Exploración filosófica de la epistemología de la inteligencia artificial: Una revisión sistemática
DOI:
https://doi.org/10.61154/rue.v11i1.3388Palabras clave:
Epistemología, inteligencia artificial, información y comunicación, conocimiento, transferencia de conocimientosResumen
Este trabajo exploró la intersección filosófica de la inteligencia artificial mediante una revisión sistemática que abordó la epistemología y la autenticidad de la comprensión de las máquinas. El contexto actual de rápido crecimiento en IA plantea cuestionamientos sobre la naturaleza del conocimiento que generan las máquinas. Se establecieron tres preguntas clave para guiar la revisión, y se aplicó parte de la declaración PRISMA en la búsqueda y selección de estudios relevantes. Los resultados revelaron una diversidad de perspectivas filosóficas y resaltaron la complejidad de evaluar la autenticidad de la comprensión de las máquinas. La conclusión destacó la necesidad continua de investigar esta intersección, enfatizando la importancia de marcos teóricos que integren ética y epistemología en la evaluación del conocimiento generado por la IA.Descargas
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Alfred, R. (2022). Impact of ai on leveraging knowledge for engineers. Technoaretetransactions on Intelligent Data Mining and Knowledge Discovery, 2(1), 1-6. https://doi.org/10.36647/ttidmkd/02.01.a001
Aonghusa, P., y Michie, S. (2020). Artificial intelligence and behavioral science through the looking glass: challenges for real-world application. Annals of Behavioral Medicine, 54(12), 942-947. https://doi.org/10.1093/abm/kaaa095
Arias, F. (2023). El paradigma pragmático como fundamento epistemológico de la investigación mixta. Revisión sistematizada. Educación, Arte, Comunicación: Revista Académica e Investigativa, 12(2), 11-24. https://doi.org/10.54753/eac.v12i2.2020
Balanzó, A., Nupia, M., y Centeno, J. (2020). Conocimiento científico, conocimientos heterogéneos y construcción de paz: hacia una agenda de investigación sobre políticas y gobernanza del conocimiento en transiciones hacia la paz. Opera, (27), 13-44. https://doi.org/10.18601/16578651.n27.02
Ballesteros-Ballesteros, V., y Torres, A. (2022). De la alfabetización científica a la comprensión pública de la ciencia. Trilogía Ciencia Tecnología Sociedad, 14(26), e1855. https://doi.org/10.22430/21457778.1855
Basile, G., y Feo Istúriz, O. (2022). Hacia una epistemología de refundación de los sistemas de salud en el siglo XXI: aportes para la descolonización de teorías, políticas y prácticas. Revista Facultad Nacional de Salud Pública, 40(2), e349879. https://doi.org/10.17533/udea.rfnsp.e349879
Benavides Reina, M. R, y Pedraza Nájar, X. L., (2018). La gestión del conocimiento y su aporte a la competitividad en las organizaciones: revisión sistemática de literatura. Signos, 10(2), 175-191. https://doi.org/10.15332/s2145-1389.2018.0002.10
Bird, A. (2007). Justified judging. Philosophy and Phenomenological Research, 74(1), 81-110. https://doi.org/10.1111/j.1933-1592.2007.00004.x
Burrell, J. (2016). How the machine ‘thinks’: understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data y Society, 3(1), 205395171562251. https://doi.org/10.1177/2053951715622512
Cao, Z. (2017). Development and application of artificial intelligence. [Proceeding]. Proceedings of the 2nd International Conference on Mechatronics Engineering and Information Technology (ICMEIT 2017). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/icmeit-17.2017.79
Cárdenas, T. K. (2007). Epistemología y comunicación: Notas para un debate. Andamios, 4(7), 97-124. https://n9.cl/hkwy9
Davies, A., Veličković, P., Buesing, L., Blackwell, S., Zheng, D., Tomašev, N., ... Kohli, P. (2021). Advancing mathematics by guiding human intuition with AI. Nature, 600(7887), 70-74. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04086-x
Díaz Ramírez, J. (2021). Aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Ingeniare Revista Chilena De Ingeniería, 29(2), 180-181. https://doi.org/10.4067/s0718-33052021000200180
Duede, E. (2022). Instruments, agents, and artificial intelligence: novel epistemic categories of reliability. Synthese, 200(6). https://doi.org/10.1007/s11229-022-03975-6
