía de la Inteligencia Artificial, situándola en el conjunto de los saberes científicos y humanistas, en el tejido cultural y en la práctica social del mundo contemporáneo.
- Combinar la formación en Filosofía de la Inteligencia Artificial con la enseñanza de las habilidades precisas para aplicar los conocimientos adquiridos en la práctica profesional.
- Generar capacidad de análisis y crítica en el ámbito de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
- Ser capaz de aprender de manera autónoma las bases de la Filosofía de la Inteligencia Artificial, usando criterios propios e aplicándolos a lo largo de la vida.
- Favorecer los principios del respeto y la promoción de los derechos fundamentales en la igualdad entre las personas, los principios de accesibilidad universal y desarrollo para todos, y los valores democráticos y de una cultura de paz.
Docencia expositiva:
1. I. A.: mito y logos.
1.1 De los primeros ingenios a la conferencia de Dartmouth.
1.2 Punto de inflexión: el lógico Teórico.
1.3 La importancia de los juegos.
2. Problemas filosóficos asociados a la I.A.: ¿Pueden las máquinas...
2.1 pensar?
2.2 tener capacidad lingüística?
2.3 tener conciencia de lo que hacen?
2.4 ser libres o autónomas?
3. Problemas actuales de la Inteligencia Artificial
3.1 El papel de la corporalidad en Dreyfus.
3.2 La singularidad tecnológica de Kurzweil
3.3 Superinteligencia y riesgo existencial en Bostrom.
3.4 La privacidad en el capitalismo de la vigilancia de Zuboff
3.5 Chats conversacionacionales tipo GPT-X, test de Turing y modelos de lenguaje
Docencia interactiva:
- Básicos de Prolog (PROgrammation en LOGique).
- Tutorías en grupo para poner en común la experiencia formativa.
Bibliografía básica:
Boden, M., Inteligencia Artificial. Turner, 2017
Bostrom, N., Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias. Teel, 2016. V. orix, 2014.
Clocksin, W. & Mellish, C.S., Programación en Prolog. Gustavo Gili, 1993.
Copeland, J., Inteligencia Artificial. Una introducción filosófica. Alianza Editorial, 1996. V. orix., 1993
Dreyfus, H., On the Internet. Routledge, 2001, 2009 (2nd. ed.). Versión en español en editorial UOC, 2003
Floridi, L. & Chiriatti, M., ‘GPT-3: Its Nature, Limits and Consequences’. Minds and Machines, 2020, 30, 681-684
Kurzweil, R., La singularidad está cerca. Cuando los humanos trascendamos la biología. Lola Books, 2012. V. orix., 2006
McCorduck, P., Máquinas que piensan. Una incursión en la historia y las perspectivas de la inteligencia artificial. Tecnos, 1991. V. orix. 1979.
Searle, J., Mentes, cerebros y ciencia. Cátedra, 1985. V. orig., 1984.
Searle, J. ‘La conciencia’, Diálogos de Bioética, 2007, junio, 1-34. Ver. inglesa en Annual Review of Neuroscience, 2000, vol. 23, 557-578.
Turing, A. M., ¿Puede pensar una máquina?, en A. M. Turing et al., Mentes y máquinas. Tecnos, 1985. V. orig., 1950.
Zuboff, S. “Big Other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization”, Journal of Information Technology, vol. 30, 2015, pp. 75–89.
Bibliografía complementaria:
Capelen, H, & Dever, J., Making AI intelligible. Philosophical Foundations. Oxford U. P., 2021
Cave, P. ¿Puede ser Humano un Robot?, 33 rompecabezas filosóficos desconcertantes. Ariel, 2009.
Dreyfus, H. L., Intelligence artificielle, Mythes et Limites. Flammarion, 1984
Dreyfus, H. L. & Taylor, Ch., Retrieving realism. Harvard University Press, 2015.
Elkins, K. & Chun, J., ‘Can GPT-3 pass a writer’s Turing Test? Journal of Cultural Analytics 5.2, 2020.
Guo, J. & Guo, Y., Human and Machines. Philosophical Thinking of AI. Springer, 2022
Kaiser, B., La dictadura de los datos. La verdadera historia desde dentro de Cambridge Analytica y de cómo el Big Data, Trump y Facebook rompieron la democracia y cómo puede volver a pasar, Harper_Collins Ibérica, 2019
Larson, E. J., El mito de la Inteligencia Artificial. Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros. Shackelton, 2022
Levesque, H., Common sense, the Turing test and the quest for real AI. MIT Press, 2017
Marcus, G. & Davis, E., Reeboting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. MIT Press, 2019
Mayor, A., Gods and Robots. Myths, machines and ancient dreams of technology. Princeton University Press, 2018.
