Mélanie Mitchell

Los Ángeles (EE.UU), 1969. Científica estadounidense, catedrática Davis de Complejidad en el Instituto Santa Fe y profesora en la Universidad Estatal de Portland. Sus principales trabajos se han desarrollado en los ámbitos del razonamiento analógico, los sistemas complejos, los algoritmos genéticos y los autómatas celulares, y sus publicaciones en esos campos se citan con frecuencia. Se doctoró en 1990 en la Universidad de Míchigan con Douglas Hofstadter y John Holland, para quienes desarrolló la arquitectura cognitiva Copycat. Es autora de varios libros, como Analogy-Making as Perception (2003), un libro sobre Copycat; An Introduction to Genetic Algorithms (1996); Complexity: A Guided Tour (2009), que ganó el premio Phi Beta Kappa Science Book Award 2010, e Inteligencia artificial. Su interés por la inteligencia artificial se despertó en la universidad cuando leyó Gödel, Escher, Bach, de Douglas Hofstadter. Mitchell desarrolló la plataforma Complexity Explorer para el Santa Fe Institute, donde más de veinticinco mil estudiantes siguieron su curso de Introducción a la Complejidad. Participa regularmente como experta invitada en el Learning Salon, un encuentro interdisciplinar en línea sobre inteligencia biológica y artificial. En 2020, recibió el Premio Herbert A. Simon. Aunque ha expresado su firme apoyo a la investigación en IA, Mitchell ha manifestado su preocupación por la vulnerabilidad de la IA a la piratería informática, así como por su capacidad para heredar prejuicios sociales.