Duede, E. (2023). Deep learning opacity in scientific discovery. Philosophy of Science, 90(5), 1089-1099. https://doi.org/10.1017/psa.2023.8
Durán, J. M. y Jongsma, K. (2021). Who is afraid of black box algorithms? on the epistemological and ethical basis of trust in medical ai. Journal of Medical Ethics, 47(5), 329-335. https://doi.org/10.1136/medethics-2020-106820
Feng, Y., Qiu, L., y Sun, B. (2021). A measurement framework of crowd intelligence. International Journal of Crowd Science, 5(1), 81-91. https://doi.org/10.1108/ijcs-09-2020-0015
Ganascia, J. (2010). Epistemology of ai revisited in the light of the philosophy of information. Knowledge Technology y Policy, 23(1-2), 57-73. http://dx.doi.org/10.1007/s12130-010-9101-0
Geman, D., Geman, S., Hallonquist, N., y Younes, L. (2015). Visual turing test for computer vision systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(12), 3618-3623. https://doi.org/10.1073/pnas.1422953112
Grote, T., y Berens, P. (2019). On the ethics of algorithmic decision-making in healthcare. Journal of Medical Ethics, 46(3), 205-211. https://doi.org/10.1136/medethics-2019-105586
Hernández, F., y Prats, G. (2022). Aportes de ingeniería en IA aplicada en la educación. 3c Tic Cuadernos de Desarrollo Aplicados a las Tic, 11(1), 133-143. https://doi.org/10.17993/3ctic.2022.111.133-143
Hey, T., Butler, K., Jackson, S., y Thiyagalingam, J. (2020). Machine learning and big scientific data. Philosophical Transactions of the Royal Society a Mathematical Physical and Engineering Sciences, 378, 20190054. https://doi.org/10.1098/rsta.2019.0054
Jobin, A., y Ienca, M. (2019). The global landscape of ai ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
Kim, W. (2022). Ai-integrated science teaching through facilitating epistemic discourse in the classroom. Asia-Pacific Science Education, 8(1), 9-42. https://doi.org/10.1163/23641177-bja10041
Krinkin, K., Shichkina, Y., y Ignatyev, A. (2022). Co-evolutionary hybrid intelligence is a key concept for the world intellectualization. Kybernetes, 52(9), 2907-2923. https://doi.org/10.1108/k-03-2022-0472
Kvanvig, J. (2003). The value of knowledge and the pursuit of understanding.
Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511498909
Laetz, B. (2010). Epistemology neutralized. Disputatio, 3(28), 259-274. https://doi.org/10.2478/disp-2010-0001
Lariguet, G., y Yuan, M. S. (2021). COVID-19, teorías conspirativas y epistemología política. Cuadernos Filosóficos / Segunda Época, (18). https://doi.org/10.35305/cf2.vi18.104
Linares Espinós, E., Hernández, V., Domínguez-Escrig, J. L., Fernández-Pello, S., Hevia, V., Mayor, J., y Ribal, M. J. (2018). Metodología de una revisión sistemática. Actas Urológicas Españolas, 42(8), 499-506. https://doi.org/10.1016/j.acuro.2018.01.010
Liu, N., Shapira, P., y Yue, X. (2021). Tracking developments in artificial intelligence research: constructing and applying a new search strategy. Scientometrics, 126(4), 3153-3192. https://doi.org/10.1007/s11192-021-03868-4
MacAllister, J. (2012). Virtue epistemology and the philosophy of education. Journal of Philosophy of Education, 46(2), 251-270. https://doi.org/10.1111/j.1467-9752.2012.00851.x
Machado, M. (2020). Verdad, creencias y fundacionalismo confiabilista. Revista de Filosofía, 77, 51-65. https://doi.org/10.4067/s0718-43602020000100051
Matsingos, C., Urdaneta, A., Hernández, J., y Silva, R. (2022). Aplicaciones de la IA en la farmacología básica y clínica. Medicina, 43(4), 652-667. https://doi.org/10.56050/01205498.1652
McKelvey, F. (2020). The other Cambridge analytics: early “artificial intelligence” in American Political Science. En: Roberge, J., Castelle, M. (Eds). The cultural life of machine learning. p. 117-142. https://doi.org/10.1007/978-3-030-56286-1_4
Mishra, V., y Mishra, M.P. (2023), PRISMA for Review of Management Literature – Method, Merits, and Limitations – An Academic Review. En: Rana, S., Singh, J., Kathuria, S. (Eds.) Advancing Methodologies of Conducting Literature Review in Management Domain (Review of Management Literature, Vol. 2), Emerald Publishing Limited, Leeds, pp. 125-136. https://doi.org/10.1108/S2754-586520230000002007
