De las emociones naturales a la emocionalidad artificial
Notice bibliographique
Résumé
La innovación en inteligencia artificial se encuentra en la vanguardia científico-tecnológica y muchas de sus aplicaciones presentan ya una alta interactividad humana. Dado que somos seres emocionales, y que esta cualidad psicobiológica es clave para nuestro posicionamiento en el mundo, parece necesario realizar una profunda reflexión sobre el espectro afectivo de la díada humano-máquina. El presente ensayo utiliza el término “emocionalidad artificial” como concepto holístico capaz de abordar este análisis desde una triple perspectiva: la de las ciencias cognitivas y de la computación, la de la neurociencia y la psicología y la de la filosofía teórica y práctica. Partiendo de la descripción de las emociones naturales, en este estudio se discute sobre la posibilidad técnica y conceptual y sobre las consecuencias bio-psico-sociales de una inteligencia artificial con capacidad de reconocimiento, simulación, manipulación y vivencia emocional. Tras dicho análisis se concluye que las dos primeras capacidades son ya en cierto modo posibles y deseables, mientras que las dos últimas se enfrentan a dificultades tecno-científicas, ontológicas, gnoseológicas y neuroéticas discutidas ampliamente por el transhumanismo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».