Complejidad, redes neuronales artificiales y simulación computacional en la investigación científica

• Autores: Erick Manuel Rubio
• Directores de la Tesis: Sergio Daniel Barberis (dir. tes.), Hernán Miguel (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Buenos Aires (UBA) ( Argentina ) en 2022
• Idioma: español
• Número de páginas: 210
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: repositorio.filo.uba.ar
• Resumen

  • La tesis titulada “Complejidad, redes neuronales artificiales y simulación computacional en la investigación científica” propone un análisis filosófico de la implementación de redes neuronales artificiales para abordar sistemas complejos. Para alcanzar a este objetivo, primero se describen los rasgos considerados distintivos de los sistemas complejos y se discuten diferentes marcos teóricos que han sido desarrollados para abordar este tipo de fenómenos, y luego se trabaja el uso de las simulaciones computacionales, en particular, las basadas en inteligencia artificial, dedicadas al estudio del plegamiento de proteínas. En general, la tesis constituye una indagación profunda e informada a la epistemología de los modelos de inteligencia artificial basados en redes neuronales artificiales. En particular, la preocupación está en el uso de tales modelos para simular sistemas complejos. En tal sentido, se defiende la tesis que las simulaciones basadas en redes neuronales proveen novedades epistémicas interesantes (en contra de la tesis clásica de Frigg y Reiss), a saber, la potencialidad manipulacionista y de visualización de imágenes dinámicas.