Para una comprensión de las creencias
Nilsson, Nils J.
ISBN: 9786071664587 | Clave FCE: 050033L
Para una comprensión de las creencias ofrece una evaluación del impacto que tienen las creencias en el modo de vivir de las personas, así como de sus repercusiones físicas y mentales, a la vez que destaca el importante papel que tienen las creencias en la toma de nuestras decisiones cotidianas. A diferencia de las posturas epistemológicas que distinguen el conocimiento de las creencias, para el autor éstas sí constituyen conocimiento, además, poseen un alto valor ético, ya que moldean y dirigen toda acción. Nilsson propone el razonamiento deliberativo y analítico, denominado comúnmente como el método científico, como el modo de evaluación de las creencias más eficiente. El autor ofrece una perspectiva epistemológica de las creencias derivada de su campo de especialidad, la inteligencia artificial, la cual toma en cuenta el carácter emocional de éstas.
| Presentación: | ELECTRONICO |
|---|---|
| Peso | 0.01 kg |
| Idioma | ESPAÑOL |
| Idioma original | INGLES |
| Editorial | FONDO DE CULTURA ECONÓMICA (FCE) |
| Año de edición | 0 |
| Colección | BIBLIOTECA UNIVERSITARIA DE BOLSILLO |
| Área temática | SOCIOLOGÍA |
Nils J. Nilsson ; trad. de Arturo Rocha Cortés
Para una comprensión de las creencias México : FCE, 2019
135 pp. ; 17 x 11 cm. , Colección BIBLIOTECA UNIVERSITARIA DE BOLSILLO
1. Creencias 2. Ética 3. Epistemología 4. Inteligencia artificial
(Saginaw, Míchigan, 6 de febrero de 1933- Medford, Oregón, 22 de abril de 2019), también conocido como Nils Nilsson, fue un científico estadounidense, uno de los investigadores fundadores en la disciplina de la inteligencia artificial, conocido por sus contribuciones en la investigación, planificación, representación del conocimiento y la robótica. Aparte, fue el primer Profesor Emérito de Ingeniería Kumagai de ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford, posición que ocupó desde que el puesto se creó en 1990 hasta 1995. Su búsqueda se basó principalmente en la premisa de que la inteligencia se basa en el conocimiento que tiene que ser representado explícitamente. cuenta con veintitrés años de experiencia en del Centro de Inteligencia Artificial del Stanford Research Institute, donde fue codirector de Shakey, el primer robot inteligente. Es profesor de ingeniería e investigador emérito del departamento de Ciencias de la Computación en la universidad de Stanford. Además de sus investigaciones dentro de la inteligencia artificial, es experto en el campo de aprendizaje automático. Ha realizado investigaciones sobre robots flexibles que pueden reaccionar ante diferentes dinámicas, planear cursos de acción y aprender de la experiencia.