Mulukom, V., y Geertz, A. (2021). The importance of imagination and subjective knowledge: the evolution of art and religion as symbolic representations of feelings, experiences, and beliefs. PsyArXiv Preprints https://doi.org/10.31234/osf.io/7y6w8
Newman, M., y Gough, D. (2020). Systematic Reviews in Educational Research: Methodology, Perspectives and Application. In: Zawacki-Richter, O., Kerres, M., Bedenlier, S., Bond, M., Buntins, K. (eds) Systematic Reviews in Educational Research. (p. 3-22). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-27602-7_1
Oliveira, O., y Oliveira, M. (2022). Materials discovery with machine learning and knowledge discovery. Frontiers in Chemistry, 10. https://doi.org/10.3389/fchem.2022.930369
Omari, R., y Mohammadian, M. (2016). Rule based fuzzy cognitive maps and natural language processing in machine ethics. Journal of Information Communication and Ethics in Society, 14(3), 231-253. https://doi.org/10.1108/jices-10-2015-0034
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74, 790–799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
Pardal Refoyo, J. L., y Pardal Peláez, B. (2020). Anotaciones para estructurar una revisión sistemática. Revista ORL, 11(2), 155-160. https://dx.doi.org/10.14201/orl.22882
Pepperell, R. (2022). Does machine understanding require consciousness? Frontiers in Systems Neuroscience, 16. https://doi.org/10.3389/fnsys.2022.788486
Pin García, L. J., Toala Zambrano, M. M., y Álava Cruzatty, J. E. (2020). La Inteligencia Artificial en la calidad del software: una revisión sistemática de la literatura. Revista Científica Multidisciplinaria, 4(1), 75-86. https://doi.org/10.47230/unesum-ciencias.v4.n1.2020.208
Porcelli, A. M. (2020). La Inteligencia Artificial y la Robótica: sus dilemas sociales, éticos y jurídicos. Derecho Global. Estudios Sobre Derecho y Justicia, 6(16), 49–105. https://doi.org/10.32870/dgedj.v6i16.286
Ratti, E., y Graves, M. (2022). Explainable machine learning practices: opening another black box for reliable medical ai. AI and Ethics, 2(4), 801-814. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00141-z
Román Acosta, D. D. (2023). Más allá de las palabras: inteligencia artificial en la escritura académica. Escritura Creativa, 4(2). https://n9.cl/uwq1y
Román Acosta, D. D., Alarcón Osorio, D., y Rodríguez Torres, E. (2024). Implementación de ChatGPT: aspectos éticos, de edición y formación para estudiantes de posgrado. Revista Senderos Pedagógicos, 15(1), 15–31. https://doi.org/10.53995/rsp.v15i1.1592
Romero, G. (2017). La filosofía científica y los límites de la ciencia. Revista Científica Estudios e Investigaciones, 6(1), 97. https://doi.org/10.26885/rcei.6.1.97
Russia, E. (2020). Standardization of artificial intelligence for the development and use of intelligent systems. Advances in Wireless Communications and Networks, 6(1), 1-9. https://doi.org/10.11648/j.awcn.20200601.11
Russo, F., Schliesser, E., y Wagemans, J. (2023). Connecting ethics and epistemology of ai. AI y Society. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01617-6
Samek, W., y Müller, KR. (2019). Towards Explainable Artificial Intelligence. In: Samek, W., Montavon, G., Vedaldi, A., Hansen, L., Müller, KR. (eds). Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning. Lecture Notes in Computer Science, vol 11700. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-28954-6_1
Sánchez Holgado, P., Calderón, C., y Blanco Herrero, D. (2022). Conocimiento y actitudes de la ciudadanía española sobre el big data y la IA. Revista Icono14, 20(1). https://doi.org/10.7195/ri14.v21i1.1908
Sánchez Vásquez, L., y Obando, J. (2019). Investigación como práctica pedagógica en el aula contable, una disertación desde su aporte al desarrollo social. Libre Empresa, 16(2), 81-96. https://doi.org/10.18041/1657-2815/libreempresa.2019v16n2.6609
Sankey, H. (2002). The structure of scientific revolutions. Australian y New Zealand Journal of Psychiatry, 36(6), 821-824. https://doi.org/10.1046/j.1440-1614.2002.t01-5-01102a.x
