Müller | Philosophy and Theory of Artificial Intelligence 2017 | Buch | 978-3-319-96447-8 | sack.de

Buch, Englisch, Band 44, 316 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 658 g

Reihe: Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics

Müller

Philosophy and Theory of Artificial Intelligence 2017


1. Auflage 2018
ISBN: 978-3-319-96447-8
Verlag: Springer International Publishing

Buch, Englisch, Band 44, 316 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 658 g

Reihe: Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics

ISBN: 978-3-319-96447-8
Verlag: Springer International Publishing


This book reports on the results of the third edition of the premier conference in the field of philosophy of artificial intelligence, PT-AI 2017, held on November 4 - 5, 2017 at the University of Leeds, UK. It covers: advanced knowledge on key AI concepts, including complexity, computation, creativity, embodiment, representation and superintelligence; cutting-edge ethical issues, such as the AI impact on human dignity and society, responsibilities and rights of machines, as well as AI threats to humanity and AI safety; and cutting-edge developments in techniques to achieve AI, including machine learning, neural networks, dynamical systems. The book also discusses important applications of AI, including big data analytics, expert systems, cognitive architectures, and robotics. It offers a timely, yet very comprehensive snapshot of what is going on in the field of AI, especially at the interfaces between philosophy, cognitive science, ethics and computing.

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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Dynamic Concept Spaces in Computational Creativity for Music.- Friendly Superintelligent AI: All You Need is Love.- Creative AI: Music Composition Programs as an Extension of the Composer’s Mind.- Social Cognition and Artificial Agents.- A Framework For Exploring Artificial Personhood.- Artificial Brains and Hybrid Minds.- In Critique of RoboLaw: the Model of SmartLaw.- Modelling Machine Learning Models.- An Alleged Responsibility Gap.- Externalist and Sociolinguistic Perspectives on the Turing Test.- Do Machine-Learning Machines Learn?.- From Impossibility to Multiplicity.



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