¿Cómo podría el aprendizaje automático desafiar o reforzar las comprensiones prevalecientes de la humanidad en la antropología?

Answer 1

La antropología física estudia el aspecto biológico de los seres humanos conectados a sus orígenes. ¿Cómo se veían los cuerpos humanos hace miles de años? ¿Qué cualidades particulares del medio ambiente y la forma de vida causaron que algunos grupos desarrollaran patrones genéticos distintos? A diferencia de la antropología social, que se basa en gran medida en los estudios cualitativos con pequeñas muestras utilizadas en los métodos de observación participante, es mucho más cuantitativa, lo que hace de las estadísticas una de las herramientas principales.

La interpretación bayesiana de probabilidad trabaja con hipótesis asignándoles probabilidades basadas en datos. Esto es extremadamente importante porque la evidencia encontrada por los investigadores “en el campo” casi nunca proporciona información completa. Dado que la ciencia tiene que ver con lidiar con la incertidumbre, interpretar un conjunto de observaciones relevantes no como hechos, sino como confirmaciones no definitivas de alguna teoría ayuda a perfeccionarse. Así es como algunas teorías se vuelven “prevalecientes” y otras se refutan, y las estadísticas proporcionan una manera formal muy conveniente de hacerlo.

El aprendizaje automático, al ser una poderosa aplicación de estadísticas, lo lleva un poco más lejos, permitiendo procesar muchas observaciones de manera eficiente. El análisis automatizado se realiza más rápido y se pueden ejecutar al mismo tiempo más pruebas estadísticas que evalúan qué tan “veraz” es una hipótesis.

No requiere la aplicación de métodos sofisticados o poder computacional, esto se hace principalmente con paquetes estadísticos en pequeños conjuntos de datos.

AntropologíaAprendizaje automáticoinformáticaInteligencia ArtificialLa raza y la condición humanas

Answer 2

La antropología no determina qué es y qué no es humano; eso es biologia La antropología se ocupa de los patrones de la cultura humana, muchos de los cuales están impulsados ​​por necesidades corporales básicas. ¿Cómo y dónde obtienen las personas comida, ropa y refugio? ¿Cómo estructuran a sus familias y consideran el parentesco? ¿Cómo celebran los nacimientos, matrimonios y defunciones? ¿Qué roles sociales especializados tienen? ¿Cuál es su estructura de liderazgo? ¿Tienen una religión? ¿Son individualistas o conformistas?

El aprendizaje automático no tiene nada que ver con esto. En todo caso, está más estrechamente relacionado con la psicología, la epistemología o, no te rías, la bibliotecología.

Los seres humanos hacen su razonamiento con máquinas biológicas que son muy fácilmente engañadas por hormonas, factores sociales y otras cosas aparentemente irrelevantes. Se vuelven más inteligentes si tienen cafeína. Las analogías entre el razonamiento humano y la máquina son muy poco confiables. Hasta ahora, el aprendizaje automático funciona mejor si se limita a un dominio limitado. Los bebés aprenden más en un año de lo que todas las computadoras jamás construidas han aprendido. Los sistemas de representación del conocimiento de los bebés son ineficientes e incomprensibles, pero la evolución los ha dejado extraordinariamente adaptables.