Archivo de la etiqueta: Inteligencia artificial

Archivos, acceso e inteligencia artificial: trabajar con fondos de archivo digitales y digitalizados

Jaillant, Lise, ed. Archives, Access and Artificial Intelligence: Working with Born-Digital and Digitized Archival Collections. Bielefeld University Press, 2022. 

Texto completo

Los archivos digitales están transformando las Humanidades y las Ciencias. Las colecciones digitalizadas de periódicos y libros han empujado a los académicos a desarrollar nuevos métodos ricos en datos. Los archivos digitales se conservan y gestionan mejor gracias al desarrollo de programas informáticos comerciales y de libre acceso. Las Humanidades Digitales han pasado de la periferia al centro del mundo académico. Sin embargo, el camino desde la valoración de los archivos hasta su análisis dista mucho de ser llano. Este libro explora los cruces entre varias disciplinas para mejorar la descubribilidad, accesibilidad y uso de los archivos nacidos digitalmente y otros bienes culturales.

ChatGPT: la creación automática de textos académicos con Inteligencia artificial y su impacto en la comunicación académica

Carpenter, Todd A. «@TAC_NISO Questions ChatGPT on Scholarly Communications». The Scholarly Kitchen, 11 de enero de 2023.

Ver completo

Más sobre ChatGPT

ChatGPT es un chatbot de código abierto que utiliza el modelo de lenguaje GPT-3 para generar respuestas a las entradas del usuario. Puede utilizarse para crear chatbots de atención al cliente, marketing u otras aplicaciones. Pero también sirve para generar textos por inteligencia artificial (IA) a partir de datos estructurados. El autor Tood A. Carpenter pregunta al propio chatbots sobre estas cuestiones: ¿Cuál es la mejor pregunta para probar un chatbot de IA? ¿Es ético que un autor utilice IA en la elaboración de un artículo académico? Durante la revisión por pares, si se descubre que un autor ha utilizado ChatGPT en la elaboración del artículo, ¿debe rechazarse el artículo? ¿Debería el texto basado en IA ser susceptible de derechos de autor? y otras más.

A medida que se acercaba el final de 2022, una gran parte de la atención popular se centró en el último chatbot de inteligencia artificial, ChatGPT, que fue lanzado en noviembre de 2022 por OpenAPI. (Como apunte, la empresa ha tenido una trayectoria y una financiación muy interesantes, que han dado lugar a una serie de importantes avances en IA). El aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la creación textual han avanzado mucho en la última década. Cuando la primera autogeneración de contenidos a partir de datos estructurados se hizo comercialmente viable hace aproximadamente una década, era razonablemente fácil discernir los contenidos generados por máquinas. Esto ya no es así. Los distribuidores y evaluadores de contenidos, ya sea para la revisión por pares, para la acreditación académica o simplemente para el consumo de contenidos, deben ser conscientes de la capacidad de estas herramientas y no desdeñarlas.

Dada la variedad de preguntas en las comunicaciones académicas en torno a la aplicación de la IA, sería interesante ver cuál sería la respuesta del ChatGPT a algunas de ellas, junto con otras preguntas literarias/tecnológicas, y compartirlas. Puedes revisar por ti mismo si crees que las respuestas son buenas o no y, si no conocieras la fuente de las respuestas, si podrías decir que se derivan de una máquina. A continuación se reproducen las preguntas y las respuestas. Las respuestas no han sido editadas de ninguna manera a partir de lo que fue emitido por el ChatGPT. Parece que hemos ido mucho más allá del «Turing Test” para evaluar la inteligencia de una máquina. Puede que notes que hay algo de fórmula en algunas de las respuestas, pero sólo es perceptible después de revisar varias de ellas. Aunque es importante reflejar que la máquina no «sabe» si las respuestas son correctas o no, sólo que son respuestas estáticamente válidas a las preguntas planteadas.

TAC: ¿Cuál es la mejor pregunta para probar un chatbot de IA?

