NILS J. NILSSON

En este libro, el profesor Nilsson ha hecho un magistral exposición de las ideas fundamentales que subyacen bajo los recientes desarrollos de la inteligencia Artificial, orientados a aplicaciones diversas, organizandolos, no con arreglo a estos campos de

What beliefs are, what they do for us, how we come to hold them, and how to evaluate them. Our beliefs constitute a large part of our knowledge of the world. We have beliefs about objects, about culture, about the past, and about the future. We have beliefs about other people, and we believe that they have beliefs as well. We use beliefs to predict, to explain, to create, to console, to entertain. Some of our beliefs we call theories, and we are extraordinarily creative at constructing them. Theories of quantum mechanics, evolution, and relativity are examples. But so are theories about astrology, alien abduction, guardian angels, and reincarnation. All are products (with varying degrees of credibility) of fertile minds trying to find explanations for observed phenomena. In this book, Nils Nilsson examines beliefs: what they do for us, how we come to hold them, and how to evaluate them. We should evaluate our beliefs carefully, Nilsson points out, because they influence so many of our actions and decisions.Some of our beliefs are more strongly held than others, but all should be considered tentative and changeable. Nilsson shows that beliefs can be quantified by probability, and he describes networks of beliefs in which the probabilities of some beliefs affect the probabilities of others. He argues that we can evaluate our beliefs by adapting some of the practices of the scientific method and by consulting expert opinion. And he warns us about belief trapsholding onto beliefs that wouldnt survive critical evaluation. The best way to escape belief traps, he writes, is to expose our beliefs to the reasoned criticism of others.

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Texto introductorio en el que se estudia, desde una perspectiva novedosa, los diversos términos encuadrados bajo el concepto IA. A lo largo de los sucesivos capítulos se irá considerando una progresión de sistemas de IA o ""agentes"", cada uno ligeramente más complejo que su predecesor. Se comienza con agentes elementales que reaccionan a las propiedades que perciben en su entorno, y que permiten abordar temas complejos como la visión artificial, el aprendizaje o los sistemas artificiales evolutivos. Después, se introducen en fases sucesivas algunas técnicas que permiten a los agentes sacar partido de información sobre su entorno. Este conocimiento puede consistir en información declarativa sobre el estado del entorno, en modelos icónicos del entorno, en grafos definidos en el espacio de estados o en representaciones lógicas. A esta aproximación se le llama inteligencia artificial evolutiva, debido a su similitud con la evolución animal.Se pretende que este libro sea, tanto una propuesta acerca de cómo pensar sobre la IA, como una descripción de técnicas propias de la materia. A lo largo del texto se proponen numerosos ejemplos para proporcionar suficiente motivación y fundamento a los conocimientos adquiridos.Características principales:Enfoque intermedio entre teoría y aplicacionesAmplia cobertura de las ideas viejas y modernas más importantes en IAUso frecuente de ejemplos y diagramas ilustrativosCobertura extensa de métodos de aprendizaje de máquinasIncluye, aproximadamente, 500 referencias biliográficas