Santos, J. A., y Pieczkowski, T. M. Z. (2022). Epistemologia e ciências da educação: conceitos epistemológicos clássicos na construção de dissertações. Revista Internacional De Educação Superior, 9, e023016. https://doi.org/10.20396/riesup.v9i00.8669067
Suarez, G., Ortiz, J., Domínguez, S., y Shelyag, S. (2022). Aplicación de técnicas de deep learning en modelamiento y observación de la fotósfera solar. Ciencia en Desarrollo, 1(2E), 11-17. https://doi.org/10.19053/01217488.v1.n2e.2022.15240
Sullivan, E. (2022). Understanding from machine learning models. The British Journal for the Philosophy of Science, 73(1), 109-133. https://doi.org/10.1093/bjps/axz035
Tejedor, C. (2022). El tractatus y las ciencias naturales. Análisis Revista De Investigación Filosófica, 8(2), 243-266. https://doi.org/10.26754/ojs_arif/arif.202126285
Tejedor, S., Cervi, L., Pulido, C., y Tornero, J. (2021). Análisis de la integración de sistemas inteligentes de alertas y automatización de contenidos en cuatro cibermedios. Estudios Sobre El Mensaje Periodístico, 27(3), 973-983. https://doi.org/10.5209/esmp.77003
Torres Novoa, R., y Ocampo Quintero, C. (2022). Metodología de recuperación de símbolos emberá-chamí a partir de modelos de gestión de conocimiento. Latin American Research Review, 57(3), 662-678. https://doi.org/10.1017/lar.2022.50
Trocin, C., Mikalef, P., Papamitsiou, Z., y Conboy, K. (2021). Responsible ai for digital health: a synthesis and a research agenda. Information Systems Frontiers, 25, 2139-2157. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10146-4
Tuo, Y., Ning, L., y Zhu, A. (2021). How Artificial Intelligence Will Change the Future of Tourism Industry: The Practice in China. In: Wörndl, W., Koo, C., Stienmetz, J.L. (eds.) Information and Communication Technologies in Tourism 2021. (p. 83-94) Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65785-7_7
Tussyadiah, I. (2020). A review of research into automation in tourism: launching the annals of tourism research curated collection on artificial intelligence and robotics in tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883
van Baalen, S., Boon, M., y Verhoef, P. (2021). From clinical decision support to clinical reasoning support systems. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 27(3), 520-528. https://doi.org/10.1111/jep.13541
Vargas Hernández, J., Arias, A., Zepeda, A., y Borrayo, C. (2016). Epistemología dialógica de las ciencias administrativas. Cuadernos Latinoamericanos de Administración, 9(17), 48-57. https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v9i17.1238
Vergara Estévez, J. (2010). Epistemología. Polisemia, 6(9), 37-44. https://doi.org/10.26620/uniminuto.polisemia.6.9.2010.37-44
Villalobos Alva, J., Ochoa Toledo, L., Villalobos Alva, M., Aliseda, A., Pérez Escamirosa, F., Altamirano Bustamante, N., y Altamirano Bustamante, M. (2022). Protein science meets artificial intelligence: a systematic review and a biochemical meta-analysis of an inter-field. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.788300
Wang, L. (2017). Exploring cluster monte carlo updates with boltzmann machines. Physical Review E, 96(5). https://doi.org/10.1103/physreve.96.051301
Wang, L., Dai, W., Ai, J., Duan, W., y Zhao, Y. (2020). Reliability evaluation for manufacturing system based on dynamic adaptive fuzzy reasoning petri net. Ieee Access, 8, 167276-167287. https://doi.org/10.1109/access.2020.3022947
Weissglass, D. (2020). Is belief evaluation truth sensitive? a reply to turri. Synthese, 198(9), 8521-8532. https://doi.org/10.1007/s11229-020-02584-5
Whittington, J., Muller, T., Mark, S., Barry, C., y Behrens, T. (2018). Generalization of structural knowledge in the hippocampal-entorhinal system. Arxiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.1805.09042
Zada González, E., y Bravo Placeres, I. (2023). Saberes ancestrales basados en la gastronomía para la conservación del patrimonio cultural inmaterial de la comunidad Cofán Dureno. Uniandes Episteme, 10(1), 69-87. https://n9.cl/uof9c
Zerilli, J. (2022). Explaining machine learning decisions. Philosophy of Science, 89(1), 1-19. https://doi.org/10.1017/psa.2021.13
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