Respuesta de ChatGPT:

No hay una «mejor» pregunta para probar un chatbot de IA, ya que los diferentes chatbots pueden tener diferentes capacidades y estar diseñados para manejar diferentes tipos de tareas o interacciones. Sin embargo, aquí tienes algunas ideas de preguntas que podrían utilizarse para probar las capacidades de un chatbot de IA:

«¿Puedes proporcionar información sobre un tema específico o responder a una pregunta de conocimiento general?».
«¿Puedes mantener una conversación y responder adecuadamente a preguntas o comentarios de seguimiento?».
«¿Puedes entender y responder a entradas de lenguaje natural, aunque incluyan jerga, coloquialismos o erratas?».
«¿Puedes realizar una tarea o acción concreta, como hacer una reserva o buscar información en Internet?».
«¿Puedes reconocer y responder a diferentes intenciones o emociones del usuario?».


En última instancia, las mejores preguntas para probar un chatbot de IA dependerán de las capacidades y objetivos específicos del chatbot.

TAC: ¿Es ético que un autor utilice IA en la elaboración de un artículo académico?

Respuesta del ChatGPT:

La cuestión de si es ético que un autor utilice la IA en el desarrollo de un artículo académico depende del contexto específico y de las expectativas de la comunidad investigadora en la que se publicará el artículo.

No hay ningún problema ético inherente al uso de la IA en la investigación o la escritura, siempre y cuando la IA se utilice de forma adecuada y ética. Por ejemplo, la IA puede utilizarse para analizar grandes cantidades de datos o para generar texto, lo que puede ser útil para identificar tendencias o patrones que podrían no ser evidentes para una persona.

Sin embargo, es importante que los investigadores sean transparentes sobre el papel de la IA en su trabajo y se aseguren de que el uso de la IA es coherente con las normas y expectativas de la comunidad investigadora. Por ejemplo, si se utiliza un programa de IA para generar texto, los autores deben indicarlo claramente en el artículo y atribuir el mérito correspondiente al programa de IA.

Además, los investigadores deben ser conscientes de las posibles limitaciones de la IA y considerar los riesgos y beneficios de utilizarla en su trabajo. Por ejemplo, la IA puede no ser capaz de captar plenamente la complejidad del pensamiento o el lenguaje humanos, y puede ser necesario complementar los resultados generados por la IA con análisis o interpretaciones adicionales realizados por investigadores humanos.

En general, es importante que los investigadores utilicen la IA de forma ética y transparente, y que tengan en cuenta las posibles implicaciones de su uso en su trabajo.

TAC: Durante la revisión por pares, si se descubre que un autor ha utilizado ChatGPT en la elaboración del artículo, ¿debe rechazarse el artículo?

Respuesta de ChatGPT:

El uso de IA, como ChatGPT, en la producción de un artículo académico no significa necesariamente que el artículo deba ser rechazado durante el proceso de revisión por pares. Sin embargo, el uso de la IA debe comunicarse a los revisores y al editor, y los revisores deben considerar hasta qué punto el uso de la IA ha influido en el contenido del artículo.

Si el uso de la IA ha influido significativamente en el contenido del artículo, los revisores pueden tenerlo en cuenta a la hora de evaluarlo. Por ejemplo, si la IA se ha utilizado para generar grandes partes del texto o para analizar datos de una manera que es fundamental para las conclusiones del artículo, los revisores deben examinar el trabajo con más cuidado para asegurarse de que la IA se ha utilizado adecuadamente y que las conclusiones del artículo están respaldadas por los datos.

En última instancia, la decisión de aceptar o rechazar un artículo durante el proceso de revisión por pares debe basarse en la calidad y el rigor de la investigación, y en la medida en que el artículo hace una contribución significativa al campo. Si el uso de la IA no ha influido significativamente en el contenido del artículo, o si el artículo cumple las normas de la comunidad investigadora, es poco probable que el artículo sea rechazado únicamente por el uso de la IA.

TAC: ¿Puede un texto derivado de la IA ser novedoso y creativo?

Respuesta de ChatGPT:

Existe un debate en curso sobre hasta qué punto un texto generado por IA puede considerarse novedoso y creativo. Algunos sostienen que el texto generado por la IA no es más que un reflejo de los datos y algoritmos con los que se ha entrenado y, por tanto, no puede considerarse verdaderamente novedoso o creativo del mismo modo que una obra generada por un ser humano. Otros sostienen que la IA puede utilizarse para producir obras que sean originales y creativas, sobre todo si se da a la IA cierto grado de autonomía en el proceso creativo.

