L'anthropologie théologique et la possibilité de l'intelligence artificielle de niveau humain : repenser la spécificité humaine et l'imago Dei
Langue Anglais
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Auteur : Dorobantu, Marius
Date de soutenance : 09-09-2020

Directeur(s) de thèse : Thiel, Marie-Jo

Président : Lehmkühler, Karsten
Rapporteur(s) : Oviedo Torro, Lluis - Watts, Fraser N.
Membre(s) du jury : Clocksin, William F.

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Théologie catholique et sciences religieuses (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale de Théologie et Sciences Religieuses (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Ethique et religions
Classification : Théologie morale et pratiques chrétiennes, Morale (éthique)

Mots-clés libres : Intelligence artificielle de niveau humain, L’image de Dieu, Relationnalité, Anthropologie théologique
Mots-clés :
  • Anthropologie théologique
  • Intelligence artificielle - Aspect moral
  • Philosophie et sciences
Résumé : Si l'IA atteint un jour le niveau humain, l'anthropologie théologique pourrait-elle encore parler de la spécificité humaine et de l’image de Dieu ? L'intelligence, comprise comme rationalité ou résolution de problèmes, n'est pas l'aspect le plus distinctif de l'image de Dieu. L'IA, l’anthropologie scientifique et théologique posent chacune, indépendamment l'une de l'autre, la relationnalité comme et la clé de ce que signifie être humain. La réflexion sur les défis de l'IA au niveau humain permet de retenir une interprétation multi- niveaux de l'imago Dei centrée à la fois sur la relation et la relationnalité : (1) la relation personnelle que Dieu initie avec l'humanité, (2) la relationnalité essentielle de la nature humaine et (3) les capacités qui nous permettent de grandir dans notre ressemblance avec Dieu par l'exercice de notre liberté dans des relations. Voir les autres comme des personnes peut être considéré comme une telle capacité clé, distinctement humaine.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2020STRAK003
Type de ressource : Thèse