Mitchell, M. Artificial Intelligence: A guide for thinking humans. Farrar, Strauss and Giroux, 2019
Moor J. H. (ed), CyberPhilosophy: The Intersection of Philosophy and Computing, Blackwell, 2002.
Piantadosi, S. T. ‘Modern language models refute Chomsky’s approach to language’. In Gibson, E. & Poliak, M. (eds.), From fieldwork to linguistic theory. A tribute to Dan Everett, Language Science Press, 2024
Russell, S., Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Viking, 2019
Snowden, E., Vigilancia permanente, Booket, 2020
Véliz. C., Privacidad es poder. Datos, vigilancia y libertad en la era digital. Debate, 2019
Weizenbaum, J., La frontera entre el ordenador y la mente. Pirámide, 1977. V. orig., 1976.
Zuboff, S., La era del capitalismo de la vigilancia. La lucha por un futuro humano frente a las nuevas fronteras del poder, Paidós, Barcelona, 2020.
Competencias básicas:
CB1 - Que los estudiantes demuestren poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, aunque se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
Competencias de tipo general:
CG1 - Proporcionar los conocimientos propios de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CG2 - Aplicar esos conocimientos para identificar, formular y resolver los problemas que se presentan en la Filosofía de la Inteligencia Artificial a un nivel general y no especializado.
CG3 - Tener capacidad de transmitir conocimientos, ideas, cuestiones y soluciones tanto a un público general como especializado en temáticas propias de la Filosofía de la Inteligencia Artificial
CG4 - Mostrar capacidad de continuar la formación en Filosofía de la Inteligencia Artificial con un alto grado de autonomía.
CG5 - Tener habilidad para reconocer, en los diversos saberes y en la práctica social, problemas susceptibles de ser abordados y resueltos desde la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
Competencias transversales:
CT1 – De tipo Instrumental: Capacidad de comprensión e interpretación de discursos complejos (escritos y orales), análisis y síntesis, trabajo conceptual. Capacidad para la exposición y comunicación oral y escrita. Capacidad de gestión de la información. Resolución de problemas. Toma de decisiones.
CT2 - Personales: Curiosidad y actividad intelectual no restringida a la filosofía. Capacidad para desarrollarse en contextos culturales y sociales diversos. Buena disposición para las relaciones interpersonales, el diálogo intelectual y el trabajo cooperativo. Razonamiento crítico y compromiso democrático.
CT3 - Sistémicas: Capacidad para el aprendizaje autónomo. Receptividad y capacidad de respuesta ante nuevas situaciones. Creatividad. Conocimiento de otras culturas y costumbres. Iniciativa y espíritu emprendedor. Motivación por la calidad. Especial sensibilidad hacia problemas de igualdad y ambientales.
Competencias de tipo específico:
CE1 - Conocer las disciplinas, teorías, métodos, aplicaciones y corrientes de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CE2 - Explicar y estar en condiciones de aprender a enseñar los conocimientos propios de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CE3 - Saber aplicar esos conocimientos dentro y fuera de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CE4 - Saber expresar, comunicar, debatir y dialogar acerca de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CE5 - Desarrollar razonamiento crítico y compromiso ético en el campo de la Filosofía de la Inteligencia Artificial.
CE6 - Tener sentido social y fomentar la cooperación y la mediación.
CE7 - Tener un espíritu constructivo, mostrando creatividad y adaptación a nuevos contextos en el campo de la Filosofía de la Inteligencia Artificial
Trabajo presencial en el aula:
(1) Clases expositivas. Cada tema del programa será objeto de exposición oral por parte de los/as alumnos/as. La exposición estará siempre abierta a la participación y al debate y será asistida y guiada por el profesor, que suscitará preguntas para que sean respondidas por todos/as en un debate fructífero.
(2) Clases interactivas. Se propiciará la participación activa del alumnado, proponiendo tareas en las que tengan un papel protagonista, como:
- La resolución de problemas con el lenguaje de programación Prolog.