Es importante señalar que el nivel de creatividad y novedad del texto generado por IA puede variar en función del sistema de IA específico y de los parámetros con los que se haya entrenado. Algunos sistemas de IA están diseñados para producir textos muy similares a los escritos por humanos, mientras que otros pueden producir textos más experimentales o inusuales.

En última instancia, que un texto generado por IA se considere novedoso y creativo puede depender de las expectativas y las normas del público o la comunidad de investigación en la que se presenta el texto. Es posible que algunos públicos consideren que un texto generado por IA es creativo y original, mientras que otros no.

TAC: ¿De quién es la responsabilidad de reconocer ante el lector el papel de la IA en la autoría de las obras publicadas, del autor o del editor?

Respuesta del ChatGPT:

En general, es responsabilidad de los autores reconocer el papel de la IA en la autoría de los trabajos publicados. Los autores deben ser transparentes sobre el grado de utilización de la IA en la producción de su obra y deben revelar esta información al editor y a los lectores de la obra. Esto puede hacerse mediante el uso de notas a pie de página, citas u otros métodos de atribución.

Los editores también tienen un papel que desempeñar a la hora de garantizar que el uso de la IA en las obras publicadas se revele y se atribuya adecuadamente. Los editores deben establecer directrices claras para que los autores las sigan cuando utilicen la IA en sus trabajos, y deben revisar los envíos para asegurarse de que el uso de la IA se revela y atribuye correctamente.

En general, es importante que tanto los autores como los editores sean transparentes sobre el papel de la IA en la producción de las obras publicadas, para garantizar que los lectores tengan una comprensión completa de la obra y de la medida en que se ha producido utilizando IA.

TAC: ¿Hasta qué punto es un problema la publicación depredadora?

Respuesta de ChatGPT:

La edición depredadora, también conocida como edición engañosa o ilegítima, es un problema importante en el mundo académico. Las editoriales depredadoras cobran a los autores por publicar sus trabajos sin prestar los servicios editoriales y de publicación que prestan las editoriales legítimas, como la revisión por pares y la corrección. Como resultado, el trabajo publicado puede no cumplir las normas de calidad e integridad que se esperan en la comunidad académica.

La publicación depredadora puede socavar la integridad del registro científico, y también puede engañar a los autores, en particular a los que son nuevos en el proceso de publicación o que pueden no estar familiarizados con las prácticas de los editores legítimos. Es importante que los autores sean conscientes de la existencia de editoriales depredadoras y que actúen con la debida diligencia a la hora de considerar dónde enviar sus trabajos para su publicación.

TAC: ¿Debería el texto basado en IA ser susceptible de derechos de autor?

Respuesta de ChatGPT:

En virtud de la mayoría de las leyes de derechos de autor, las obras originales de autoría, incluidas las obras literarias, son susceptibles de protección por derechos de autor. Esto incluye las obras producidas mediante inteligencia artificial (IA). En general, si una obra es original y ha sido fijada en una forma tangible (como una obra escrita o grabada), puede ser protegida por derechos de autor, independientemente de que haya sido producida por una persona o por IA.

Sin embargo, pueden surgir ciertos problemas legales cuando se trata de obras generadas por IA y derechos de autor. Por ejemplo, si se utiliza un programa de IA para generar una obra, no está claro quién es el «autor» de la misma. Algunos países tienen leyes específicas que abordan esta cuestión, mientras que otros no.

También es posible que una obra producida por IA se considere una «obra derivada», es decir, una obra basada en una o más obras preexistentes. En este caso, los derechos de autor de la obra derivada pertenecerían a la persona o entidad que creó la obra, pero tendría que obtener el permiso del titular de los derechos de autor de la obra preexistente para utilizarla como base de la obra derivada.

En general, la cuestión de si las obras generadas por IA pueden acogerse a la protección de los derechos de autor es un asunto jurídico complejo que puede variar en función de las circunstancias específicas y de la legislación del país en el que se creó la obra. Es importante consultar a un abogado cualificado si tiene dudas sobre los derechos de autor y las obras generadas por IA.

La nueva IA de Microsoft puede simular la voz de cualquier persona con una muestra de 3 segundos de audio

Edwards, Benj. «Microsoft’s New AI Can Simulate Anyone’s Voice with 3 Seconds of Audio». Ars Technica, 9 de enero de 2023. https://arstechnica.com/information-technology/2023/01/microsofts-new-ai-can-simulate-anyones-voice-with-3-seconds-of-audio/.

