Philosophy of Artificial Intelligence : From Turing to Large Language Models
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd Sep 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Artificial intelligence presents deep and important philosophical questions, ranging from whether computers can think, whether large language models truly understand language, and whether AI can be creative, to moral and political issues, criminal justice, health, and the future of work.In this much-needed book, Donald and Marco Gillies, a philosopher and computer scientist respectively, introduce and examine some of these key topics in the philosophy and science of AI, including: - Alan Turing's imitation game and the beginnings of AI and expert systems. - Induction and logic-based machine learning. - Bayesianism and AI. - The development of neural networks and deep learning. - AI and moral issues, including social media and political radicalisation. - Generative AI and the arts. - Is an AI superintelligence possible - AI and the future of work. Adopting a balanced historical and philosophical approach, Philosophy of Artificial Intelligence: From Turing to Large Language Models is ideal for those embarking on the study of this exciting topic, whether coming from philosophy or computer science. It provides a clear and engaging introduction to artificial intelligence.…
N° de ref. del artículo 9781041106227
- Título
- Philosophy of Artificial Intelligence : From Turing to Large Language Models
- Autor
- Donald Gillies
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 104110622X
- ISBN 13
- 9781041106227
- Peso del artículo
- 880 gramos
- Dimensiones
- 234x156x35 mm
Artificial intelligence presents deep and important philosophical questions, ranging from whether computers can think, whether large language models truly understand language, and whether AI can be creative, to moral and political issues, criminal justice, health, and the future of work.
In this much-needed book, Donald and Marco Gillies, a philosopher and computer scientist respectively, introduce and examine some of these key topics in the philosophy and science of AI, including:
- Alan Turing's imitation game and the beginnings of AI and expert systems.
- Induction and logic-based machine learning.
- Bayesianism and AI.
- The development of neural networks and deep learning.
- AI and moral issues, including social media and political radicalisation.
- Generative AI and the arts.
- Is an AI superintelligence possible?
- AI and the future of work.
Adopting a balanced historical and philosophical approach, Philosophy of Artificial Intelligence: From Turing to Large Language Models is ideal for those embarking on the study of this exciting topic, whether coming from philosophy or computer science. It provides a clear and engaging introduction to artificial intelligence.
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Acerca del autor
Donald Gillies studied mathematics and philosophy at Cambridge as an undergraduate. In 1966 he began graduate studies in Professor Sir Karl Popper's department at the London School of Economics, and he completed his PhD on the foundations of probability in 1970 with Professor Imre Lakatos as supervisor. From 1968 to 1971, he was a Fellow of King's College, Cambridge, and thereafter followed a career at London University until his retirement in 2009. He is currently Emeritus Professor of Philosophy of Science and Mathematics at University College London. Donald Gillies developed an interest in the philosophy of AI in the 1990s, participating in two AI projects, as well as organizing two further projects in the philosophy of AI.
Marco Gillies is a Professor of Computing at Goldsmiths, University of London, and an expert on AI virtual humans for virtual reality. After completing his PhD at the University of Cambridge, he did post-doctoral work, and, in 2005, he published one of the first papers to apply machine learning to virtual humans. At Goldsmiths, a creative university famous for the Young British Artists Movement, he has helped pioneer the application of AI to the arts, including founding the Creative Computing Degree in 2008. His work since then has focused on human-centred and interdisciplinary AI, including working with dancers, psychologists, game developers, clinicians, and education researchers. His current work focuses on augmenting large language models (LLMs) with body language for natural communication.
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