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El big data —o macrodatos— es una idea manifiestamente amorfa que en general se refiere al poder que tienen los conjuntos de datos de gran tamaño para posibilitar análisis y percepciones esenciales por parte de empresas y gobiernos

Los casos de los que no tenemos experiencia se parezcan a aquellos de los que sí la tenemos

Buena parte de lo que creemos saber en realidad es provisional

La inducción puede sugerir que el pasado será parecido al futuro, pero la teoría del caos nos dice que no será así —o, al menos, que no podemos determinar en qué sentido se parecerán—. En algunos casos, aunque incompleto, el análisis estadístico es todo lo que tenemos.

Cosas que se pueden hacer a gran escala, y no desde una escala menor, para extraer nuevas percepciones o crear nuevas formas de valor

Proponemos que, a lo largo de dos meses del verano de 1956, diez hombres lleven a cabo un estudio sobre la inteligencia artificial en el Dartmouth College de Hanover, Nuevo Hampshire. Ese estudio debe tomar como base la conjetura de que todos los aspectos del aprendizaje o de cualquier otro rasgo de la inteligencia se pueden describir por principio con la precisión necesaria como para que una máquina pueda imitarlos. Se intentará averiguar cómo lograr que las máquinas utilicen el lenguaje, establezcan abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas que ahora están reservados a los seres humanos y se perfeccionen a sí mismas. Creemos que se puede realizar un avance notable en uno o más de estos problemas si un grupo de científicos cuidadosamente escogido trabaja de manera conjunta en ellos durante un verano.¹

Kevin Kelly, cofundador de Wired, quien sostiene en su libro del año 2010 What Technology Wants [«Lo que la tecnología quiere»] que la IA no llegará por obra de un «científico loco», sino simplemente como un proceso evolutivo del planeta, de forma bastante parecida a la evolución natural

El big data está relacionado de manera intrínseca con el análisis de datos y con el descubrimiento de significados derivado de esos datos

Los métodos basados en datos sufren en general lo que podríamos denominar como «una restricción empírica».