El jueves, investigadores de Microsoft anunciaron un nuevo modelo de inteligencia artificial de texto a voz llamado VALL-E que puede simular fielmente la voz de una persona cuando se le da una muestra de audio de tres segundos. Una vez que aprende una voz específica, VALL-E puede sintetizar el audio de esa persona diciendo cualquier cosa y hacerlo de una manera que intenta preservar el tono emocional del hablante.

Sus creadores especulan con que VALL-E podría utilizarse para aplicaciones de conversión de texto a voz de alta calidad, edición de voz en las que una grabación de una persona podría editarse y cambiarse a partir de una transcripción de texto (haciéndole decir algo que originalmente no dijo), y creación de contenido de audio cuando se combina con otros modelos generativos de IA como GPT-3.

Microsoft llama a VALL-E un «modelo de lenguaje de códec neural», y se basa en una tecnología llamada EnCodec, que Meta anunció en octubre de 2022. A diferencia de otros métodos de conversión de texto en voz que suelen sintetizar el habla manipulando formas de onda, VALL-E genera códigos de códec de audio a partir de texto e indicaciones acústicas. Básicamente, analiza cómo suena una persona, descompone esa información en componentes (llamados «tokens») gracias a EnCodec, y utiliza datos de entrenamiento para hacer coincidir lo que «sabe» sobre cómo sonaría esa voz si pronunciara otras frases fuera de la muestra de tres segundos. O, como dice Microsoft en el artículo sobre VALL-E

Microsoft entrenó las capacidades de síntesis de voz de VALL-E con una biblioteca de audio, reunida por Meta, llamada LibriLight. Contiene 60.000 horas de habla inglesa de más de 7.000 hablantes, en su mayoría extraídas de audiolibros de dominio público de LibriVox. Para que VALL-E genere un buen resultado, la voz de la muestra de tres segundos debe ser muy parecida a la de los datos de entrenamiento.

Definición de inteligencia artificial para bibliotecarios

Cox, A. M., & Mazumdar, S. (2022). Defining artificial intelligence for librarians. Journal of Librarianship and Information Science, 0(0). https://doi.org/10.1177/09610006221142029

El objetivo de este artículo es definir la Inteligencia Artificial (IA) para los bibliotecarios examinando las definiciones generales de IA, analizando el conjunto de tecnologías que componen la IA, definiendo los tipos de casos de uso por área de funcionamiento de la biblioteca y reflexionando sobre las implicaciones para la profesión, incluso desde una perspectiva de igualdad, diversidad e inclusión.

Se trata de un artículo conceptual basado en una revisión exploratoria de la literatura, dirigido a bibliotecarios interesados en la IA desde una perspectiva más estratégica que técnica.

Se identifican cinco tipos distintos de casos de uso de la IA para las bibliotecas, cada uno con sus propios impulsores y barreras subyacentes, y demandas de competencias. Se trata de aplicaciones en los procesos internos de las bibliotecas, en los servicios bibliotecarios, a través de la creación de comunidades de científicos de datos, en la alfabetización en datos e IA y en la gestión de usuarios. Cada una de estas aplicaciones tiene sus propios impulsores y obstáculos. Es difícil anticipar el impacto en el trabajo profesional, pero a medida que el entorno de la información se vuelve más complejo es probable que los bibliotecarios sigan teniendo un papel muy importante, especialmente dada la dependencia de la IA de los datos. Sin embargo, podría haber algunas repercusiones negativas sobre la igualdad, la diversidad y la inclusión si las competencias en IA no se difunden ampliamente.

Comparación de resúmenes científicos generados por ChatGPT con resúmenes originales mediante un detector de resultados de inteligencia artificial, un detector de plagio y revisores humanos

Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2022). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers (p. 2022.12.23.521610). bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521610

Ver texto completo

ChatGPT es la última creación de la familia GPT de sistemas de IA para generación de texto, un proyecto de la fundación OpenAI.

