Ciencia que estudia la inteligencia

Qué es la ciencia social

Los humanos somos imprevisibles… ¿o no? A lo largo de décadas de investigación, los científicos han demostrado la existencia de patrones consistentes en el comportamiento y el pensamiento humanos que pueden llevarnos a resultados muy predecibles. En otras palabras, hay formas genuinas de forjar mejores relaciones que aprovechan la psicología humana y los patrones de comportamiento.

En La ciencia de la inteligencia social, tendrá más de 30 estudios, nuevos y antiguos, desglosados de forma que responden a la pregunta: “¿Cómo puedo utilizar esta ciencia en mi vida diaria?” Confía en los hallazgos de la psicología, la ciencia cognitiva y la economía del comportamiento, en lugar de los consejos anecdóticos de una persona sobre lo que funciona.

Este libro es una mirada verdaderamente profunda al concepto de ser socialmente inteligente, maximizar las oportunidades sociales que se te dan y aprovechar tus fortalezas únicas para tener las relaciones que deseas. En una época en la que la mayoría de los consejos adoptan la forma de “haz más contacto visual” y “sonríe más”, este libro destaca.

La Ciencia de la Inteligencia Social combina los datos y descubrimientos sobre el comportamiento humano con la perspicacia y la inteligencia emocional de Patrick King, cotizado entrenador de habilidades sociales y autor de bestsellers internacionales. El resultado es mitad libro de texto y mitad guía de campo para cualquier objetivo social.

Ciencia y tecnología de la inteligencia

Las ciencias cognitivas se iniciaron como un movimiento intelectual en la década de 1950, denominado revolución cognitiva. La ciencia cognitiva tiene una prehistoria que se remonta a los antiguos textos filosóficos griegos (véanse el Meno de Platón y el De Anima de Aristóteles); los filósofos modernistas, como Descartes, David Hume, Immanuel Kant, Benedict de Spinoza, Nicolas Malebranche, Pierre Cabanis, Leibniz y John Locke, rechazaban la escolástica y, en su mayoría, nunca habían leído a Aristóteles, y trabajaban con un conjunto de herramientas y conceptos básicos totalmente diferentes a los del científico cognitivo.

La cultura moderna de la ciencia cognitiva se remonta a los primeros cibernéticos de las décadas de 1930 y 1940, como Warren McCulloch y Walter Pitts, que buscaban comprender los principios organizativos de la mente. McCulloch y Pitts desarrollaron las primeras variantes de lo que hoy se conoce como redes neuronales artificiales, modelos de computación inspirados en la estructura de las redes neuronales biológicas.

El primer caso de experimentos de ciencia cognitiva realizados en una institución académica tuvo lugar en la Sloan School of Management del MIT, creada por J.C.R. Licklider, que trabajaba en el departamento de psicología y realizaba experimentos utilizando la memoria de los ordenadores como modelos de la cognición humana[5].

Ciencia – wikipedia

La Facultad de Ciencias de la Universidad de Alberta alberga algunas de las mejores investigaciones sobre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) del mundo. Descubra más sobre el fascinante campo de la IA, y el efecto que está teniendo en nuestro mundo y nuestro futuro.

La inteligencia artificial es un término amplio que se utiliza para describir un campo de estudio en la ciencia de la computación en el que la inteligencia es demostrada por máquinas u ordenadores no sensibles. Este tipo de inteligencia suele crearse a través de procesos como el aprendizaje automático, que utiliza modelos, algoritmos y otras formas de programación para permitir que las máquinas y los ordenadores imiten funciones cognitivas como el aprendizaje o la resolución de problemas. Estas herramientas, programas e interfaces son algunos de los instrumentos esenciales de que disponen los científicos informáticos para resolver algunos de los problemas más complejos de la actualidad.

Ciencia de la psicología

Ningún ser humano, o equipo de seres humanos, podría seguir el ritmo de la avalancha de información que producen muchos de los experimentos de física y astronomía actuales. Algunos de ellos registran terabytes de datos cada día, y el torrente no hace más que aumentar. El Square Kilometer Array, un radiotelescopio que se pondrá en marcha a mediados de la década de 2020, generará cada año tanto tráfico de datos como todo Internet.

El diluvio hace que muchos científicos recurran a la inteligencia artificial en busca de ayuda. Con una mínima intervención humana, los sistemas de IA, como las redes neuronales artificiales -redes de neuronas simuladas por ordenador que imitan la función del cerebro-, pueden analizar montañas de datos, destacando anomalías y detectando patrones que los humanos nunca habrían podido detectar.

Por supuesto, el uso de ordenadores para ayudar en la investigación científica se remonta a unos 75 años atrás, y el método de analizar manualmente los datos en busca de patrones significativos se originó milenios antes. Pero algunos científicos sostienen que las últimas técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial representan una forma fundamentalmente nueva de hacer ciencia. Uno de estos enfoques, conocido como modelización generativa, puede ayudar a identificar la teoría más plausible entre las explicaciones que compiten por los datos observacionales, basándose únicamente en los datos y, lo que es más importante, sin ningún conocimiento preprogramado de los procesos físicos que podrían estar funcionando en el sistema estudiado. Los defensores del modelo generativo lo consideran lo suficientemente novedoso como para ser considerado una potencial “tercera vía” de aprendizaje sobre el universo.