HECHOS Y MÁQUINAS
¿Puede la inteligencia artificial razonar sobre la prueba?
Libro Autoría Daniel González Lagier
Editor Marcial Pons
´Primera edición 2026
LIBRO RECOMENDADO Y POR
ENCARGO
COMENTARIO:
El
tema de por si interesante finca las bases para que se proceda a argumentar
acerca del razonamiento y de sus elementos para llegar a esclarecer hechos
De
alguna manera esto es un inicio; y, de seguro que en el futuro se aproximará a
razonamientos en donde el proceso que se determine llegue a interesantes
conclusiones
Es
parecido a los esquemas que ya están funcionando para el diagnóstico de las
enfermedades, pero solo que aquí se inicia a caminar sobre el razonamiento para
dilucidar hechos para proponer soluciones, los cuales celebro y veo un camino
muy prometedor para quien desarrolle este tipo de eventos
Aquí
el autor sienta las bases para una discusión sana para que el lector se ubique
y que desde luego que participe en este indiscutible paso del trabajo y del quehacer
humano
Lo
interesante después de que se pongan de acuerdo con la semántica a utilizar; o
sea afinar el diccionario a utilizar tendrán que empezar a regir a diseñar el
verdadero núcleo del razonamiento probatorio como lo ha llamado el autor y desde
luego cuál sería la inferencia probatoria y de sus elementos
Y;
así, que de seguro lo aquí plasmado de seguro te pondrá al día con estos
primeros pasos en esta rama de la investigación de hechos
PRESENTACIÓN:
¿Puede
una máquina sustituir el juicio humano a la hora de determinar lo que
verdaderamente ocurrió en un caso judicial?
En
pleno auge de la inteligencia artificial, este libro lanza un desafío crítico a
la fascinación tecnológica imperante: el razonamiento probatorio posee un nivel
de complejidad tal que solo una inteligencia humana puede acometerlo con
verdadera solvencia
Desde
las fronteras de la filosofía de la mente, el libro: HECHOS Y MÁQUINAS ¿Puede
la inteligencia artificial razonar sobre la prueba?; demuestra que juzgar los
hechos requiere de la consciencia, del sentido común y del papel epistémico de
las emociones
Sin
una comprensión semántica vivida y sin la capacidad de asumir una responsabilidad
pública ante la verdad, la máquina simplemente simula razonar, adaptándose de
forma complaciente al interlocutor
Para
ilustrar esto, parte del libro recurre a un experimento argumentativo: un
diálogo directo, riguroso y en tiempo real con la propia Inteligencio
Artificial IA sobre razonamiento probatorio
De la prestigiosa colección:
FILOSOFÍA Y DERECHO
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO I.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.
¿Cómo
funciona la Inteligencia Artificial IA?
Estrategias,
métodos o «enfoques» para su desarrollo
2.
Algunas
precisiones sobre las capacidades
de
la Inteligencia Artificial IA
2.1.
¿Las
máquinas entienden?
El
problema de la semántica
2.2.
¿Tienen
consciencia las máquinas?
2.3.
¿Las
máquinas realmente aprenden «solas»?
2.4.
El
problema del sentido común
CAPÍTULO II.
RAZONAMIENTO PROBATORIO:
OTRA VUELTA DE TUERCA
1.
El
núcleo del razonamiento probatorio
2.
La
inferencia probatoria
Sus
elementos
2.1.
El
modelo de Toulmin de representación
de
los argumentos
3.
La
inferencia probatoria desde
el
modelo de Toulmin
3.1.
Pretensión:
La hipótesis
3.2.
Razones:
Los datos o hechos probatorios
3.3.
La
garantía: generalizaciones empíricas,
presunciones
normativas y definiciones
3.3.1.
Las
generalizaciones empíricas
3.3.2.
Tipos
de generalizaciones empíricas
3.3.3.
La
«proyectabilidad» de las generalizaciones empíricas
3.3.4.
Presunciones
normativas y definiciones
3.4.
El
respaldo en las inferencias probatorias
4.
Los
criterios de corrección de la inferencia probatoria
CAPÍTULO III.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RAZONAMIENTO
PROBATORIO
UNA CONVERSACIÓN CON CHATGPT
1.
Deducción,
inducción y generalizaciones empíricas:
límites
formales y contextuales de
la
Inteligencia Artificial IA
2.
Abducción
e inferencia a la mejor explicación:
un
reto para la Inteligencia Artificial IA
3.
¿El
razonamiento de la IA es justificatorio?
4.
La
consciencia y el razonamiento probatorio
de
la Inteligencia Artificial IA
5.
Emociones,
razonamiento probatorio y límites
de
la Inteligencia Artificial IA
6.
Sentido
común, sesgos y razonamiento probatorio
de
la Inteligencia Artificial IA
7.
Un
resumen y dos cuestiones finales
APÉNDICE I.
AUTOEVALUACIÓN DE LA FIABILIDAD DE
LAS RESPUESTAS DE CHATGPT Y LA
CUESTIÓN DE LA AUTORÍA
APÉNDICE II.
UN COMENTARIO SOBRE LAS VERSIONES
POSTERIORES DE CHATGPT
BIBLIOGRAFÍA
FICHA TÉCNICA:
1
Libro
154
Páginas
Pasta
delgada en color plastificada
Primera
edición 2026
País
de origen México
ISBN
9791387913946
Autoría
Daniel González Lagier
Editor
Marcial Pons
FAVOR DE PREGUNTAR
POR EXISTENCIAS EN:
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electrónico:
Celular
y WhatsApp:
6671-9857-65
Gracias
a Google por publicarnos
Quedamos
a sus órdenes
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