Los grandes modelos lingüísticos, como ChatGPT, pueden producir textos cada vez más realistas, pero se desconoce la precisión y la integridad del uso de estos modelos en la escritura científica. Se recopilaron diez resúmenes de investigación de cinco revistas médicas de alto factor de impacto (n=50) y se generaronresúmenes de investigación basados en sus títulos y revistas con ChatGPT. Se evaluaron los resúmenes utilizando un detector de resultados de inteligencia artificial (IA), un detector de plagio, y se hizo que revisores humanos intentaran distinguir si los resúmenes eran originales o generados. Todos los resúmenes generados por ChatGPT estaban escritos con claridad, pero sólo el 8% seguía correctamente los requisitos de formato de la revista específica. La mayoría de los resúmenes generados se detectaron mediante el detector de salida de IA, con puntuaciones (más alta significa más probabilidad de ser generado) de mediana [rango intercuartílico] de 99,98% [12,73, 99,98] en comparación con una probabilidad muy baja de salida generada por IA en los resúmenes originales de 0,02% [0,02, 0,09]. El AUROC del detector de resultados de IA fue de 0,94. Los resúmenes generados obtuvieron una puntuación muy alta en originalidad utilizando el detector de plagio (100% [100, 100] de originalidad). Los resúmenes generados tenían un tamaño de cohorte de pacientes similar al de los resúmenes originales, aunque los números exactos eran inventados. Cuando se les dio una mezcla de resúmenes originales y generales, los revisores humanos identificaron correctamente el 68% de los resúmenes generados como generados por ChatGPT, pero identificaron incorrectamente el 14% de los resúmenes originales como generados. Los revisores indicaron que era sorprendentemente difícil diferenciar entre los dos, pero que los resúmenes generados eran más vagos y tenían una redacción formulista.

La inteligencia artificial en las bibliotecas y la edición.

Pickering, Ruth, Matthew Ismail, Daniel W. Hook, Simon J. Porter, Catherine Nicole Coleman, Michael A. Keller, James W. Weis, et al. Artificial Intelligence in Libraries and Publishing. Michigan Publishing Services, 2022.

Texto completo

ePub

PDF

¿Cuál es el estado actual de la inteligencia artificial (IA) en el mundo de la comunicación académica? ¿Qué impacto tiene la IA en las prácticas y estrategias de editores, bibliotecas, empresas de tecnología de la información e investigadores? ¿Qué es exactamente la IA y qué es lo que piensan y hacen con ella los profesionales de la comunicación académica?

te Charleston Briefing pretende dar respuesta a estas importantes preguntas, ofreciendo ensayos generales sobre la IA y otros más específicos sobre la IA en la publicación académica, las bibliotecas universitarias y la IA en el descubrimiento de información y la creación de conocimiento. Los ensayos ayudarán a los editores, bibliotecarios e investigadores a comprender mejor el impacto real de la IA en las bibliotecas y en la edición, de modo que puedan responder al impacto potencialmente transformador de la IA de forma comedida y con conocimiento de causa.

Charleston Briefings: Trending Topics for Information Professionals es una serie de libros breves que invitan a la reflexión sobre la innovación en el ámbito de las bibliotecas, la edición y la tecnología en la comunicación académica. Los resúmenes, que surgen de las conversaciones vitales características de la Conferencia de Charleston y de Against the Grain, ofrecerán una valiosa visión de las tendencias que dan forma a nuestras vidas profesionales y a las instituciones en las que trabajamos.

Herramientas de Inteligencia Artificial para bibliotecas

Upshall, Michael. 2022. “An AI Toolkit for Libraries”. Insights 35: 18. DOI: http://doi.org/10.1629/uksg.592

Ahora que las herramientas de inteligencia artificial (IA) se están utilizando de forma generalizada en las publicaciones académicas, ¿cómo podemos realizar evaluaciones informadas de estas utilidades? Se necesita un conjunto de competencias para evaluar las nuevas herramientas y medir las existentes, que debería permitir a quien encargue o gestione las utilidades de la IA entender qué preguntas hacer, qué parámetros medir y los posibles problemas que hay que evitar al introducir una nueva utilidad. Los conocimientos necesarios no son técnicos. Entre los posibles problemas se encuentran los sesgos en el corpus, un conjunto de entrenamiento deficiente o un mal uso de las métricas para la evaluación. Este artículo ofrece una rápida visión de algunos de los ámbitos en los que se utilizan herramientas de IA y su funcionamiento. A continuación, ofrece una lista de comprobación para la evaluación. El objetivo no es desacreditar la IA, sino hacer un uso eficaz de ella.