- Material audiovisual sobre el que tendrán que hacer anotaciones y comentarios para responder a preguntas planteadas por el profesor en el aula.
Trabajo autónomo del alumnado:
- Resolución de ejercicios de programación.
- Exposiciones de diferentes puntos del programa.
Actividad tutorial en grupo:
A la mitad del cuatrimestre se programarán tutorías en grupo, para poner en común la experiencia formativa recibida hasta ese momento y recoger sugerencias para la segunda parte del curso, facilitando el profesor asesoramiento y orientación sobre las cuestiones planteadas. Análisis y puesta en marcha de posibles alternativas.
(3) La materia dispone de aula virtual, en la que se podrá consultar los textos para las diferentes sesiones, las pruebas a realizar y las cualificaciones obtenidas.
Es posible superar la materia mediante: (1) evaluación continua o (2) realizando el examen final. La evaluación continua requiere la asistencia a clase.
(1) La evaluación continua constará de:
- Pruebas de preguntas cortas sobre los diferentes bloques teóricos de la materia. Cuestionarios. Ejercicios.
- Exposiciones de temas del programa
- Opcionalmente, un trabajo breve y original que contenga una pequeña indagación personal sobre el contenido general o parcial de la materia. El trabajo tendrá que ser previamente admitido por el profesor y tendrá el formato de un artículo filosófico analítico.
(2) El examen final constará de 10 preguntas de respuesta breve sobre los diferentes contenidos de la materia.
Dimensiones de la evaluación:
Evaluación continua:
1. Preguntas cortas sobre los diferentes bloques teóricos de la materia. Cuestionarios, ejercicios de programación: 60%
2. Exposiciones: 30%
3. Trabajo breve y original: añadirá hasta 1 punto (10%) a la calificación obtenida en 1+2.
Examen final:
El alumnado que no opte por la evaluación continua o que desee mejorar la nota alcanzada podrá concurrir al examen final. En ese caso, la nota definitiva será la del examen final. El examen final constará de 10 preguntas, y cada una puntúa, como máximo, 1 punto.
2ª Oportunidad.
Las personas que no superen la materia en la 1ª oportunidad podrán presentarse a la segunda oportunidad, que consistirá en una prueba de 10 preguntas sobre el temario expositivo o interactivo.
Alumnado con exención de asistencia a la clase: tendrá que presentarse al examen final y será calificado con la nota que obtenga en él.
Las competencias de la materia son evaluadas en todos y cada uno de los diferentes modos y dimensiones de la evaluación continua y en el examen final. Las exposiciones serán valoradas atendiendo a la calidad de la presentación y al contenido, claridad y capacidad argumentativa del que se expone. En las pruebas escritas las competencias serán evaluadas atendiendo a la claridad y concisión con la que se responda, así como la madurez y consistencia de las argumentaciones. Los ejercicios de programación serán valorados atendiendo a las buenas prácticas de la programación (comentarios, precisión, elegancia,…) y a los resultados que ofrezcan.
Normas a tener en cuenta:
- Las distintas pruebas de la evaluación continua no son recuperables.
- El/la alumno/a debe atender al código de buenas prácticas de la USC, que dice que hay que trabajar con honestidad intelectual y seriedad en el contraste de las citas, respetando el trabajo de los demás, evitando todo tipo de plagios y apropiaciones indebidas y actuando con el máximo respeto a la propiedad intelectual o industrial. La no observancia de esta norma conllevará no superar la materia en las dos convocatorias anuales.
Horas presenciales semanales: 51 h.
- Horas expositivas de docencia: 24
- Horas interactivas de seminario de docencia: 24
- Horas de tutorías de grupo: 3
Horas no presenciales semanales: 99 h.
- Horas de estudio: 70 h.
- Preparación de pruebas: 29 h.
1. Actitud activa en la clase.
2. Seguimiento al día de la materia.
3. Asistencia a las tutorías.
4. Leer, pensar, programar, debatir, escribir.
Alejandro Sobrino Cerdeiriña
Coordinador/a- Departamento
- Filosofía y Antropología
- Área
- Lógica y Filosofía de la Ciencia
- Teléfono
- 881812534
- Correo electrónico
- alejandro.sobrino [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 13:00-14:30 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 3 |
| Miércoles | |||
| 12:30-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 3 |
| 13.05.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula 3 |
| 13.05.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 3 |
| 18.06.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula 3 |
| 18.06.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 3 |