Tendencias de las tecnologías emergentes de la informática : centradas en el ámbito judicial

 Rodriguez Bautista, D., Banu, S., Deudon, E., Trends in IT emerging technologies : focused on the judicial field, Court of Justice of the European Union, 2022

Texto completo

Las tecnologías emergentes (innovadoras) transforman sustancialmente la vida de las personas y tienen un profundo impacto en el tejido de la sociedad y el funcionamiento de sus instituciones. Su uso puede generar importantes beneficios en diversos ámbitos, como la sanidad, el transporte, la educación y la administración pública, generando prometedoras oportunidades para la humanidad a escala. Por lo tanto, competir en la escena global con otros actores que están avanzados en el uso de tecnologías innovadoras es fundamental hoy en día. En el caso del sector jurídico, algunos Estados miembros de la UE ya tienen implementadas algunas herramientas judiciales emergentes basadas en la tecnología y/o tienen una estrategia política pública para desarrollar estas tecnologías, incluida la inteligencia artificial en la administración de justicia.

Además, la crisis de la COVID-19 ha provocado un aumento del debate en torno al aumento del uso de estas tecnologías para la digitalización de las administraciones, la creación de tribunales virtuales y el potencial de los algoritmos que podrían utilizarse en la resolución de litigios en línea (ODR). Esencialmente, la tecnología innovadora en los sistemas de justicia puede mejorar la eficiencia administrativa en los tribunales y ayudar en los procesos de toma de decisiones a los abogados, jueces y litigantes. Sin embargo, su integración en el sistema judicial requerirá una comprensión del papel de la tecnología innovadora en los diferentes sistemas judiciales y abordar los retos legales y éticos críticos que surgen a este respecto.

Más allá de los datos: Derechos humanos, evaluación del impacto ético y social en la IA

Beyond Data: Human Rights, Ethical and Social Impact Assessment in AI, editado por Alessandro Mantelero, 1-43. Information Technology and Law Series. The Hague: T.M.C. Asser Press, 2022. https://doi.org/10.1007/978-94-6265-531-7_1.

En un contexto tecnológico dominado por los sistemas de inteligencia artificial con uso intensivo de datos, las consecuencias del tratamiento de datos ya no se limitan a las conocidas cuestiones de privacidad y protección de datos, sino que abarcan perjuicios contra un conjunto más amplio de derechos fundamentales. Además, la tensión entre el uso extensivo de estos sistemas, por un lado, y la creciente demanda de un uso ética y socialmente responsable de los datos, por otro, pone de manifiesto la falta de un marco que pueda abordar plenamente las cuestiones sociales que plantea la IA.

En este contexto, ni los modelos tradicionales de evaluación del impacto de la protección de datos ni los procedimientos más amplios de evaluación del impacto social o ético parecen ofrecer una respuesta adecuada a los retos de nuestra sociedad algorítmica. En cambio, una evaluación centrada en los derechos humanos puede ofrecer una mejor respuesta a la demanda de una evaluación más completa, que incluya no sólo la protección de datos, sino también los efectos del uso de los datos en otros derechos y libertades fundamentales.

Dados los cambios que la tecnología y la informatización han traído a la sociedad, cuando se aplica al ámbito de la IA, la evaluación del impacto sobre los derechos humanos debe enriquecerse para tener en cuenta las cuestiones éticas y sociales, evolucionando hacia una evaluación más holística del impacto sobre los derechos humanos, la ética y la sociedad (EIDES), cuya justificación y elementos clave se describen en este capítulo.

Ciencia de los datos, computación centrada en el ser humano y tecnologías inteligentes

Hajian, Aram, et al., editores. Data Science, Human-Centered Computing, and Intelligent Technologies. Logos Verlag Berlin, 2022.

Texto completo

En agosto de 2022, investigadores y desarrolladores de Armenia, Chile, Alemania y Japón se reunieron en la Universidad Americana de Armenia para la tercera edición del Taller CODASSCA sobre Tecnologías Colaborativas y Ciencia de Datos en Aplicaciones de Ciudades Inteligentes, coorganizado con una Escuela de Verano sobre Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo. Este libro presenta sus contribuciones sobre tecnologías inteligentes en ciencia de datos y computación centrada en el ser humano.